*本文转载自DeepTech深科技，并在原文基础上做部分删改。

周谷越教授，香港科技大学博士，现任清华大学智能产业研究院（AIR）副教授、协同视觉与机器人（DISCOVER）实验室主任。他于2020年初入选深圳市高层次专业领军人才，2021年入选《麻省理工科技评论》亚太地区“35岁以下科技创新35人”榜单。

周谷越教授曾在大疆创新（DJI）担任核心团队成员、资深科学家、资深产品经理、计算机视觉和智能机器人领域专家，先后创建并负责计算机视觉、智能制造、入门级无人机和 STEAM 教育等技术和产品团队。主持多项技术创新项目的研发，拥有包括24项美国专利在内的国内外授权专利 70 余项，曾获广东省科技进步特等奖、时代周刊全球年度 10 大电子产品及全球年度25 大创新发明等殊荣。

民用无人机的智能时代

在周谷越教授看来，智能化是民用无人机产业高速发展的关键推动因素。“智能化可以分为智能功能、智能产品和智能设计三个阶段。”他在论坛上发表了以《民用无人机的智能时代》为题目的演讲。

在智能功能时代，飞行功能是用户能够感知到的最直接的体验。周谷越解释说：“针对小型化无人机的低成本机载自动驾驶系统，我们设计了高效的异构计算架构。搭配专用的计算机视觉算法，能够实现精准悬停、主动避障和自主跟踪等智能飞行功能。”起初，无人机需要专业人士进行实时操控，而上述功能的实现极大地改变了以往的操作方式，普通用户也可以安全地操控无人机，所见即所得地点击飞行目的地。

在智能产品时代，智能化表现在包括设计研发、生产制造、用户体验和售后服务等在内的产品整个生命周期中。为了完成民用无人机大规模量产的目标，周谷越及团队非常重视产品的质量。“品质是一流产品的生命线。我们建立了以智能制造系统为核心的品质控制体系，已经完成品控环节的数字化和智能化。”他介绍道，“在设计产品的每个功能之前，我们都会考虑其如何在制造环节被高效地标定与测试、如何在不影响用户体验的条件下与用户进行数据交互以及如何提高产品返修定损定责的效率等问题。”

在智能设计时代，智能化表现在产品设计方面。近年来，由于不同行业需求的差异化逐渐扩大，标准状态下的无人机产品无法很好地满足不同用户的需求。对此，周谷越说：“为了解决这样一个开放型的问题，快速响应不同设计的制造需求，我们已经尝试用智能算法自动生成一个由积木结构组成的原型系统设计，通过数字仿真技术对它的各项性能进行分析，并建立一套柔性制造体系。这有利于推动民用无人机的全方位普及，助力包括无人机在内的智能机器人进入我们的日常生活，并给我们带来更多的便利。”

“这正是我们这代机器人科学家的使命。”周谷越坚定不移地表示。

挑战更复杂的机器人，做机器人背后的 “最强大脑”

2006 年，周谷越考入哈尔滨工业大学控制科学与工程系；四年后，本科毕业的他赴香港科技大学电子与计算机工程系深造，并于 2014 年获得博士学位。

2012 年初，还在求学的他加入深圳市大疆创新科技有限公司（简称DJI），并在八年时间里先后创建并负责计算机视觉、智能制造、入门级无人机和STEAM教育等技术和产品团队。

2020 年 11 月，他再度起航，加入清华大学智能产业研究院（AIR）任副研究员兼副教授，将机器人、计算机视觉、先进制造和人机交互等作为他未来主要的研究方向。

“这些年来，我主要做的是机器人。无人机的自动驾驶系统是我在 DJI 做的第一个项目，也是我博士毕设的课题。”周谷越博士告诉 DeepTech，“这个系统包括感知、控制和计算等方面，我和团队一起从零到一克服重重困难，用了近 4 年的时间才完成产品化的目标。”

周谷越介绍道：“2016 年到 2018 年这两年时间，我开始做无人机整机，主要负责入门级无人机的产品线。无人机是包括自动驾驶、动力、相机、云台等模块在内的一整套系统。此后，我又开始做智能制造，从机器人角度来讲，它属于多机器人系统，也就是很多设备协同完成一个任务。”

八年的企业工作经历给他带来了丰富的经验和深厚的技术积累，如今走入高校，之前的经历是否为他顺利完成转型提供了帮助呢？对此，周谷越认为：“作为一个技术驱动型的公司，DJI 本身有点像一个大的实验室，我们通常会先攻克先进技术，再将其产业化。如今在学校做科研，也是以需求为导向，提高从科研到产业化的效率。我觉得这两者还是很匹配的。”

