一張簡易辦公桌旁,圍攏著幾名皮膚黝黑、年齡偏大、帶著好奇與樸實笑容的村民。人群中心,穿著印有「牡丹江醫科大學」字樣護士服的護理學專業大三學生馬思璇,站在一個半身教學假人旁邊。她雙手交疊,十指緊扣,掌根壓在假人胸部中央(胸骨下半段),一邊按壓,一邊計數。她正在教授村民心肺復甦知識。 這是日前中青報·中青網記者在黑龍江省牡丹江市海南朝鮮族鄉紅旗村看到的一幕。當天,牡丹江醫科大學暑期「三下鄉」校級示範活動暨專業化志願服務體系助力鄉村振興活動在此舉行。50多名學生、20多名教師組成的11支專業團隊參加了活動。 馬思璇是從大慶農村考出來的大學生。她說,村民的健康意識不強,需要有人科普,「我作為一名醫學生,應該把在校學到的知識和實踐結合起來」。 口腔醫學專業大二學生王邈螢主動報名參加活動。出發前,她通過查閱資料,對鄉村醫療有了初步了解。但現實中鄉村老人的口腔問題超出她的想像,「牙齒缺失,老化也比較嚴重,然後就是牙齒鬆動,咀嚼食物牙會痛」。 雖然不能當場為老人治癒口腔問題,但王邈螢覺得,引起大家對口腔的重視同樣重要。 當天上午,有一位老人給王邈螢留下深刻印象。這位老人來到義診現場,說自己的假牙已戴了十幾年,最近發現牙床總是難受。「我們很吃驚,假牙竟然能十幾年不換。老人說,他自己也知道假牙不合適,但還能用,就湊合著用了。時間長了,這會嚴重損害牙床。」 呼吸內科專業研二學生于靖雯告訴中青報·中青網記者,自己曾是一名先天性心臟病患者,「小時候受到過歧視,也得到過很多人的幫助,我現在就想為社會做點什麼」。 于靖雯帶去了一些先天性心臟病科普手冊。這本手冊由牡丹江醫科大學學生編寫,並經教師審核。手冊以漫畫形式進行科普,通俗易懂,「我們希望大家不要對先心病存在誤解」。 當天的活動讓這群大學生開始思考鄉村醫療痛點和當好一名鄉村醫生需要的品質。 醫學影像學專業大一學生汝瓊一覺得耐心很重要,「我參加這樣的活動不多,剛開始說話想都不想就說專業詞彙,村民聽不懂。這是我必須改正的地方」。 馬思璇也有同感:「村民聽不懂會反覆問,醫生這份工作要求我們必須耐心,用他們能聽懂的話,把問題說清楚。」 于靖雯在臨床見習中接觸過一些病人。她覺得,「村民看不見自己的病,然後把小病拖成大病。或者有點不舒服就吃消炎藥,我擔心會導致抗生素濫用。鄉村醫生得有責任心」。 牡丹江醫科大學團委書記王新表示,學校結合專業特色,已連續十餘年鼓勵大學生到農村一線,為老百姓提供醫療服務。「這是我們『為農村辦學,為基層服務』理念的具體體現,更是校團委實踐育人的品牌活動和助力鄉村振興的工作探索。」 中青報·中青網記者 楊雷來源:中國青年報
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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