今年夏天，一家名为MegaBots的美国新创公司向日本水道桥重工公司下战书，希望双方制造的大型机器人在一年后一对一单挑决斗。这一举动大致反映了两国在机器人尤其是工业机器人领域的现状：日本处于全球领先水平，而美国正在急追直赶欲重夺“领头羊”位置。

    让位与赶超

    美国是机器人的诞生地，早在1962年就研制出世界上第一台工业机器人，比“机器人王国”日本起步至少要早五六年，但此后却被日本赶超。2009年5月，由美国产学研各界140多名专家推出的1.0版美国机器人路线图写道：“尽管工业机器人诞生在美国，但在这个领域占据全球领先地位的是日本和欧洲。”

    在这份路线图发布后，美国政府于2011年推出“国家机器人计划”，以“建立美国在下一代机器人技术及应用方面的领先地位”。2013年，美国推出2.0版机器人路线图，虽然强调美国联邦政府在国防以外的机器人投入相比其他国家的规模依然较小，但美国机器人落后于日本与欧洲的表述已被删除。

    美国佐治亚理工学院机器人与智能机器研究所所长亨里克·克里斯滕森教授是两版路线图的主要起草人之一。他告诉新华社记者：“与日本相比，美国（机器人领域）很明显有了强劲的增长。依据欧盟出台的‘地平线2020’计划，欧盟在机器人方面也有与美国相当的发展速度。”

    谋定而后动

    克里斯滕森表示，“国家机器人计划”及相应的“先进制造业计划”给美国多个机器人产业领域带来显著的经济增长，其中最主要的领域包括医疗保健、食品、汽车以及航天产业，而增长的主要技术推手包括机器人操作技术、视觉与传感器技术以及集成技术。

    美国卡内基－梅隆大学以计算机和机器人研究知名，也是两版路线图的主要参与者。该大学机器人专家曼纽拉·维洛佐教授同样认为，“国家机器人计划”取得巨大成功，导致美国许多机器人技术获得大量资金投入。这位曾担任美国人工智能进步协会主席的专家说，长期以来，日本被认为是精密机器人与个人机器人领域的领先者，但说到人工智能、决策与自主性，那就是美国的强项。

    那么，“国家机器人计划”怎么助力美国机器人重新腾飞？美国国家科学基金会机器人项目主管之一杨杰告诉记者，“国家机器人计划”交由他所在的国家科学基金会、国家卫生研究院、美国航天局与美国农业部四家机构执行，其中国家科学基金会每年资助的资金达到3000万美元，而其他3家机构每年总共2000万美元左右，国家科学基金会每年资助数十个项目，项目分为大小两种，大项目每年资助可多达500万美元，而小项目少的只有几千美元，主要针对本科生。

    杨杰说，国家科学基金会支持两类机器人研究，一类是交叉项目，即上面所说的“国家机器人计划”，另一类是核心项目，每年预算1000多万美元。两者的主要区别是交叉项目类似中国的“863计划”，有资助年限，一般为3到5年，有研究主题；而核心项目长期、固定，“没有主题限制，各种想法都可以提”。

    什么样的机器人研究会得到美国政府的支持？杨杰介绍，“交叉项目”目前的主题是人机协作，与这个主题相关即可，比如他去年经手的一个申请就是机器人怎样与人合作把冰箱抬到二楼，而“核心项目”无任何限制。申请提出后会经过两道关，第一道关是“学术价值”，由秘密的外部专家同行评议评估，第二道关是“广泛影响”，由国家科学基金会人员综合性别、族裔、地域、机构等诸多因素考虑，宗旨是保持平衡，鼓励所有人参与研究。

    研发“在路上”

    经过这几年美国政府的大力推动及企业的积极参与，杨杰认为效果明显：“现在家庭清洁机器人（在美国）到处都可以买得到，许多州通过法律允许无人驾驶车上路。跟5年前、10年前相比，美国机器人现在从技术到应用发展得很快。”

    美国电气与电子工程师学会成员、密歇根州立大学机器人专家席宁教授认为，美国在国家层面以前不是很重视工业机器人，但现在认识到制造业不仅是经济问题，而是关系到国家安全，所以提出制造业回归美国。但美国的生产成本无法与发展中国家相比，因此发展机器人成为其中重要的一步。

    席宁特别强调，总体而言，美国机器人其实一直处于世界前沿水平，尤其在军用机器人方面，美国机器人支援日本福岛核电站救援就是一个例子。美国服务机器人也处于领先水平，比如被广泛使用的手术机器人“达芬奇”就是美国制造。

    谈起机器人产业当前面临的挑战及研发的重点方向，维洛佐说，机器人与人将越来越多地在一起工作，所以更多的工作应放在让两者安全地交流和合作方面。

    克里斯滕森认为，最大的挑战是如何利用物联网的标准和新出现的德国工业4.0计划等类似规划，把机器人更好地整合在一起，从而减少成本、增加模块化并缩短上市时间，核心技术都集中在这一块。“集成通常是个挑战”，但“很难具体说哪些地方要加强研发”。

    克里斯滕森和杨杰均表示，美国“国家机器人计划”现在的重点是人机协作机器人，下一步如何走还在探索，但一个方向可能是全自动化，比如自我诊断、自我修复的机器人，还有类似谷歌的自动驾驶车。