【仪表网 行业聚焦点】2014年12月20-22日，由中国科学院沈阳自动化研究所申请筹建的“国家机器人质量监督检验中心”项目通过了国家质检总局专家组的现场评审和论证。在认真听取了沈阳自动化所关于“国家机器人质量监督检验中心”建设可行性、筹建方案和前期工作情况介绍，考察了现有实验室技术条件，参观了代表性企业新松机器人自动化股份有限公司后，5位专家组成员一致认为，“国家机器人质检中心”项目符合国家产业规划和政策，顺应辽宁省产业结构调整升级的需要，得到了当地政府的支持，筹建任务书描述的筹建方案基本合理，建议通过审查申报筹建。
据预测，“国家机器人质量监督检验中心”建成后将填补国内机器人产品质量检测的空白，加强我国机器人产品质量监督力度，提升产业质量水平，打破技术性贸易壁垒，增强市场竞争力，加快我国机器人企业化进程的步伐。
作为“十三五”规划的重点，目前国内机器人产业应用范围扩大。除了工业机器人，针对特殊功能的机器人发展也在展开。其中，机器学习作为人工智能的核心在计算机视觉、机器人、社交网络、数据挖掘和大数据处理等多领域得到广泛应用。
但传统基于批处理模式的机器学习方法，不但初始化过程需要大量训练样本，而且模型不能实时更新。这两个问题制约着在线学习系统的发展和应用。为解决这两个问题，沈阳自动化研究所副研究员丛杨在多年研究基础上，依据实际数据的内在低秩特性，提出了凸优化在线度量学习模型，降低了模型复杂度，克服了目前在线学习模型与算法普遍存在的过拟合问题。同时以模型统计期望为目标，在理论上证明了解的收敛性。
该项研究得到了中国科学院青年创新促进会基金、机器人学国家重点实验室、国家自然科学基金和国家863科技计划连续支持，其成果已在一些工程应用项目中得到成功应用。
除了机器学习，沈阳自动化所还在海洋技术装备等领域颇有建树，如“潜龙一号”等。在12月17-20日于广州召开的第七届智能机器人与应用会议（ICIRA2014）上，该所海洋技术装备研究室的4名研人员组织“水下机器人与应用”专题，获得了专家认可。相关文章还获得了会议论文奖。
ICIRA 2014会议是机器人领域影响力和规模较大的盛会，已成功举办六届。
