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来源:快3官方2023-11-28 17:48

  

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

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“乙类乙管”后是否会有第二轮感染?疫情信息如何统计?总台独家专访吴尊友******

  1月8日起新冠病毒感染实施“乙类乙管”,对于疫情监测数据通报、病毒变异是否会引发新一轮感染,我国又将采取怎样的措施继续实施监控,总台央视记者独家专访中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友,他就公众关心的问题进行了解答。

  总台央视记者 史迎春:大家都在担心在国际上的奥密克戎BQ系列,然后包括XBB系列的变异株,它们在我们实行“乙类乙管”,出入境打开以后,进入国内会掀起第二轮的感染,这是大家普遍担心的一个问题,您认为这个问题应该怎么看。

  中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:我们也对国际社会的各个国家流行的新毒株的情况进行了解追踪,那么同时对国内发生的疫情也进行了毒株变异的监测,特别是从境外回国人员当中也检测到这些毒株。会不会造成新一轮的疫情,取决于变异的毒株和我们刚刚流行的这些毒株之间,在结构上面有多大的相似性,或者说它的变异差异有多大。从目前来看,因为它的变异也是奥密克戎亚型里面的分支的变异,马上造成新一轮传播的这种风险的话,应该说不会太大。

  总台央视记者 史迎春:还有一种担心是认为中国人口基数比较大,感染的人口基数也大,会不会产生新的变种,从而影响整个世界的病毒序列,或者说整个世界的病毒的进程。

  中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:优化防控策略以后,本地传播的疫情病例数在有一定的水平和规模的情况下,确实存在着新的变异毒株的可能性,我们也密切关注。所以在“乙类甲管”调整为“乙类乙管”的疫情监测方案当中,就专门提到了新冠病毒变异毒株的监测,在现阶段,每天都在进行新的毒株的样本收集和测序,来对它的变化进行监测。从目前的结果来看,我们现在发现的所有的毒株,都是已经在国际共享平台上分享的毒株,也就是说在国外已经报告了,或者说主要是从境外流行以后传入中国,到目前为止还没有发现国内新出现的变异毒株。

  为指导全国各地做好当前新型冠状病毒感染疫情监测工作,国务院联防联控机制印发了《新型冠状病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案》,及时动态掌握人群感染发病水平和变化趋势,科学研判和预测疫情规模、强度和流行时间,动态分析病毒株变异情况,以及对传播力、致病力、免疫逃逸能力及检测试剂敏感性的影响,为疫情防控提供技术支撑。

  总台央视记者 史迎春:对于之前疫情通报的数字和自己本身的感受,很多公众觉得差距比较大。我们国家一直的疫情统计和发布的疫情信息,是如何去监测和统计报告的?现在有没有相应的调整?

  中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友:在武汉疫情控制以后,到我们优化防控方案这期间,是叫严格管控时期。每一起疫情的源头、造成感染的毒株,几乎每一个感染者都能够被诊断管理,所以我们采取的是一个计数统计。现阶段由于防控方案的调整,报告病例数和公众感觉的数字,存在着一定的差距。造成这种差距有两个方面的原因,一个是不再实行行政区的大规模核酸检测了,除了重点机构重点人群以外,采取的方法是愿检尽检的方法,这样的话检测的人数、报告的人数就有明显的下降。第二个方面,疫情的感染者主要以轻症为主,多数人还在家庭自我休息调整、进行抗原检测,这一部分也没有纳入到传染病报告,这就造成了这样的差距。为了更好地做好统计工作,联防联控机制制定下发了新冠病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案,采取的是多种渠道的监测,包括住院病例的报告监测、核酸抗原检测的数字统计,还有重点机构像养老福利机构的监测,再有像学校学生的呼吸道症状的监测,以及对部分病人的检测。还有我们在全国设立500多个流感哨点监测。我们采用了多种统计方法综合运用,也能够相对准确评估疫情的发生发展趋势,能够对于疫情的发病,流行的强度,流行的趋势,流行的时间做出研判,对防控效果作出评价。在过去几年,欧美国家和全球其他的国家实际上也是采取这样一个统计方法,它主要就是通过抽样的方法来反映总体情况。(央视新闻客户端)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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