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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

数字基础设施：打造数字未来坚实底座******

　　【乌镇观察】 

　　光明日报记者 王美莹 王禹欣

　　11月10日，由工业和信息化部、国家互联网信息办公室、国际电信联盟（ITU）联合主办的“数字基础设施:互联互通与创新发展”论坛在2022年世界互联网大会乌镇峰会举办。

　　数字基础设施是以数据创新为驱动、通信网络为基础、数据算力设施为核心的基础设施体系。数字基础设施主要涉及5G、数据中心、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息通信技术，以及基于此类技术形成的各类数字平台，服务人们工作、生活的方方面面；3D打印、智能机器人、AR眼镜、自动驾驶等新型数字科技，则广泛拓展了数字基础设施建设的应用范围，擘画了全新的数字生活图景。

　　当前，人类社会正加速向数字化转型，作为新型基础设施，数字基础设施已经像水、电、公路一样，成为人们生产生活的必备要素，为产业格局、经济发展、社会生态发展提供了坚实保障。作为数字经济的坚实底座，数字基础设施的重要性已经成为广泛共识。

　　加速算网融合 打通信息“大动脉”

　　数字经济是当前经济发展的新动能，算力网络是数字基础设施建设的核心载体。当前，我国数字经济呈现产业创新、技术融合、绿色低碳发展的特点，数据价值的探索更加深入。随着网络的复杂度逐渐提升。网络频段增多、应用场景细分、性能要求提高。多种多样的消费与产业应用，都对计算机通信网络和算力节点提出了更高的技术要求。

　　在中国工程院院士邬贺铨看来，算网协同是高质量发展以及数字化转型所需要利用的一个很好的方式，也是全面推进全社会数智化转型，助力数字经济加速发展最直接的抓手。

　　“算力网络是按业务需求，在云网边端间按需分配和灵活调度计算、存储、网络资源的新型信息基础设施。随着社会对算力需求的快速激增，算网协同有力支撑企业上云用数汇智，云网和算网融合促进产业链互利共赢。”邬贺铨说。

　　中国联通集团副总经理何飚指出：“算力网络是数字经济高质量发展的有效推动力，是数字产业化和产业数字化的重要生产力。”

　　而要推动云网和算网的融合发展，必须从提升计算能力、存储能力、算法技能、协同管理等具体问题上出发，加强标准化技术开发工作。

　　中国移动集团副总经理李慧镝在构建以云网融合为核心特征的智能化、综合性数字基础设施，助推数字技术和实体经济的深度融合等方面，体会颇深。“我们突破了云操作系统、分布式数据库一系列关键的核心技术，自主研发了以一体化的云底座、分布式的云能力、可信云平台为核心的CloudOS4.0，形成了全栈的云产品能力。”李慧镝表示。

　　在他看来，算力网络是CT/IT/DT深度融合的新型基础设施，包含创新技术和创新服务，是一次全方位的产业转型升级。“在实践探索中我们深切感受到，算力网络的发展需要在更高层次、更大范围、更深程度上汇聚社会各方力量。”

　　在数字化转型历程中，超前布局算网融合能力等核心技术攻关，正加速数字基础设施建设落实见效。建设以5G网络、全国一体化数据中心体系、国家产业互联网等为抓手的高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字化信息基础设施，将全方位、深层次地赋能数字化创新实践，打通数字经济发展的“大动脉”。

　　释放数字潜能 提升产业链价值

　　电商企业是融合数字基础设施的“先行者”。阿里巴巴集团副总裁周明分享了阿里巴巴在融合数字基础设施上的实践经验——电商企业早已通过数据预测顾客的消费倾向，提前进行货物入仓，方便顾客下单以后快速送货上门。周明指出：“近些年，传统企业也开始通过采集数据，在生产的各个环节里进行数据的计算、参数的调整，提升良品率。”

　　能源行业的数据基础设施建设推动了能源行业的数字化转型和能源行业绿色低碳的高质量发展。中能融合智慧科技有限公司党委书记、董事长王海表示：“在能源行业，数字基础设施建设各自为战的情况比较严重。建议在数据的分级分类、数据的指标体系建设、平台的互联互通、SaaS应用的一些适配等方面，尽快地建立行业标准或者是国家标准，这有助于更好地去推动数据产业的发展。”

　　数据是新型生产要素的一种。对企业来说，数据的交易和共享非常重要。王海希望下一步能够从能源数据的确权、定价、入场、流通、评估、交易、监管以及信用等全环节、全流程来推动标准的建设，也希望能够去探索能源数据的资源化、资产化、资本化的路径，探索建立多方共赢的能源数据流通交易的一些新标准。

　　“但目前来看，我们的整个数字化基础设施是相对薄弱的，距离智能化基础设施还比较遥远。”周明分析道，“数字基础设施仍旧是孤岛化的‘信息烟囱’，导致数据无法共通。数字计算或者智能计算仍有门槛，建设成本高昂且利用率较低。”

　　数字基础设施建设离不开产业链上下游企业的携手共进，离不开政产学研通力合作，充分释放数字潜能，让产业链实现价值最大化，打造产业共赢的新生态。

　　筑牢数字底座 畅享智能化生活

　　在工业领域，人工智能可以帮助企业进行工业缺陷检测，提高生产效率、降低生产成本；在安保领域，人脸识别技术可以提供快速便捷的基于生物识别的身份认证信息；在艺术领域，AI写作、AI绘画火爆，人工智能已经变成画作、音频、文本等信息的“创造力辅助工具”。

　　人工智能是现在数字基础设施不可缺少的一部分，且在整个数字基础设施体系中扮演着“最强大脑”的角色。它对我们日常生活的渗透是方方面面的，人工智能的应用场景随处可见。

　　最近几年，由于新冠肺炎疫情的影响，中国的数字化进程在大大加快。思科大中华区首席架构师蒋星表示，在数字化时代，移动应用、云应用正在成为企业的核心，企业的围墙正在消亡，混合办公成为新常态，新的互联网正在成为企业的骨干网。

　　“人工智能可以提供智慧分析，帮助各个行业降本增效。与此同时，人工智能行业本身也在越来越走向基础设施化。”北京瑞莱智慧科技有限公司首席执行官田天分析了人工智能在数字基础设施融合、协同中的作用。

　　共启“数智未来”，需夯实“点多面广、站高望远、配套齐全”的数字经济底座，推动数字基础设施的互联互通与创新发展。腾讯智慧交通首席科学家张云飞表示：“未来的数字中国建设对我们提出了更高的要求和挑战，能够把数字底座建好，纳管是第一步。”

　　《光明日报》（ 2022年11月11日 08版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）