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头彩彩票2023-01-31 16:05

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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中央农村工作会议系列解读⑤强化种业企业创新能力 切实推进种业振兴行动******

  作者:林青宁、毛世平、王晓君,中国农业科学院农业经济与发展研究所

  近期,习近平总书记在中央农村工作会议上强调“要抓住耕地和种子两个要害”“把种业振兴行动切实抓出成效,把当家品种牢牢攥在自己手里”。作物育种和种子产业发展对于保障我国粮食安全和农业可持续发展意义重大。科技创新是突破前沿育种关键技术,培育战略性新品种的源头,对我国种业发展至关重要。当前,以市场化为导向的育种模式已是种业创新大势所趋,然而我国种业企业科研创新能力相对较弱,严重制约了我国种业创新链的延长。亟须强化种业企业创新能力,切实推进种业振兴行动。

  近年来,我国种业企业在技术创新方面取得了一定进步,表现在三个方面:一是生物育种企业创新平台建设已较为完善。当前国内典型种业企业普遍拥有国家级、省部级重点实验室、博士后工作站等具有行业影响力的技术创新平台,具有较强的技术开发和创新能力。且隆平高科等种业企业已具备了较完善的国外研发体系布局。二是典型生物育种企业科企合作模式初步形成。当前国内典型种业企业不仅与高等院校、科研院所建立了产学研合作关系,还与各类学会建立了长期深入的合作。且首农集团等企业与国外机构在生物技术育种等方面建立了稳定的合作关系。三是典型种业企业创新产出逐渐丰富,在市场准入(审定、登记)品种、发明专利、科技进步奖等方面取得明显进步。“十三五”以来,隆平高科、登海种业等种业企业不断培育出双抗绿色高产的动植物品种。

  当然,在成绩的背后,我国种业企业创新发展仍面临诸多难题:一是知识产权保护体系不完善。种业创新知识产权保护存在制度、认知和执行层面的问题,导致品种侵权行为仍较为普遍。二是种业品种同质化严重。新《种子法》实施以来,市场新品种“井喷”,但突破性品种缺乏,种子供给低价竞争,影响企业研发投入。三是种业项目偏离产业化应用。当前项目申报管理基本由科研人员出题并答题,产业需求导向不足。企业在科技论文等方面的劣势,影响了项目申报的成功率。四是科企合作形胜于质。目前科企合作多是联合申请项目,一旦项目结束合作关系就解体,两者为松散型合作。人才合作也多局限在简单的技术指导层面。五是科研院所与企业存在“同质竞争”。目前科研院所种业创新也偏向于生物育种,打破了原有科研院所基础研究、企业应用研究的平衡,挤压了种业企业的利润空间。

  针对当前制约种业企业创新发展的系列问题,必须进一步优环境、活机制,提高种业企业创新动力与效能。

  一是构建知识产权利益分享机制,完善知识产权保护体系。构建知识产权参与分配的利益机制,建立原始品种权人和实质性派生品种权人的利益分享机制。完善知识产权保护的政策体系,加强知识产权保护平台建设,推动知识产权社会共治,打通知识产权保护通道,培育知识产权保护的良好环境。

  二是优化品种审定制度,推动品种由“多乱杂”向“多专优”转变。完善现行主要农作物品种审定制度,提高审定门槛,适当提高现行审定指标标准,减少品种数量,提高品种质量,使真正有实力品种脱颖而出,提高企业创新的内在动力。加快建立分作物分子指纹库,严格和规范品种审定和登记“特异性、一致性、稳定性”测试,通过技术手段把牢品种准入关。强化品种标准样品管理,开展品种符合性验证试验,为强化品种事中事后监管提供有力支撑。

  三是加强种业科技项目产业化属性,增加种业企业经费支持。增加种业专项科技创新项目数量,增加种业企业获取科研经费支持的渠道,保障有实力的种业企业能够获得相应的科研项目以及研发经费支持。对种业企业融资方面给予支持,对产业化发展企业实施低息支持,尤其企业用于科技创新研发、基地建设方面的投资可给予无息支持。

  四是引导科企合作深度融合,促进联盟运行由虚转实。创新项目形成机制,由企业根据产业需求提出技术难题,政府组织监督在全国范围内进行项目招标,构建企业“出榜”“评榜”+政府“发榜”+科研院校“揭榜”的机制。建立共建共享机制,完善联盟成员间的利益联结和分配机制,促进产学研协同创新效率。积极推动联盟实体化,适合以股份合资的方式实现实体化的要加快引导,适合以协会等社会团体法人方式实现资源整合的要给予政策支持。

  五是强化科研院所生物育种基础研究属性,完善生物种业科研成果共享机制。多措并举强化科研院所做好种质资源的收集、分析、挖掘工作,进行基础性、前沿性、公益性研究,并完善科研成果信息共享机制,在合法合规的前提下,鼓励科研院所向社会公众公布科研成果和相关的知识产权信息,将生物种业科研成果转让给典型种业企业进行新品种培育,实现科研成果的开放共享。

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