盈彩网投资平台网投_互动百科

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

《去有风的地方》温暖热播质感获赞 多元群像抚愈人心******

　　刘亦菲饰许红豆

　　田园治愈剧《去有风的地方》正在湖南卫视金鹰独播剧场、芒果TV双平台温暖热播。本剧由华策（厦门）影视有限公司、瞰心晴工作室出品，刘亦菲、李现领衔主演，胡冰卿、牛骏峰特邀主演，吴彦姝、董晴、范帅琦、马梦唯、赵子琪、马柏全主演，杨昆、艾丽娅、崔奕、傅迦、焦刚、张磊、郝文婷主演，涂松岩、刘佳、郝平、龚蓓苾、姚安娜特别出演，吴倩、曾舜晞、史彭元、刘美含友情出演，傅斌星担纲出品人，张灼监制，龙亚担纲总制片人，丁梓光执导，水阡墨、王雄成编剧。自开播以来，有风小院租客们的故事、云苗村清新怡人的自然风光，为观众带去了心灵和视觉的双向治愈，演员的走心呈现、精细的制作品质也引发了许多观众的关注与热评，口碑和热度一路走高。

　　李现饰谢之遥

　　温暖工笔描摹人物群像 口碑走高热度不断

　　《去有风的地方》讲述了许红豆（刘亦菲饰）在好友离世后来到云南短住，在那里，她结识了放弃城市生活回乡创业的当地青年谢之遥（李现饰），以及同住有风小院的伙伴们——“跨越了山和大海才找到这里”的咖啡师娜娜（胡冰卿 饰），怀才不遇但乐观向上的音乐创作人胡有鱼（牛骏峰饰），社恐且宅的网络作家大麦（马梦唯 饰），事业受挫的商人马丘山（涂松岩饰）……在这幅多棱镜式的生活流大群像里，每个角色身上似乎都带有现代人当下生活的真实缩影，也让正在疲惫生活中，同样努力寻找内心自愈和人生方向的观众在不经意间沉浸其中。

　　许红豆&谢之遥

　　目前，各线剧情已全面铺陈开来。在阿奶（吴彦姝饰）的神助攻下，许红豆、谢之遥秒变义工与老板，两人之间的关系逐步升温；娜娜与大麦从不甚熟络到互相鼓励，双向奔赴的友情日渐深厚，而此前过着“佛系”生活的老马则决定开始重新创业……从亲情、友情、到爱情，在肉眼可见的变化里，小院生活越来越有滋味。

　　娜娜&胡有鱼

　　回归生活、观照现实、疗愈身心。透过充满清新田园风的画面镜头，《去有风的地方》将关于亲情、友情、爱情的故事娓娓道来，隽永熨帖的质感获赞“令人感到极度舒适”。与此同时，演员与角色之间的“高贴脸度”也收获了集体好评，“去有风的地方不够看”“去有风的地方亲情戏”等多个话题登上热搜，领衔主演刘亦菲、李现以及特邀主演胡冰卿、牛骏峰等众多演员联手贡献精彩演技，吴彦姝、杨昆、艾丽娅、涂松岩、刘佳等众多实力派演员更是集体坐镇，从一蔬一饭到事业、梦想、爱情，《去有风的地方》以轻柔的工笔触碰观众的内心世界，让人反复回味。

　　细节营造治愈感 “慢看剧”感受“自愈力”

　　有风有海，四季三餐。在《去有风的地方》舒畅治愈的画风背后，也隐藏着诸多的走心细节。例如，剧中充满了人间烟火气的有风小院其实是剧组从无到有、一点一点悉心搭建的，摇曳的纱帘、风车、风铃、挂饰……虽不见风，却处处都是风的形状，与剧名遥相呼应。此外，从美食、服饰、建筑，到木雕、轧染、刺绣等非遗文化，也让观众感受到了浓郁的人文气息，看点满满。

　　同时，角色和剧情中诸多环环相扣的细节也让暖意直抵人心。许红豆好友陈南星（吴倩饰）的故去引爆了观众泪点，而慈祥可爱的谢阿奶似乎慢慢填补了陈南星的位置，两人成了“忘年闺蜜”。在许红豆逐渐自愈的过程中，从机械转变木质的钟表、不断更新的照片墙等都各具意象。与此同时，从城市回到家乡的谢之遥则被观众称为“小太阳”式村草，他对于风的注释令人倍觉暖心，“风的本质是空气流动，人在感到疲惫寒冷的时候需要向温暖的地方流动，寻找幸福的力量、温暖的力量、美好的力量，或者，重新出发的力量。”

　　去有风的地方群像

　　作为一部田园治愈剧，《去有风的地方》也是一部值得细品的“慢看剧”“宝藏剧”，就像有观众评价的那样，“绝对值得拿八倍镜追”“真的一帧都舍不得快进”。《去有风的地方》正在湖南卫视、芒果TV双平台热播，许红豆的三个月租期在不知不觉间流逝，谢之遥的“斜杠”创业之路波折不断，更多发生在有风小院里的新鲜事也将一一解锁，敬请关注。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）