甘中学：以人工智能升维工业互联网发展

ABC大脑模型为工业脑联网的诞生提供了理论基础。

“以人工智能通用大模型为技术底座，工业脑联网将实现自主设计、自主工艺、自主加工、自主装配、自主服务五大能力的升维，给智能制造体系带来新变革。”复旦大学工程与应用技术研究院院长、智昌集团董事长甘中学在第八届中国机器人峰会上做了如上表述。

智昌集团成立于2016年6月，由我国智能制造领域著名专家甘中学博士创立，是一家“以三元控制技术为核心、三蜂机器人集群为载体”的工业脑联网创新型集团公司。该公司成立7年来，始终坚持将新一代信息技术与工业制造深度融合，不断推进集群机器人应用升级创新。

在本届机器人峰会上，智昌集团发布了智昌蜂脑工业互联网平台。该平台最大特色在于将智能机器人与工业互联网深度融合，让工业制造更智能。当前，自复制机器人技术已经成为智能机器人领域的前沿科技，他可以实现自主生长、自主进化、自主涌现，如果将其应用于工业互联网平台，那将给行业带来深刻的变化。

作为智能制造领域的资深专家，甘中学在本届峰会上作了题为《ABC大脑模型与自复制机器人》的报告，介绍了人工智能的发展方向和理论框架，以及约翰·冯·诺依曼在1948年提出的自复制自动机在机器人行业的技术框架、实现路径和重要意义，对人工智能和机器人的发展提供了前瞻性的战略思考。

什么是ABC大脑模型

ABC大脑模型是自复制机器人故事的开端。2017年，复旦大学接受了上海市一个重大科技专项，成立专门团队研究机器人和人工智能，当时该研发团队提出了ABC大脑模型的概念。

作为该科研团队的核心，甘中学亲历了该模型的研发全过程。他表示，ABC大脑模型描述了一种异构的群体智能系统，通过结合人工智能（AI）、生物智能（BI）和群体智能（CI）形成类似人脑的结构，并通过ABC的循环持续促进AI的能力提升、进化和涌现。

ABC大脑具备七种思维链式。一是机器人群体的多模态传感器信息作为输入，经过全息解码、形象化、直觉决策链路，无需经过边缘脑和皮层，形成快速闭环。

二是以机器人的通用基础模型为驱动，形成了从全系编码到注意力、推理，再到决策的通路链路。

三是CI在环的多元决策通路，发挥了CI的通用场景识别和推理能力，并和机器人本体决策进行协同。

四是引入BI的ABC慢循环过程，一方面引入BI提升边界场景的能力，另一方面促进AI、CI模型的价值观与人类对齐。

五是机器人通用基础模型的持续学习过程，将生物大脑知识进行积累整理成带有因果关系的知识表征，并通过监督/半监督、长短期激励的范式促进机器人世界模型的迭代和进化。

六是生物大脑与GPT的交互式迭代范式，除了现有的监督式学习外，未来可研究GPT与真实世界的交互和闭环，例如多模态大模型的强化进化学习。

七是ABC大脑的长短期激励，以生物大脑的意图为激发，通过与环境的交互，得到长短期激励。长短期激励可进一步改变机器人世界模型和GPT的激励范式。

ABC大脑模型的提出，对机器人的进化产生直接的影响，进而为工业脑联网的诞生提供了理论基础。

让机器人实现自我复制与进化

尽管机器人技术获得了长足的进步，但是距离自复制机器人的时代到来还存在一定的差距。

甘中学表示，当今的机器人尚处于自动化控制阶段，其本身尚不具备自我生长、自我进化、自我涌现等与生物体类似的成长机制，但是在语言领域，随着ChatGPT的出现和发展，上述机制得以实现，也让机器人产业的发展有了明确的方向，即未来的机器人要能够自我生长、自我进化、自我涌现，甚至自我复制、自我发育。

当然这种论断并非无的放矢。在半个多世纪以前，“计算机之父”冯·诺依曼的研究认为，一个自我复制者应该包含以下特性，即该个体的代码化表示、一个复制这段代码的机制、一种能够影响和塑造该个体所处环境的控制。

