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现年50岁的Michael Friedrich Zäh教授是慕尼黑理工大学机床与制造技术学院主任。从慕尼黑理工大学机械工程学院毕业之后，Zäh曾在一家机床公司担任经理，并在位于纽约州罗切斯特的Gleason Group从事ERP系统引进工作。他还曾先后在韩国、英国、巴西和日本等国家工作。2002年，Zäh回到母校任教，同时兼任多项工作，包括负责领导CoTeSys（技术系统认知）项目系列的研究工作。该系列项目包括研究类人机器人、无人驾驶汽车以及工厂环境中的机器人系统等。

与未来工厂有关的最大挑战是什么？

Zäh：在工业界，要生产率还是要灵活性，一直是个两难选择。一方面，企业想要尽可能高效地生产，但另一方面，企业又试图满足非常个性化的要求。然而，要实现灵活性，企业还必须能够更换机器设备以便生产不同产品。要想实现最极端形式的灵活性，即大规模定制生产个性化大批量产品，再也不能仅依靠传统的自动化解决方案。传统自动化解决方案的生产率很高，但灵活性相对欠缺。因此，当前最大的挑战是调和这个矛盾。

可以借用哪些概念来调和这些彼此矛盾的目标？

Zäh：传统自动化解决方案做不到这一点。我们需要的是认知型生产系统，而目前我们所拥有的最灵活的系统是由人及其技能构成的系统。譬如，我们可以掌控所谓的PCA循环，PCA的意思是感知（P）、认知（C）和行动（A）。人类能够感知事物，对事物进行认知，然后据此采取一系列行动。因此，未来的生产系统必须包含能够对事物进行认知的技术，换句话说，它们应当能够判断所感知事物的内涵，并相应采取一系列行动。

它们如何做到这一点？

Zäh：当今的许多工厂已经在使用配备了传感器的机器人，需要以某种方式进一步开发这些机器人，以使之能够对源自周围环境的信息做出反应。它们必须能够在特定状况下对变化做出响应。然而，目前还不可能做到这一点。譬如，如果两个组件不能组装到一起或者中间操作步骤太复杂，那么，如今的机器人就不知道该怎么办。另一个关键目标是让人类和机器人在同一个空间内合作，以便机器人“读懂”人类行为，从而决定所需采取的适当行动。我们还需要确保机器人不会对同一个工作站内的人类构成危险。现在，机器人的工作站和人类的工作站仍然严格分隔。我们的愿景是让机器人成为人类的同事。目前，它们的生产率很高，而人类则非常灵活；我们想要让二者珠联璧合。

Michael Zäh和Carolin Zwicker用Xbox和灯光信号与包装机器人交换信息。

您如何让机器变成雇员？

Zäh：可以通过多种途径，赋予机器人认知能力。譬如，可以开发一个包含所有可能的行动指令的数据库，就像wikiHow互联所用的数据库那样。我们的计算机科学家已经开发了可以将wikiHow提供的文本转化为机器人行动的算法。其缺点是，人类必须事先定义所有不测事件。另一个可选方法是开发具备学习能力的机器人。这样的机器人可以观察人类并学会识别他们的运动模式、行为和姿势。它们还需要处理所收集的信息，以便模仿人类的做法。学习型机器人能够以理想的方式履行许多服务，因为它们会被专门编程为专注于模仿它们的人类导师。要实现这一点，还有很长的路要走，但这将是解决生产率与灵活性之间的冲突的*之策。

正在研究通过哪些方法来创造人类—机器人工作站——也就是说推倒中间那堵墙？

Zäh：方法多种多样，包括当有人踩在上面就会激活其中的电路的地垫。也可以将许多地垫组合起来，从而将一个动作模式分解为若干部分。这将允许机器人知道工作人员身在何处，他们如何到达这里，以及他们接下来要去往何处。另一个方法涉及一台用于探测装配台上方区域的激光扫描器——当然，也可以使用摄像头来执行这个任务。不论是哪种情况，机器人都能够感觉到人类运动并在靠近人类时降低其工作速度，以避免吓到或伤害他们。其思路是让机器人做费劲的工作，如搬运重物或将工具放到需要的地方。而人类则执行要求精细的运动技能或高度认知能力的生产操作。这样一来，人类与机器人便能以高效的方式在未来的工厂里并肩协作——生产率和灵活性将同步提高。考虑到人口日益老龄化的发展趋势，这种类型的人机合作也颇为可取。