怎样真正把实时信息应用起来？这是UIUC做的仿生蝙蝠，真正在实时计算以及其它各个方面融合起来，做出来的系统就更具有挑战性，因为各个边界条件包括能量、姿态变化、控制和实时计算全部都融合在一起，要求也会更高。
刚才讲过我们运用Bi-hybrid System，就是生物材料和人造材料进行融合。我们知道生物材料有一个天生的驱动性，就是可以提供能量，所用的能量非常经济，实际上这对今后植入式机器人是一个非常重要的方向。我们也做了很多前期研究，这是日本东京大学做的一套系统，就是形成肌肉细胞的实时驱动，优点是达到相对比较长时间的驱动，也就奠定了Bi-hybrid System今后应用的前景。
关于人工智能在机器人当中的应用，大家都对这些应用场景非常熟悉，今后机器人应用更多的是人机融合，机器学习不是通过简单的编程，而是通过实时的、针对应用场景的学习和自学习的功能，Learning from Demonstration是机器学习的重要方向，今后操作者、控制者和应用的场景，不管是哪一个领域，更多的主要是决策的功能，怎么做、做什么，具体操作的时候从精度和控制的角度更多的还是由机器人去做，这样把机器人的精度、可重复性这些优点和人类的决策能力、从经验当中学习的能力更有效地结合起来。
这是我们前期发表的一篇文章，就是机器人怎样自己在简单的游戏当中自我学习，并且能够Formulate自己的Strategy，这些都是我们需要拓展的。
今天大家看到了很多仿人双足机器人的例子，这也是最近几年有了很大的发展。这是东京大学做的，完全是通过人造肌肉驱动，然后才能真正做起来，所以从这个角度来说难度更大，但是对机器人的灵活性有更好的应用场景。
最后用一两分钟时间把仿生机器人展示一下，大家都知道折纸和剪纸，这是通过蛇皮的蠕动把软体机器人进行驱动。实际上这是我们对生物功能的深入理解，同时我们又学习了不同的软体机器人的操作系统。更重要的角度就是人机交互Social Robotics，机器人在儿童教育、老年自闭症都有很好的场景，也就是我们所称的辅助机器人，可以从假肢的角度不仅提供功能，并且能够提供触觉，完全是从电机的植入加上触觉的功能、人造的皮肤，再加上人机的交互，我们做出来的假肢越来越职能，更加接近人体自身的功能。
总结来说，过去的两年当中科学机器人在不同领域进行布局，我们提出了十大挑战，当然也不仅局限于这十大挑战，新的材料、仿生和人机融合等等很多方面都会有更多的拓展，我也非常希望在座的各位今后能够在这方面受到启发，做出更好、更强、更智能化的机器人。
编辑：丁婉
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