由中國電腦學會（CCF）主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）全程承辦的 AI 盛會 --「全球人工智慧與機器人峰會」（CCF-GAIR）， 將於 7.7-7.9 日在深圳召開。
延續上一次大會的頂級嘉賓陣容，
“海洋一號”處女航海洋一號
2016年的時候，
“海洋一號”進行水下作業
為了讓遠端控制人員對環境和目標物體有準確的認識， 海洋一號具有一系列完善的感測器， 除了傳統的壓力、扭力、航向感測器， 它還帶有非常重要的觸覺回饋系統， 可以向操作人員再現觸感， 讓他們感知到海洋一號對物體的觸摸， 可以根據物體的重量進行進一步回饋。 操作起來也很輕鬆自然， 在機器人視角和的操作臺幫的助下， 就像控制自己的手臂一樣。
實驗室中， Khatib教授的學生演示機器人操控和動態模擬系統
這樣功能強大又完善的機器人就來自斯坦福大學電腦科學系教授、斯坦福機器人實驗室主任Oussama Khatib教授和他帶領的團隊。
戴著墨鏡的Oussama Khatib教授展示海洋一號打撈上來的文物
Oussama Khatib教授在實驗室對海洋一號做詳細介紹
海洋一號結構和功能示意圖，有多個推進器、多種感測器、一對7自由度的手臂
Khatib教授向我們介紹，海洋一號製造過程中遇到最大的困難是水。相比地面機器人接觸空氣、抵抗重力，水下機器人做防漏電的密封僅僅是基礎，關鍵的是在機器人承受深水水壓的同時還要保證活動關節可以正常工作。為此，Khatib教授團隊採用了“油填充結構”，當外界水壓增加時，機器人內部的油壓也會調節增大，使得海洋一號內外的壓力保持一致，這樣就能夠保護多關節系統裡的固件。通過這樣的結構，假如再製造一隻修改過內部油壓的“海洋二號”，那它最深可以下潛2000米。
為了讓機器人在水中能夠自如運動，先要計算和添加複合泡沫外殼，保證重力和浮力大小相等、重心位置相同，才能互相抵消避免姿態不受控制；然後在壓力、高度、速度、姿態、頭部方向等感應器與8個推進器的配合下控制和保持機器人在水中的位姿。
潛入深水以後的電源和通信也是一個問題，尤其是希望機器人具有穩定、靈活、自主的工作位姿，所以要儘量避免機器人拖著一根粗重的線纜，這不僅會讓機器人的運動變得笨拙，還很容易讓線纜和機器人一起被洋流沖跑。所以Khatib教授團隊想到的辦法是，機器人自帶電池，然後他們在水下佈置獨立于機器人的中繼器，機器人用光信號和中繼器通信、還可以到中繼器上充電；中繼器用傳統的線纜連到海面上。這樣的方法不僅解決了線纜的影響和長時間工作的能源問題，也避免了水下長距離光信號傳輸高損耗、不適應低能見度水域的弱點。他們未來還設想可以有多個機器人協同工作，一個中繼器可以給多個機器輪流充電。
Khatib教授操作類比模擬系統
雷鋒網AI科技評論瞭解到，Khatib教授團隊完成的不只是海洋一號，實際上它只是Khatib教授團隊科研成果樹上的一顆果子而已。他們有完善的多工全身運動控制系統、有高層次的演算法讓機器人整個身體保持協調，還有完整的類比和模擬系統，這次就用在了海洋一號中。Khatib教授還打算今年把這套類比和模擬系統商業化。
Oussama Khatib教授的學術成就
帶領團隊做出眾多成果的Oussama Khatib教授現任斯坦福大學電腦科學系教授、斯坦福機器人實驗室主任，並且是IEEE（電氣與電子工程師協會）研究員和IFRR（國際機器人研究基金會）主席。Khatib教授是機器人領域研究的重要人物和先驅之一，在自動機器人、類人機器人架構、人類協作機器人、動態模擬、觸覺互動方面做了許多開創性的工作。
Khatib教授1970年代在法國蒙彼利埃大學讀取了電氣工程的本科和碩士學位，然後攻讀了法國國家航空航太學校的自動化控制高等學位和自動化系統的博士學位。而後他來到了斯坦福大學電腦科學系繼續進行這方面的研究，1990年升任副教授，2000年升任教授。他還曾任多個學校的客座教授，包括新加坡大學、法國洛桑聯邦理工學院、巴黎第六大學、義大利比薩聖安娜高等學校等。
