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
人工智能治理体系如何平衡包容？中外专家把脉建言******
中新网北京12月4日电(记者 孙自法)作为有望引领人类未来变革的一项战略性技术，人工智能(AI)近年来在快速发展并赋能千行百业的同时，也带来安全、隐私、公平等系列问题和挑战，人工智能治理概念应运而生，备受关注。
由清华大学主办、联合国开发计划署支持的2021人工智能合作与治理国际论坛12月4日在北京开幕，中国科技部副部长李萌致辞时形象表示，“我们现在正站在智能化社会的门槛上，人工智能这条大船正载着我们向智能化世界驶去，而治理正是随时校正大船航向，确保大船行稳致远”。
在随后举行的“如何构建一个平衡包容的人工智能治理体系”主论坛上，中外专家学者线上线下对话，把脉人工智能发展，聚焦治理体系构建。
中国国家新一代人工智能治理专业委员会主任、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜提出，人工智能治理直面数据、算法、算力、场景等四大要素挑战，价值导向上要坚持人工智能技术安全可控的底线思维、维护个人权益尊严与平等的人本思维、人工智能赋能经济社会发展的发展思维和人工智能促进可持续发展的全球思维，遵循“和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共同责任、开放协作、敏捷治理”的治理原则，着重从“包容、共享、审慎、负责”价值原则来平衡人工智能治理中的发展和安全需求，形成人工智能治理机制的价值共识，推动实现全球协同治理。
关于“审慎”价值原则，薛澜强调，要对人工智能治理给出明确的安全底线，既不能放任不管，任其野蛮生长，也不能出现“一管就死”，避免矫枉过正。
世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示，人工智能是第四次工业革命的代表性技术，人工智能治理旨在促进具有人类价值的人工智能创新发展，以造福人类和地球，因此，人工智能治理应遵循人工智能发展规律，具有开放的多利益相关者共治的结构，应综合运用技术、规则、教育等多种工具，并有效植入到人工智能应用平台之中。他还特别强调，不仅要发展人工智能各式各样的应用技术，还要发展一批保护隐私和公平、加强监管的人工智能治理支撑技术。
联合国助理秘书长、联合国开发计划署政策与方案支助局局长徐浩良指出，人工智能不是万能灵药，它的好坏取决于使用人工智能的人及数据基础、治理标准。“我们需要全面地看待人工智能，需要跨越国界、跨行业和跨代际的合作，来制定必要的治理框架”。他说，国际机构和国家间的合作至关重要，联合国教科文组织最近通过有关人工智能伦理的提案，得到许多成员国的支持，这是积极的一步。联合国开发计划署已做好准备，为政府和其他利益攸关方构建人工智能治理框架提供支持，让人工智能成为推动可持续发展的重要力量。
“为什么我们需要一种新的、21世纪国际合作方式来治理人工智能？”卡内基理事会资深研究员、人工智能与平等倡议联席主任温德尔·瓦拉赫认为，首先是以数字和生物革命为代表的新兴技术正在重新定义人类的意义，并且重塑世界和未来前景；二是技术速度远远快于道德和法律监督到位的速度，新的人工智能部署的绝对普遍性和速度，颠覆了行业政府、传统机构以及与人们生活息息相关的社会技术结构；三是人工智能和机器学习存在基本控制问题，作为关键系统组建部署时会构成潜在危险。
他说，建立一个合作的人工智能国际治理机制，应该是敏捷的、适应性的、预见性的、响应性的、包容性的，“但是我们应该很清楚，如果没有中国和美国的参与，所有人工智能国际治理方案都只能是幻想。如果不大力转向国际合作，我们将无法成功度过未来几十年”。
“今天社会不仅仅是外卖小哥被困在算法里，我们每个人都被困在各式各样的算法里。”清华大学智库中心主任、智能社会治理研究院院长苏竣认为，人类即将从工业社会迈向以科技进步和智能技术为基础的智能社会，人工智能技术在颠覆性地重组人类社会的同时，也给人类社会的法律隐私、道德伦理、公共治理带来诸多严峻挑战。
他说，技术是中性的，算法是无辜的，在这场人工智能掀起的人类社会巨变中，需要科学的方法研究和应对科技发展带来的种种风险、问题和挑战。“开展人工智能社会实验、探索智能社会治理的中国道路”的倡议自2019年发起以来，经过两年多努力，已在全国有序展开，实现智能技术治理与智能社会治理齐头并举，将为构建有人文温度的智能社会作贡献。
加拿大国际治理创新中心总裁罗欣顿·麦德拉指出，人工智能治理体系在数据领域，要有全球所有国家都接受的数据伦理方面的标准，包括如何搜集数据、收集谁的数据、如何储存数据、如何整合数据、如何分析数据、如何加密、如何保证数据安全、如何使用数据等，“在全球层面共同创建普遍性的标准，它需要很多很多的努力，这就是我们这个世纪的治理挑战”。针对现在越来越多的全球价值链当中，因为机器的替代，很多工作机会被失去的问题，他建议由来自不同社会、不同文化或宗教背景的哲学家组建一个全球性委员会，来思考应对和解决之策。
清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正表示，当前，中国人工智能发展水平已跻身世界第一梯队，也肩负着参与国际治理规则制定的职责。因此，如何助力全球社会共同构建一个平衡包容的人工智能治理体系，需要进行系统思考，开展国际对话。(完)
