國臺辦:臺灣是中國的一部分 從來就不是一個國家

2025-10-22 07:51 3,341次浏览

  杭州8月14日電(林波 楊佳吟)從108米高的標誌塔頂掉落,摔在地上片刻後,它再次起身蹦躂……這款「打不死的小強」是西湖大學工學院機械工程講席教授姜漢卿實驗室研發的「昆蟲尺度的軟體機器人」。   「它個頭小小的,身長僅2釐米,體重僅2克,像極了那個生命力頑強、卻也令許多人皺眉的『打不死的小強』。」姜漢卿於近日受訪時表示,這款「昆蟲尺度的軟體機器人」能在複雜的野外環境自主爬行、跳躍、遊泳,未來可以應用於搜救、水體監測等場景。 近日,在戶外的「蠕動式爬行機器人」。 (西湖大學供圖)   為何研發這款機器人?   姜漢卿表示,這款「小強」機器人非常輕巧,可以在沒有搭建電場、磁場的環境中自主運動,還能走出實驗室到戶外環境自由探索。   這款昆蟲大小的機器人為什麼這麼「能打」?   姜漢卿解釋說,這款機器人的靈感來源於昆蟲。在自然界中,昆蟲等小型生物之所以能輕盈穿梭、矯健爬行,靠的正是肌肉的高效率收縮機制,它們小小的肌肉能爆發出驚人的力量。   受肌肉伸縮的啟發,姜漢卿從力學角度出發,利用彈性力和靜磁吸力的平衡來實現機器人類似肌肉收縮的運動,「我們設計了驅動系統,塞進『小強』的小身板裡。」   據介紹,驅動系統分為兩部分,下方是嵌入軟磁鐵的線圈,上方是硬磁鐵,矽膠外殼可以產生彈力。通電後,線圈產生的磁場可以進一步增強軟磁鐵和硬磁鐵之間的靜磁吸力,同時引入洛倫茲力,實現對吸力的動態調控。   這一「磁吸+彈性」的巧妙結合,讓「小強」可以在低電壓(<4V)下產生高達210N/kg的輸出力和60%的變形率,遠超傳統技術水平。   這正是最近姜漢卿實驗室提出的全新電磁彈性體驅動機制,這一機制有效突破了柔性與微型系統中傳統驅動方式的性能瓶頸,在高輸出力、大形變與低電壓驅動之間實現了有機統一,也讓「昆蟲尺度的軟體機器人」能夠在複雜戶外環境中實現完全自主運動。   此外,這款機器人的生命力也和其它昆蟲一樣強大——能耗低,只有56毫瓦,跟小LED燈差不多。   這款機器人,在未來社會生活中有何應用?   「它們可以幫助人們做人類甚至許多機器人做不到的關鍵事情。」姜漢卿解釋說,實驗室裡幾種不同的「小強」機器人,各有所長、各司其職。   譬如,蠕動式爬行機器人,從30米的高空甚至108米高空自由落體後,還能毫髮無損地繼續匍匐前進,極限抗衝擊的能力令它非常適合在廢墟、瓦礫、狹小縫隙中執行搜救任務。未來,在地震等重大自然災害發生後,它可以被無人機從空中投放,快速滲透進入廢墟深處,尋找被困人員位置並發出信號,成為生命搜救的「先鋒兵」。   而自驅動遊泳機器人,能在自然水體中自主遊動超過一小時,未來,可以派小巧靈活的它檢測水下環境或監測汙染。(完)

  8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的?   「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。   發展機器人的最終目標:真正去幹活   2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。   不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。   對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。   「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網   王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。   最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」   那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢?   他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。   「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。   他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。   「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)

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