Khatib教授早期的開創性研究有：人工潛在場方法，通過在任務空間中投射具有潛在場的控制機器人模型來避免複雜的機器人運動規劃問題；彈性帶模型，為機器人提供了在執行期間調整和修改其運動規劃的能力，同時有效地利用分層球面模型來檢測潛在的碰撞；操作空間方程，它避免了逐關節地對機器人進行控制，而是對機器人的動力學模型進行分析，然後在當前任務的特定操作空間中進行控制。當
自20世紀80年代以來，Khatib教授和他的實驗室在許多方面的基礎性研究取得了不小進展，比如宏觀迷你機器人（串聯協作）、協同機器人（平行協作）、靈活動態協調、聯合操控中對內部力的虛擬連結建模、姿勢和全身控制、動態任務解耦、最優控制、人機交互、用於即時路徑規劃的彈性帶模型、人體運動合成和人性化機器人設計等。
Khatib教授的貢獻也跨越了觸覺交互和動態類比領域。他與學生Diego Ruspini博士在觸覺渲染方面的研究為虛擬環境的觸覺探索建立了基礎，如觸覺重現、觸覺陰影、紋理和碰撞檢測的虛擬代理。後續具體工作是與Francois Conti一起開展的，以解決可顯示變形物體、用小型觸覺裝置擴大工作空間、高效安全的觸覺設備混合動作等等問題。發展到現在，已經形成了一個完善的機器人模擬環境，機器人的環境交互和都完整操控可以先進行動態類比。
Khatib教授的動態類比系統中嘗試攀登岩壁的人形機器人
在二十世紀九十年代中期，Khatib教授的實驗室著重於在人類環境中開發機器人操縱。在這個過程中開發的斯坦福機器人平臺是第一個完全集成的完整的移動操縱平臺，後來被稱為羅密歐與茱麗葉。這項努力產生了Nomadic Technologies的Nomad XR4000的商業整體移動機器人。這個專案產生的模型和演算法為他以後對本田ASIMO系列類人機器人的探索奠定了基礎，後續還跟本田公司有機器人多點接觸、身體協調演算法的合作研究。如今把ASIMO機器人稱作最智慧最成熟的人形機器人也不為過。
Khatib教授獲得的獎項當然也有許多，份量也都不小，JARA（日本機器人協會）頒發的研究與開發獎、2008年獲物理與數學領域PROSE獎（美國專業與學術傑出出版獎）、2010年獲IEEE 機器人與自動化領域RAS先鋒獎、2013年獲IEEE RAS傑出貢獻獎、2014年獲IEEE RAS George Saridis領導獎等。
教授近期動向
Khatib教授的研究小組目前的興趣包括建模人體運動控制、肌肉控制、人形機器人、觸覺的神經學研究和多重接觸控制、移動路徑和交互的自動學習、fMRI介面等。
其中的fMRI介面是一種具有三自由度的功能磁共振成像相容觸覺介面，可以用來進行神經學研究。實驗者可以通過這個介面，在MRI機器的整個孔內執行虛擬觸覺任務，以實現高保真的神經科學實驗。 在具有足夠低雜訊水準的高解析度fMRI掃描中，Khatib教授的小組已經成功地展示了即時閉環觸覺控制，從而使得對單個實驗者的分析變得容易。
Khatib教授現在仍然在斯坦福大學進行《機器人簡介》、《實驗性機器人》、《高級機器人》三門課程的授課。如果你對他的機器人課程感興趣的話，網易公開課中已經可以找到一門“斯坦福大學公開課：機器人學”，對應的就是Khatib教授的《機器人簡介》這門課。除了基本的理論模型和演算法，大家感興趣的機器人結構和人形機器人的演示也有不少，非常有意思，小夥伴們可以去找找看。
你想不想更進一步，當場聽Khatib教授講述他在人形機器人方面的最新研究成果呢？在今年 7 月 7 日至 7 月 9 日，由中國電腦學會（CCF）主辦、雷鋒網全程承辦的 AI 盛會——「全球人工智慧與機器人峰會」（CCF-GAIR）有幸邀請到Oussama Khatib教授蒞臨我們的大會現場，分享他在研究領域的心得體會和最新研究成果。
CCF-GAIR 為國內外學術、業界專家提供一個廣闊交流的平臺，既在宏觀上把握全球人工智慧趨勢脈搏，也深入探討人工智慧在每一個垂直領域的應用實踐細節。延續上一次大會的頂級嘉賓陣容，本次 CCF-GAIR 2017 將會迎來更多人工智慧和機器人行業重磅專家。在未來的一段日子裡，雷鋒網將陸續放出嘉賓介紹，敬請期待。
CCF-GAIR 2017早鳥票火熱預售
去年8月，雷鋒網在深圳舉辦了首屆 CCF-GAIR ——全球人工智慧與機器人峰會，我們請來了 10 幾位國際人工智慧學會的 Fellow 以及在各個學術領域有突出貢獻的學者，其中 8 位元是中美工程院院士；除此之外，BAT 等一線公司以及今日頭條、搜狗、滴滴等 AI 新貴的高管也悉數在列。
