未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******
近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。
根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!
图源:pixabay
01
赶配送
目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。
图源:巴伦周刊
02
跳舞蹈
美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。
图源:Boston Dynamic
03
做手术
医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。
有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。
图源:pixabay
04
修动车
配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。
它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。
图源:pixabay
05
做刑侦
日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。
图源:中国机械工程学会
06
助行走
2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。
机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。
图源:环球网
07
做清洁
目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。
图源:pixabay
08
忙配药
零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。
这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。
图源:pixabay
09
进厨房
美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。
图源:pixabay
10
帮搜救
哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。
图源:网络
机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。
知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。
审核:张宁 策划:李政葳 撰文:穆子叶 编辑:李飞
参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅
2022西湖论剑|谭建荣院士:为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******
前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用?在2022西湖论剑·网络安全大会期间,中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问,阐述了他对未来网络安全的思考。
记者:“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业,在新业态背景下,我们应该如何把握这个机遇,加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展?
谭建荣:网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展,网络技术开放了,网络技术推广应用了,网络安全产业就随之形成,并且壮大。网络技术的先进性是关键,只有具备先进的网络安全技术,网络安全产业才可能具有自主知识产权,才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业,我们就形成了网络安全队伍,有了高水平人才,我们才能做大网络安全产业,做到可靠性、可用性、可信性、可控性,才能把网络安全技术应用好、推广好,才能做大做强网络安全产业。
记者:近年来数据泄露等网络安全事件不时发生,您认为各相关方应该怎样携手应对,才能确保网络安全、信息安全和数据安全?
谭建荣:网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防,没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点,我们要不断的追求网络安全技术的先进性,才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下,又要防得牢,所以这是一对矛盾,就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术,才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观,在这个正确的网络安全观指导下,不断提升我们的技术,使我们的防护能力不断增强。
记者:您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素,请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面?
谭建荣:我们通过网络产生了工业互联网,把互联网技术用到工业领域,而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中,从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看,每一个环节都产生了大量数据,我们既是大量数据的产生者,又是大量数据的利用者。工业数据,技术数据、管理数据、服务数据、商业数据,对每个企业来说都至关重要,企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上,而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊,也是行业的大数据中心,必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。
工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据,而工业产品加工生产的过程,既是数据利用的过程,也是利用数据产生的源头,在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系,每一个环节都必不可少。
记者:在智能制造转型升级过程中,需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全,推进智能制造又好又快发展?
谭建荣:智能制造过程,就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来,用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题,用人工智能提升产品创新能力,改善产品质量。在这个过程中,每一个环节都产生了大量数据,而人工智能一个重要方法就是深度学习,通过人工神经网络训练,用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程,在这个过程当中数据安全是非常重要的,这些数据在哪些行业中,在多大范围使用,给多少人使用,这些都涉及到数据安全。
第二个方面,在贸易过程当中,客户服务产生了大量商业数据、技术数据,也包括管理上的数据,这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入,必须要通过数据挖掘、数据训练,而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好,筑起更多的防火墙、安全墙,这样企业才可以放心地用数据,客户也可以放心地用这些数据。
记者:区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用?
谭建荣:区块链是基于零信任,把数据公开、透明、去中心化,然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要,区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业,区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解,区块链技术是互相制约的一个机制,互相制约、互相约束,才能够做到数据安全。(姚坤森)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)