依循这个思路，冯·诺依曼提出了一套自复制自动机理论。在他的理论中，一台自复制自动机（R）是这样诞生的：通用编码机（Y）编制R的特征编码（φ），通用控制器（Z）先命令Y拷贝两份φ，再命令通用构造器（X）按照φ来实际制造R，并把其中的1份φ拷贝去掉，Z会把X和剩下的那份φ拷贝捆绑在一起，并把他们从X+Y+Z的组合中分离出去，从而就制造了R与φ的组合。此后，利用φ，R可以无限地自我制造和自我复制。

甘中学认为，冯·诺依曼的这套理论在逻辑上讲得通，但是存在缺陷，即世界上第一台自复制自动机从何而来？机器是无生命的，不能像生物一样从单细胞进化而来。因此，世界上第一台自复制自动机还需要由人来制造，自复制自动机还不能完全脱离人来实现自我复制，至少在冯·诺依曼那个年代还不能够实现。

但是，如果将ABC大脑模型与冯·诺依曼的理论相结合，机器人实现自我复制将成为可能。甘中学表示，ABC大脑模型的循环可以实现自我复制者的三项特征，其中利用全息表征（机器人语言）完成机器人代码化表示；利用ABC循环去迭代式自动化完成代码生成和复制过程；利用机器与环境的闭环获得负熵，实现自我复制。

“ABC大脑模型的循环结构为机器人自我复制提供了一种可能的范式，这种范式也体现了AI for engineering的新一代设计思路。”甘中学强调。

机器人的新未来

依托冯·诺依曼的自复制自动机理论与ABC大脑模型，甘中学畅想了一个属于机器人的新未来，即构建未来智造的自复制机器人。

提及这个未来，复旦大学自然语言处理实验室开发的对话式大型语言模型MOSS在其中扮演了重要角色。据悉，MOSS基于公开的中英文数据训练，目前已经拥有200亿参数，具有和人类对话的能力，并可以通过与人类交互实现迭代优化。

甘中学表示，引入MOSS，将其作为通用控制器的智能大脑；机器人和3D打印机作为通用构造器，以这种全新的组合让机器人制造机器人的可能性大幅提升。但是，在这个过程中，还有一些挑战需要克服。

“当前在工业制造领域，工业母机的复杂度和性能远远高于被生产的产品，如果要实现机器的自我复制，那么制造设备和产品的复杂度将是同等的，这就需要完整产业链的协作来实现。”甘中学坦言：“这也意味着要把全产业链要素压缩成普适的自复制自动化机器。”

在甘中学的构想里，这个过程需要三步走。第一步是将生产过程的主要部分，压缩到一个产业链齐全的国家和地区；第二步是通过产业链垂直整合，将机器人的生产过程压缩到一个或几家有限的企业；第三步是随着机器人的能力越来越大、越来越柔性，机器人自身的工艺都压缩到一台机器人中。

目前，这项工作已经有了一定的进展。据介绍，机器自我复制的开端——产品设计、零件设计、加工工艺设计、装配工艺设计等产品特征基因编码已经构建，并且依托ABC大脑模型和MOSS的学习训练，逐步实现了产品特征基因编码的迭代进化。

甘中学指出，目前正在尝试采用模块化积木法自动构架机器人的设计，并利用大数据模型推动通用控制器实现自我编程。而且利用3D打印机可以实现自复制机器人部分模块化零件的增材制造、功能性模块的增减材制造，并尝试进行原型机的自动装配。

从目前的成果来看，机器人的自主加工、自主装配能力已经初步具备，未来还将向自主设计、自主工艺方向推进。甘中学表示，自主设计的目标是能够将产品结构描述转化为产品图纸的自动生成能力，自主工艺的目标是将产品图纸转化为零件图纸和装配工艺。

值得注意的是，目前智昌集团与复旦大学正在联合构建自主服务的自复制机器人设计服务平台，并公开征集合作伙伴，免费提供技术支持。按照设想，自主服务应该是主动理解人类需求并提供服务，这将为自复制机器人的应用空间得到极大的扩展。

业界专家认为，自复制机器人及相关技术的发展为人们描绘了一个充满高科技、智能化元素的崭新未来，将深刻影响工业生产模式与工业互联网的发展，更是对智能制造体系的重构和升维。

一个更加智能的新世界正在加速到来。