德国研究团队推出服务机器人事前评估标准

近日，三名来自德国*理工学府的科研人员对服务机器人的评估标准进行了研究，由于目前的服务机器人没有统一的标准化体系，所以，该团队提出在具体应用领域中分析出服务机器人的事前评估标准。

自从机器人技术开始以来，代替人力劳动一直是各界关注的关键问题之一。从经济角度看，这一直是人们关注的重点，比如说机器人将如何影响劳动力市场，以及对工人们产生的工作过程的变化。虽然，我们已经从工业机器人学到了一些经验教训，但是服务机器人领域似乎分析得很少。其实，我们对服务机器人在这些层面的初步了解和提供政策建议的技术评估至关重要。近日，三名来自德国*理工学府的科研人员对该领域进行了研究，由于服务机器人通常无法得出结论，所以该团队提出了在具体应用领域中分析出服务机器人的事前评估标准。

该论文描述了两种学科手段（劳动）经济学和工作科学，目的是得出关于服务机器人评估的一些一般性观察，并概述关于特定服务机器人系统的技术评估。从这个角度看，该论文为服务机器人的情境分析提供了重要的参考依据。

这三位研究者来自德国最顶尖的理工学校“卡尔斯鲁厄理工学院（the Karlsruhe Institute of Technology，KIT）”。

该论文的第一作者是Michael Decker，是卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）的技术评估和系统分析研究所（ITAS）副主任，他还在位于德国斯图加特的德国航空航天中心（DLR）担任首席科学家。他是德国技术评估网络（NTA）的发言人，在亥姆霍兹计划“技术、创新和社会”主题“关键技术和创新过程”的发言人，德国工程师协会“社会和技术”咨询委员会主席（VDI），以及德国联邦教育和科学部“创新与技术分析”委员会主席。他的研究关注技术评价理论与方法、新兴的科学技术、跨学科知识的认识论。

该论文的第二作者是Martin Fischer，他是卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）职业教育学院的教授，同时也任职于亥姆霍兹联合会的国家研究中心，他的研究集中在工作导向的技能发展，职业教育的教学、组织学习和职业教育的创新。

本文的第三作者是Ingrid Ott，是一位经济学家，也是卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）的全职教授。她的工作包括研究理论增长模型，以及聚焦生产性*活动和区域发展的实证工作。Ingrid Ott特别注意高新技术，尤其是通用技术的发展。

该论文的研究重点：

讨论服务机器人如何与人类劳动力互动。

发现可能受到影响的不同工作分类。

描述了如何从工作科学的角度来发展人机合作。

定义了以人力劳动角度评估的服务机器人结论性标准。

在机器人的使用早期，德国对机器人和自动化的技术评估的特点是研究其对劳动力市场的影响。当时，人们严格地执行自动化的基本原理，将工作过程分解成单独的动作序列，以便检查这些序列中的哪些可以是被自动化的。结果，人们建立了一种制造过程，其中通过机器执行自动化动作序列，而人类继续执行非自动化任务。其主要目标是替代人力劳动，以便通过劳动力成本节约实现效率的提高。人们开发了装配线，他们可以最佳地协调自动化操作，特别是在汽车工业中。由人类工人执行的非自动化动作构成所谓的剩余活动，其部分集成在这些装配线中，或者成为上游或下游任务。

当今，由于编程方面的重大突破，以及工程技术的进一步发展，机器人系统可以越来越多地接管以前为人类保留的非标准化任务，并且该成本在经济上完全可行。因此，自动化不再局限于在工业中生产标准化产品，而是日益成为服务部门价值创造过程的一部分。因此，自动化那些之前的范式再次被人提起。

机器人的通用应用领域逐步扩大，与之前相比，它们可以用来替代更多的工作属性，有助于减少劳动力市场的短缺。由于机器人强大的能力，它们也越来越多地作为人类劳动的合作者。总的来说，这意味着机器人不一定要代替人类劳动，而是补充它，在具体的领域，使机器人更有成效。

该论文中，三位科学家详细阐述了这些问题，并展示技术进步不仅能够实现从工业到服务机器人的过渡，而且能够实现人类与机器人的关系从替代变为互补的转变。这些考虑将与所谓的资本技能互补假说（capital-skill complementarity hypothesis）相联系，该假说解决了有形资本与不同类型技能之间的关系。这一视角解决了技术变革对人类劳动的挑战和机遇。

系统的复杂性是与生俱来的，这与机器人系统的任何技术评估都高度相关。一方面，使用机器人旨在最佳地实现技术可能性，以实现经济增效。另一方面，我们必须从工作科学的角度研究人类与机器合作应该执行的任务是什么。在1994年，德国弗劳恩霍夫制造工程和自动化研究所（Fraunhofer IPA）机器人领域的关键参与者之一就已经对服务机器人下了定义，至今该定义仍然有效：

“服务机器人是一种可*编程的移动设备，部分或全部自动地执行服务。服务不是指对直接工业制造的商品无贡献的活动，而是对人类和机构的服务的活动。”

对于服务机器人，情况远不同于工业机器人，因为使用机器人的环境（例如，用于挤奶机器人的整体稳定性）几乎不可能被完全重新设计。这意味着机器人系统必须能够灵活地对于呈现服务的不同环境做出反应。从这方面看，与人类的合作则更加多变。当机器人把服务呈现给人类时，比如说洗头，机器人系统面临的挑战更大。

为了讨论人类与机器人生产自动化的替代关系，研究人员基于一个程式化的生产过程进行研究，假设劳动力和自动化生产可相互完全替代。对于给定的成本曲线，因此可以容易地推导出由人或机器执行的任务的划分，或者换句话说，成本最小化的自动化程度。

图a，基准情形 图b，降低自动化成本的影响 图c，降低人力成本的影响

如上图所示，在水平轴上示出了成本最小化的自动化程度，区间在0％（完全人类生产）和100％（完全自动化）之间。总生产成本（实线）从使用劳动力（虚短线）和机器人（点线）的结合而得。我们可以很自然可以假设，随着自动化程度升高，后者（机器人）在增加，前者（劳动力）在下降。根据这个规范，任何成本组件的任何变化也会影响最佳自动化程度：例如，当工艺创新降低机器生产成本（图b）或人力生产变得更昂贵（图c）时。然而，总成本最低的是中等程度的自动化水平。

总而言之，机器人技术的影响是由许多相互制约的因素驱动的。增加机器的智能不仅涉及人与机器之间的交互，也涉及机器与机器（M2M）之间的交互。在这个意义上，上述替代压力不再限于常规手动任务。虽然机器人活动的总体影响不清楚，但显而易见的是，将来不仅重复性的常规任务或者要求更复杂的技能的任务也要由机器人解决，这些机器人会越来越多地提供非常规或认知功能的解决方案。

三位科研人员还列出了，机器人与人的替代性和互补性的方程函数表达。

如果投入比率的增加百分比超过相应要素价格比率的增长百分比，则结果是替代关系。否则，它们是互补关系。该函数能够对各种生产投入之间可能的关系（补充/替代）进行差异分析。如果总资本和非技术劳动力之间的替代弹性超过资本和熟练劳动力之间的替代弹性，则总生产作为资本技能互补性成立。

00

该表达式中，H表示的是高技能人力资本，M和L表示的是中等和低技能劳动力，R表示的是机器人。

在该方程中，A表示因子中性生产力参数；a和b是分布参数。关于输入因子，指定的生产函数具有以下含义：熟练劳动力（H）与任何其他输入互补。替代参数水平θ和ρ，表示R、L和M之间的替代（0≤θ，ρ≤1）和互补（θ，ρ