(走進中國鄉村)新疆阿爾塔什村:當年玄奘東歸路 今日高峽出平湖

2026-03-10 20:12 9,145次浏览

  西安8月13日電 (記者 阿琳娜)記者13日從西北工業大學獲悉,該校空天結構技術重點實驗室張衛紅院士團隊與香港城市大學呂堅院士、香港理工大學王鑽開教授合作,在軟體機器人領域取得了新進展,成功開發出一種基於新型電活性聚合物的多功能機器人,有望滿足複雜結構和極寒環境下的應用需求。   據介紹,電活性聚合物是一類可在電場作用下產生大幅度形變的智能材料,廣泛應用於人工肌肉、軟體機器人等前沿領域。隨著應用場景的不斷擴展,機器人對系統的多功能集成能力提出了更高的要求。傳統電活性聚合物往往僅具備電致變形功能,難以滿足環境適應性及系統集成需求。因此,開發具備多模式響應行為的智能材料並實現功能集成,是當前軟體機器人研究中一個亟須解決的問題。 圖為材料設計和多功能軟體機器人示意圖。西北工業大學供圖   在本研究中,團隊開發了一種具備低電壓驅動、高電吸附力和可控自加熱的新型聚氯乙烯基電活性聚合物。通過在聚氯乙烯凝膠中引入乙酸乙烯酯,有效抑制了因塑化劑遷移引起的發熱與電擊穿問題,同時顯著提升了材料的介電性能與力學性能。與現有材料相比,新型材料的發熱量降低超過50%,使用壽命延長15倍以上,輸出力提升1.75倍,電吸附力提升2.15倍,在2V/μm的低電場下即可實現30kPa的強吸附力,遠優於傳統靜電吸附結構。此外,研究還提出多種電壓控制策略,可實現材料的按需自加熱或進一步發熱抑制。   在此基礎上,研究團隊開發出具備快速爬行、低溫環境自加熱、模塊化組裝與協同作業能力的微型軟體機器人。機器人結構緊湊,響應靈敏,在僅72.5V的低電壓下即可驅動運動,顯著低於現有同類系統。通過集成的電吸附結構,機器人集群可在毫米尺度內實現快速連接與脫粘,在狹小空間內完成自主重構,具備優異的群體協作能力。   在極寒環境測試中,機器人可在-50℃環境下完成自主加熱、以及巡檢和冰層融化等任務。在航空發動機葉片檢測、狹縫探測和寒區作業等應用場景中展現出顯著優勢。相關成果為極端環境下小型智慧機器人系統的研發提供了新思路,也展示了該類材料在電子器件、仿生系統和智能製造等領域的廣泛應用前景。(完)

  2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是,人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示,轉向探索替代人類作業的場景與方案,核心競爭力聚焦「能否更快上崗」,工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時,「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來,業內人士表示,若進展順利,人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1~2年內到來。   文/廣州日報全媒體記者 張露   現場直擊:處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」   當前,人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段,在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。   大會期間,記者走訪現場發現,與去年行業普遍「秀」機器人才能不同,今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線,到商業空間的導覽臺,處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。   中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景,包括:3C製造領域的物料質檢,電力生產領域的電站操作,船舶製造領域的打磨拋光,安全應急領域的災害應對與安全救助,商業服務領域的導覽迎賓與服務交互,家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料,農業生產領域的田間精細作業等。   「先上崗,再進家,是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為,人形機器人率先落地的,將是低速、高頻、剛需的商業場景,例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控,適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示,相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景,進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。   不僅僅是單個機器人進入工廠,未來更是「群體打工」。記者注意到,本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率,還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示,其多機系統在工業場景下,強調的是系統化優化,比如多臺機器人可以協同完成生產線操作,在動作路徑、任務分配上實現高效協同。   高速成長:去年機器人產業營收近2400億元   「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持,整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長,需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上,宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示,2024年,機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年,工業機器人產量37萬套,服務機器人產量882.4萬套,同比分別增長35.6%和25.5%。   王興興認為,現在最大的問題其實是模型問題,當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱,真正讓機器人「用得起來」,不是某一個算法或傳感器的突破,而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行,這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。   展望   人形機器人「ChatGPT時刻」最快1~2年內到來   展望未來,根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告,預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺,2050年將超過3億臺,2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元,人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測,未來3年機器人能力將有10倍增長,5年將達100倍,屆時它們才有可能真正進入千行百業。   「如果順利,未來1~2年或者2~3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻,最慢的話3~5年。」王興興如是預測。他還表示,未來2~5年智慧機器人技術的重心,是統一、端到端智慧機器人大模型,更低成本、更高壽命的硬體,超大批量的製造,以及低成本、大規模算力。

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