365天「健康不打烊」!19家工會驛站變身「健康驛站」

2025-11-01 22:24 3,923次浏览

  外骨骼機器人助力腿腳不便的老人行走,手功能康復訓練一體機精準引導患者恢復抓握能力,智能養老機器人通過AI語音交互緩解獨居老人的孤獨感……作為北京亦莊萬臺機器人創新應用計劃應用場景系列賽的首場落地賽,7月29日,2025北京智能康養機器人應用大賽在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉行,40支頂尖團隊攜53件創新產品同臺競技,為應對全球老齡化挑戰提供「中國智造」解決方案。   此次大賽聚焦機器人在養老服務中的康復訓練、護理照護、智能陪伴、健康監測、公共服務五大剛需場景,吸引了來自全國各地的40支參賽團隊參與,覆蓋頭部企業、頂尖高校和科研院所等創新主體。大賽匯聚53件智能康養機器人產品,涵蓋硬體製造、軟體開發、養老運營等產業鏈上下遊環節。   值得一提的是,大賽開創性引入「產銷直通車」模式:通過政產學研用多方聯動,進一步促進供需精準對接。具體而言,賽事不僅比拼和檢驗供給端的技術實力、展示創新成果,還邀請需求端參與進來,讓參賽產品通過路演展示、案例分享及合作洽談等方式,連結養老機構、醫療機構、社區老人等用戶,促成採購與合作意向的達成。尤其是,賽事引入來自醫療康復和健康管理服務中心的應用專家評委,以及來自投資機構、融資租賃公司的市場專家評委,助力優質項目加速商業化落地。   大賽還特別邀請了6位社區志願者「測評官」,從用戶視角反饋產品體驗。「我認為機器人養老是未來趨勢,今天看到很多具有專項功能的機器人,比如在助行、手部康復等方面具備一定智能化水平,我期待未來能有綜合類的『保姆機器人』出現。」73歲的「測評官」張大爺說。   獲得本次大賽一等獎的北京大艾機器人有限公司是一家專注於外骨骼機器人研發的企業,此次帶來足底壓力檢測系統、下肢外骨骼機器人等產品參賽,助力老年人更省力地行走。該公司董事長帥梅表示:「參賽有助於我們提升市場認知度與品牌競爭力,促進精準對接和加速落地。」   當前,康養機器人領域正處於探索發展的關鍵階段。北京市出臺《關於加強設計服務推動居家適老化改造和產業發展的實施方案(試行)》,首批9個適老化改造公共樣板間已建成投用。雖然已有不少產品在健康監測、輔助移動、簡單陪伴等基礎場景實現初步應用,但行業整體在複雜環境適應性、精細化照護水平、成本控制等方面仍有提升空間,技術成熟度與市場普及度亟待提高。   「基於這一現狀,北京經開區舉辦此次賽事,旨在以真實養老需求為出發點,挖掘『能用、好用、耐用』的創新產品,推動康養機器人從『實驗室』走向『家庭』、從『概念驗證』邁向『場景落地』。」北京經開區有關負責人表示,此次賽事不僅是競技的舞臺,更是產業生態共建的起點,希望通過以賽促研、以賽促用、以賽促產,助力機器人技術從實驗室走向養老一線,讓創新成果更貼合老人真實需求。   民政部、全國老齡辦發布的《2024年度國家老齡事業發展公報》顯示,截至2024年底,我國60歲及以上老年人口達到3.1億,佔總人口的22%。預測到2035年左右,我國60歲及以上老年人口將突破4億,在總人口中的佔比將超過30%。銀髮族對養老服務的巨大需求,為康養機器人打開了廣闊的市場空間。   據方正證券研究中心數據,近年來智慧機器人在養老領域的滲透率不斷提升,2023年市場規模已達到近250億元,預計未來數年內,養老機器人市場將保持15%的年複合增長率,到2030年,智能養老機器人將實現普遍落地,市場規模達到約660億元。   不過,國家地方共建具身智慧機器人創新中心算法專家紀俊傑表示,從技術角度看,像機器人運行數據、人機互動數據等具身智能的數據無法像大模型那樣從網際網路獲取,必須到養老院等具體場景點對點地人工採集,且需攜帶專業設備完成標準化統計,成本較高。這意味著定製化需求與規模化生產之間可能存在矛盾。   據了解,在智能康養機器人領域,北京亦莊承擔多個國家級重大專項科研任務、牽頭制定多項養老機器人國際、國內標準,培育出情感陪伴、康復輔助等領域的領軍企業,在智能護理、安全監護等細分賽道取得突破,部分產品已在醫療機構開展臨床應用。

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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