第一个带来报告的是浙江大学李铁风教授，报告题目是“The Control and Reinforcement Learning of a Soft Robot”。李教授指出，相对于传统刚性机器人，由刺激响应材料驱动的软体机器人具有独特的优势，如驱动大、重量轻、韧性高，还有着生物相容性。

然而，软体机器人的大型驱动本质上是难以实现高精度控制的。报告展示了一种由柔性人工肌肉驱动的模仿墨鱼的机器人，它带有一套完整的机载系统，包括电源和无线通信系统。在没有任何驱动的情况下，墨鱼机器人的运动完全由介质弹性体驱动，具有变形程度大、能量密度高等类似肌肉的特性。采用强化学习的方法对墨鱼机器人的控制策略进行优化，以此代替人工调整。闭环反馈控制和机器学习可以应用于软体机器人的系统中，以提高其性能。从零开始，机器鱼的游泳速度随着学习的强化而得到提高。基于这种机器鱼结构和控制的设计原理可用于指导设备的设计，以满足诸如柔性设备和软体机器人等较高要求的应用。

北京科技大学贺威教授的报告题目是“柔性扑翼飞行机器人关键技术”。贺教授指出，柔性扑翼飞行机器人是受昆虫和鸟类飞行方式启发的一类飞行机器人，与常见的固定翼和旋翼飞行器相比，柔性扑翼飞行机器人具有质量轻、效率高、机动性强、能耗低等优点，是飞行机器人发展的重要方向。扑翼飞行机器人的翅膀一般采用柔性结构，在飞行中受到气流作用会产生预期之外的振动和形变，从而影响飞行性能，甚至缩短使用寿命。

一方面，柔性结构提高了扑翼飞行机器人系统的机动性和飞行效率；另一方面，柔性结构的使用使得扑翼飞行机器人的动力学更加复杂，控制系统的设计也更加困难。贺教授在报告中，讨论了柔性扑翼飞行机器人的关键技术，重点研究柔性扑翼机器人的自主控制和系统设计问题，分析扑翼飞行机器人的动力学模型，针对自主控制问题提出了神经网络控制方法，针对振动问题提出了自适应边界控制策略，搭建了几款仿生柔性扑翼飞行机器人，能够完成自主飞行、自主避障、实时航拍等任务。最后对该方向进行研究展望。

清华大学刘辛军教授，报告题目为“大型结构件原位加工机器人创新设计”。刘教授指出，人类为了狩猎获取食物，发明了工具，揭开了人类创新发明机器的序幕。大自然界的生命体的行为，例如鼠鼬打洞、象鼻虫筑茧、啄木鸟啄木以及工匠的精雕细琢，有一个共同特征，即：移动定位，局部精细作业。大型复杂构件是航空航天、能源、船舶等领域装备的核心结构件，其高效高质量制造是亟待解决的难题。基于大自然界的生命体的行为特征，报告介绍一种移动式加工机器人的设计理念和构思方案，给大型结构件的加工提供了一种新模式。

美国俄亥俄州立大学张明君教授在题为“基于生物启发的机器人控制问题探讨”的报告中，指出生物智能及控制方法的进化规律研究不仅对了解生物机理和疾病治疗有重要意义，也对创新开发具有生物兼容性、高智能的机器人系统有独特的启发意义，尤其是对实现高社会和经济价值的人机共融系统有重要的参考价值。

报告以多尺度生物系统为实例，从生物智能和控制的角度揭示其工作规律，并以具体工程实现为例探讨其在机器人控制方面的应用，以寻找更有利于人机共融的机器人控制方法。同时，以传感、执行和控制为核心展开探讨生物与工程系统在智能和控制方面的不同之处，特别是对微纳系统控制的工程实现手段和局限性进行深入讨论，进一步阐明由于生物系统的多样性决定了高生物兼容性、高综合价值的人机共融系统期待新的微纳系统控制理论，特别是能与硅计算机系统接口的、超快、超小的基于有机材料的机器人控制系统。这也是对人机共融的巨大挑战，未来技术革命的新机遇，对生命科学和健康产业有着举足轻重的作用。