“研究如何用机器人创造机器人是我现在的主要目标，我们称之为‘指数机器人’。”由于不同行业或不同场景下对机器人的需求不同，如何根据需求设计机器人，再把设计的东西造出来，这是一个有很大挑战的技术性难题。周谷越解释说：“这之中包括设计和制造两个部分，先按需生成设计，再据此完成一套柔性的制造体系。我们需要分别验证不同的路径，逐一攻破其中的关键技术。”

周谷越表示：“举个例子，在设计方面，如果我要设计机器人，首先要将它的各个模块数字化。接着，如何合理平衡，让数字化后的模块相互配合并符合要求，这就是又一个需要解决的问题。而在生产制造方面，就是做好设计端到制造端的整体打通。”

加入清华大学智能产业研究院，坚持前沿技术研究与产业升级双向发力

随着 5G、大数据、物联网、云平台、人工智能等新一代信息技术的蓬勃发展，第四次工业革命正在不断走向深入。

2019 年 12 月，多媒体和人工智能领域的世界级科学家和企业家张亚勤博士正式加盟清华大学，负责牵头筹建清华大学智能产业研究院。一年后，面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化的应用研究机构正式启动，希望利用人工智能赋能产业升级、推动社会进步。

目前，清华大学智能产业研究院主要有三个研究方向，智慧交通、智慧物联和智慧医疗。

智慧交通，主要利用大数据等前沿技术，围绕无人驾驶、智能路网与车路协同，构建多技术融合的平台架构体系，打造智慧城市交通大脑，重构智慧交通生态系统，实现智能出行。

智慧物联，希望围绕办公、家居、城市等应用场景，构建云端一体的智能操作系统和平台架构体系，为产业数字化转型和升级赋能的同时，孵化新兴智能产业。

智慧医疗，在生命健康领域建立强大的预训练模型来辅助相关科学计算，并加速人工智能在新药研发、个人健康、基因测序等方面的应用研究和产业发展。

“去年，经朋友推荐，我来到 AIR 并与亚勤老师第一次会面。”谈及加入清华大学智能产业研究院，周谷越博士告诉 DeepTech，“我们双方对很多研究的看法都比较一致，谈得十分愉快。11 月，我正式来到 AIR。”

除了上述的三个研究方向，清华大学智能产业研究院还设置了大数据智能和机器人智能这两个实验室。“两个实验室支撑三个研究方向，研发出的核心技术会应用到这三个方向下不同的产业中。”周谷越表示，“研究院的老师们以科研为主，分工不同，也会组成团队系统协作，一起攻克重大项目。”

在成立之初，清华大学智能产业研究院不仅将“创新大学与企业双引擎，突破人工智能核心技术，培养智能产业领军人才，推动智能产业跨越式发展”作为自身的使命与愿景，还积极寻求与企业的合作，并与联想集团、百度集团、亚信集团和北京智源实验室签署了合作协议。

今年 6 月间，AIR与百度 Apollo 在北京举办联合发布会，共同推出全球首份车路协同技术创新白皮书《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》。在发布会上，周谷越围绕如何提高自动驾驶的安全性、自动驾驶的量化安全评价指标、车路协同的感知模型和车路协同自动驾驶需要高等级智能道路四个部分发表了主题演讲。

提到自动驾驶，安全是至关重要且无法忽视的一个维度。“在百度车路协同这项工作中，我主要参与的是安全这部分。”针对如何提高自动驾驶的安全性这个问题，周谷越阐述了他的观点，“一，车路协同会提升自动驾驶安全性；二，车路协同自动驾驶需要高等级智能道路。从整体上看，车路协同是大趋势，会加速自动驾驶的落地，也会让自动驾驶落地更安全。”

谈及与企业的合作，周谷越表示：“因为研究院是科研机构，产业真正落地时还是要找企业伙伴来共同推进，所以我们和企业的合作还是比较多的。除了和百度合作之外，我们也在和其他一些头部企业共同推动产业落地、行业升级，希望能够更多地造福社会。”

谈到目前主要的工作内容，周谷越说：“我主要负责组建与经营AIR的协同视觉与机器人（DISCOVER）实验室。因为实验室今年7月才成立，所以现在的工作还处于起步阶段。今年的主要工作是招募一些合作的教授和博士后，把科研的核心团队建设好，然后培养一批博士生，积累一些基础性的平台技术，逐步培养他们的科研能力。明年实验室会逐步发布一些相对系统的且有影响力的成果。未来则以攻克‘指数机器人’问题为目标，并逐步将技术成果应用在赋能产业升级和推动社会进步上，例如在智慧物联领域进行升级智能硬件产业、提高制造效率、减少库存等相关的尝试。”

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