（CCF-GAIR 2016部分嘉賓）
把人工智慧領域所有的峰會挨個兒數一遍，除了 AAAI、ICML 等等歷史悠久的（純）人工智慧學術會議之外，跨學術界和產業界的峰會， CCF-GAIR 2016 的嘉賓規格都堪稱最高。我們還是可以毫不臉紅地說一句，CCF-GAIR 2016 可能是世界上最好的人工智慧與機器人峰會。
今年，如果新廣告法不反對的話，我們想把這個“可能”去掉。
相比 CCF-GAIR 2016 ，即將於7月7、8、9號在深圳福田召開的CCF-GAIR 2017 又有了六大升級！
六大升級
升級1規模由1200人升級到2500人，學者、青年科學家、AI創新者和投資人齊聚一堂
升級2展區由200㎡擴大到2000㎡，最多最全的前沿科技公司項目展示
升級3日程由兩天變成三天，主論壇由半天延長為兩天，更多學術巨擘和產業大佬在等你
升級4分論壇由三個增加到七個，覆蓋更多AI應用領域
升級5更多國際化嘉賓，更多學術領袖到場，世界最前沿的科研進展一網打盡
升級6主辦方將聯合幾家權威機構共同發佈兩項重磅榜單
參加這個會的回報是相當可觀的：
國際上最好的學者作最前沿的AI技術分享，獲取最前沿的資訊
最hot的AI公司帶來的實際項目經驗分享
在展會上體驗最多最全的AI項目
晚宴和路演等活動，和AI領域的最強大腦們面對面交流
招聘，挖人（你以為青年科學家會把簡歷投到你郵箱裡來嗎？）
也許還可以找到投資機會或者創業搭檔 ......
不管你是抱著哪一種期望，CCF-GAIR 2017都能讓你值回票價。點擊大會官網，折扣票已經開搶。席位有限，欲購從速。
戴著墨鏡的Oussama Khatib教授展示海洋一號打撈上來的文物
Oussama Khatib教授在實驗室對海洋一號做詳細介紹
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Khatib教授向我們介紹，海洋一號製造過程中遇到最大的困難是水。相比地面機器人接觸空氣、抵抗重力，水下機器人做防漏電的密封僅僅是基礎，關鍵的是在機器人承受深水水壓的同時還要保證活動關節可以正常工作。為此，Khatib教授團隊採用了“油填充結構”，當外界水壓增加時，機器人內部的油壓也會調節增大，使得海洋一號內外的壓力保持一致，這樣就能夠保護多關節系統裡的固件。通過這樣的結構，假如再製造一隻修改過內部油壓的“海洋二號”，那它最深可以下潛2000米。
為了讓機器人在水中能夠自如運動，先要計算和添加複合泡沫外殼，保證重力和浮力大小相等、重心位置相同，才能互相抵消避免姿態不受控制；然後在壓力、高度、速度、姿態、頭部方向等感應器與8個推進器的配合下控制和保持機器人在水中的位姿。
潛入深水以後的電源和通信也是一個問題，尤其是希望機器人具有穩定、靈活、自主的工作位姿，所以要儘量避免機器人拖著一根粗重的線纜，這不僅會讓機器人的運動變得笨拙，還很容易讓線纜和機器人一起被洋流沖跑。所以Khatib教授團隊想到的辦法是，機器人自帶電池，然後他們在水下佈置獨立于機器人的中繼器，機器人用光信號和中繼器通信、還可以到中繼器上充電；中繼器用傳統的線纜連到海面上。這樣的方法不僅解決了線纜的影響和長時間工作的能源問題，也避免了水下長距離光信號傳輸高損耗、不適應低能見度水域的弱點。他們未來還設想可以有多個機器人協同工作，一個中繼器可以給多個機器輪流充電。
Khatib教授操作類比模擬系統
雷鋒網AI科技評論瞭解到，Khatib教授團隊完成的不只是海洋一號，實際上它只是Khatib教授團隊科研成果樹上的一顆果子而已。他們有完善的多工全身運動控制系統、有高層次的演算法讓機器人整個身體保持協調，還有完整的類比和模擬系統，這次就用在了海洋一號中。Khatib教授還打算今年把這套類比和模擬系統商業化。
Oussama Khatib教授的學術成就
帶領團隊做出眾多成果的Oussama Khatib教授現任斯坦福大學電腦科學系教授、斯坦福機器人實驗室主任，並且是IEEE（電氣與電子工程師協會）研究員和IFRR（國際機器人研究基金會）主席。Khatib教授是機器人領域研究的重要人物和先驅之一，在自動機器人、類人機器人架構、人類協作機器人、動態模擬、觸覺互動方面做了許多開創性的工作。