群体智能是广泛存在于生物界和人类社会的一种重要智能形式，是智能领域的前沿方向。群体机器智能是有别于群体生物智能和群体社会智能的“新物种”，是由机器人集群的合作所表现出来的群体智能，是机器人与群体智能领域的交叉，是解决机器智能挑战性问题的新的研究途径。

大自然亿万年的进化使得生命系统具备具备了与生存环境相适应的组织、器官和结构，这为人类的技术创新提供了无限的想象空间，成为人类取之不尽用之不竭的灵感来源。以仿生学为基本思路，机器人研究取得了令人震撼的迅猛发展。然而生命系统如此精妙，仿生学意义上的人工系统很难完全复现生命系统的本征特性，如何进一步提升性能，让人工系统逼近乃至超越生命系统是当前科技界的研究热点。

对此，中国科学院沈阳自动化研究所刘连庆研究员在题为“类生命机器人模块化制造与动力学建模调控方法研究”的报告中，提出类生命机器人的研究理念，通过生命系统和机电系统在分子和细胞尺度的融合，推动机器人系统由非生命介质向生命介质转变，使得机器人同时具备生命系统和机电系统的优点，进而提升机器人的各种性能、带动机器人学科的发展。报告以类生命驱动为例，介绍如何以活体细胞为物质载体，通过与机电系统的结合，实现可控的类生命驱动，并对生物介质开展动力学建模和调控研究，演示出类生命机器人理念的先进性和效果。

华中科技大学陶波教授的报告题目是“大型复杂构件移动机器人自律加工技术研究”。报告指出，大型复杂构件在航空航天、能源和轨道交通等领域有着广泛的应用，其自由曲面外形尺寸精度与表面粗糙度对提高其空气或流体动力学性能至关重要，需要通过先进的光整加工技术实现高精度、高表面质量制造。以形位精度与表面质量控制为目标的高效高精度制造是超大型复杂构件加工的关键难题。

相比数控机床，移动机器人具有运动灵活度高、作业空间大、环境适应性和并行协调能力强等优势，以移动机器人作为制造装备的执行体，利用机器人的柔顺性，将高技能的人工经验数字化并固化在机器人操作控制中，并配以强大的感知功能，将使机器人成为不知疲倦的“能工巧匠”，从而实现自动加工向智能加工转化，为超大复杂构件的高效高品质加工提供新的解决思路。陶教授结合本人在机器人化智能制造领域的科研经历，与参会者分享近年来本人及所在研究团队在大型复杂构件机器人移动加工领域的研究与应用体会。

带来最后一场报告的是西安交通大学兰旭光教授，报告题目是“人机协作中基于物体功能的机器人自主作业与运动预测”。

人机协作中机器人自主操作和运动预测是共融机器人的重要研究内容，报告提出了一种基于物理稳定性和物体功能的适用于多目标堆叠物体场景中的抓取方法。通过基于卷积网络的机器人抓取关系推理，构建条件随机场图模型，实现对场景的感知、理解与推理，得到物体间空间关系、物体功能与抓取部位之间的关系以及物体功能和作业之间的关联关系建模；最后基于有向锚点框机制，该网络同时完成全卷积结构的物体抓取部位实时检测，在康奈尔抓取数据集的五折交叉检验上取得了99.44%的准确率，是目前精度最高的算法。

为实现物理关系推理网络的训练，采集了包含超过5000张图片的视觉操作关系数据集，并基于物体三维模型，建立虚拟图像库。为了进一步拓展虚拟训练图像库的学习效果，研究了zero-shot的学习方法，构建了正交空间和正交量化方法实现了模型方法的迁移学习；最终通过结合正确的抓取顺序和抓取部位，我们能使机器人以正确的顺序和功能准确地对多个目标堆叠物体抓取和作业。

当前，国家自然科学基金委员会已成立“共融机器人基础理论与关键技术”重大研究计划，通过面向智能制造、医疗康复、国防安全等领域对共融机器人的需求，开展共融机器人结构、感知与控制的基础理论与关键技术研究，为我国机器人技术和产业提供源头创新思路与科学支撑。未来，机器人可能有多模态传感，会更加理解人类需求，共融机器人将成为未来发展的趋势，实现人机智能化的自然交互。

学会秘书处 供稿