Khatib教授1970年代在法國蒙彼利埃大學讀取了電氣工程的本科和碩士學位，然後攻讀了法國國家航空航太學校的自動化控制高等學位和自動化系統的博士學位。而後他來到了斯坦福大學電腦科學系繼續進行這方面的研究，1990年升任副教授，2000年升任教授。他還曾任多個學校的客座教授，包括新加坡大學、法國洛桑聯邦理工學院、巴黎第六大學、義大利比薩聖安娜高等學校等。
Khatib教授早期的開創性研究有：人工潛在場方法，通過在任務空間中投射具有潛在場的控制機器人模型來避免複雜的機器人運動規劃問題；彈性帶模型，為機器人提供了在執行期間調整和修改其運動規劃的能力，同時有效地利用分層球面模型來檢測潛在的碰撞；操作空間方程，它避免了逐關節地對機器人進行控制，而是對機器人的動力學模型進行分析，然後在當前任務的特定操作空間中進行控制。當
自20世紀80年代以來，Khatib教授和他的實驗室在許多方面的基礎性研究取得了不小進展，比如宏觀迷你機器人（串聯協作）、協同機器人（平行協作）、靈活動態協調、聯合操控中對內部力的虛擬連結建模、姿勢和全身控制、動態任務解耦、最優控制、人機交互、用於即時路徑規劃的彈性帶模型、人體運動合成和人性化機器人設計等。
Khatib教授的貢獻也跨越了觸覺交互和動態類比領域。他與學生Diego Ruspini博士在觸覺渲染方面的研究為虛擬環境的觸覺探索建立了基礎，如觸覺重現、觸覺陰影、紋理和碰撞檢測的虛擬代理。後續具體工作是與Francois Conti一起開展的，以解決可顯示變形物體、用小型觸覺裝置擴大工作空間、高效安全的觸覺設備混合動作等等問題。發展到現在，已經形成了一個完善的機器人模擬環境，機器人的環境交互和都完整操控可以先進行動態類比。
Khatib教授的動態類比系統中嘗試攀登岩壁的人形機器人
在二十世紀九十年代中期，Khatib教授的實驗室著重於在人類環境中開發機器人操縱。在這個過程中開發的斯坦福機器人平臺是第一個完全集成的完整的移動操縱平臺，後來被稱為羅密歐與茱麗葉。這項努力產生了Nomadic Technologies的Nomad XR4000的商業整體移動機器人。這個專案產生的模型和演算法為他以後對本田ASIMO系列類人機器人的探索奠定了基礎，後續還跟本田公司有機器人多點接觸、身體協調演算法的合作研究。如今把ASIMO機器人稱作最智慧最成熟的人形機器人也不為過。
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Khatib教授的研究小組目前的興趣包括建模人體運動控制、肌肉控制、人形機器人、觸覺的神經學研究和多重接觸控制、移動路徑和交互的自動學習、fMRI介面等。
其中的fMRI介面是一種具有三自由度的功能磁共振成像相容觸覺介面，可以用來進行神經學研究。實驗者可以通過這個介面，在MRI機器的整個孔內執行虛擬觸覺任務，以實現高保真的神經科學實驗。 在具有足夠低雜訊水準的高解析度fMRI掃描中，Khatib教授的小組已經成功地展示了即時閉環觸覺控制，從而使得對單個實驗者的分析變得容易。
Khatib教授現在仍然在斯坦福大學進行《機器人簡介》、《實驗性機器人》、《高級機器人》三門課程的授課。如果你對他的機器人課程感興趣的話，網易公開課中已經可以找到一門“斯坦福大學公開課：機器人學”，對應的就是Khatib教授的《機器人簡介》這門課。除了基本的理論模型和演算法，大家感興趣的機器人結構和人形機器人的演示也有不少，非常有意思，小夥伴們可以去找找看。
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相比 CCF-GAIR 2016 ，即將於7月7、8、9號在深圳福田召開的CCF-GAIR 2017 又有了六大升級！
六大升級
升級1規模由1200人升級到2500人，學者、青年科學家、AI創新者和投資人齊聚一堂
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升級3日程由兩天變成三天，主論壇由半天延長為兩天，更多學術巨擘和產業大佬在等你
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