世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
眼睛,這個只佔人體重量1%,卻承載了90%信息獲取量的重要器官,是人類感知世界的核心窗口。有這麼一個說法:每個人的一生都會至少患一種眼病。近視、老花、乾眼、白內障、青光眼、過敏性結膜炎、眼底視網膜變性……你的眼睛還好嗎?忙碌的眼科診所,在暑假期間更是「忙碌指數」翻倍,你是否也是拿著預約號焦急等待的一員?未來,我們的眼部健康靠誰來守護? 本期《開講啦》邀請到眼科大夫林浩添,作為國內一流眼科醫院——中山大學中山眼科中心的管理者,他志在讓高標準的眼科診治服務觸達每一隻尋求清晰明亮的眼睛。現在,他帶著自己的「5年目標」走上舞臺,解鎖未來眼部健康的無限可能。 老花眼不戴眼鏡 大腦可能「不開心」 眼睛出現了老視問題但堅持不戴眼鏡,這個習慣到底好不好?林浩添表示:不好!這會導致患者感覺到疲憊和焦慮,而患者往往意識不到是眼睛的問題。林浩添解釋,因為大腦中位於枕葉的視覺中樞與管理情緒的額葉可能相互影響,看到清晰明亮的世界會讓人心情愉悅,反之則有可能讓人emo,甚至影響認知。林浩添的研究顯示,導致視力下降的疾病,例如白內障,可能加速大腦功能的退化。所以,當你感受到眼睛不適,千萬不要忽略了它發出的「求救信號」! 眼科大夫都還戴眼鏡! 近視眼手術不靠譜? 中國的近視人數已經達到7億,角膜雷射手術、有晶體眼後房型人工晶體、屈光性晶體置換術是當前可選的手術治療方法,但想做近視眼手術的你是否有過遲疑?眼科大夫都戴眼鏡呢!這些技術靠譜嗎?究竟選哪種方式更好?林浩添表示:「誰說眼科大夫不做近視眼手術?我們醫院很多醫生就做了!」他告訴大家,目前近視眼手術在技術上已經相對成熟,包括醫生在內,是否選擇通過手術的方式解決近視問題是個人選擇。林浩添還提醒我們,每個人的眼睛狀況不同,是否適合接受手術治療需要到正規的醫療機構進行檢查,遵從醫囑!並且,相比於醫療手段,更重要的是——保護好雙眼! 全球首個眼科大模型來了! 我國是全球眼病患者最多的國家,林浩添告訴大家,對於眼科大夫來說,患者向來是「多得看都看不完」。據統計,中國超過7億人被近視困擾,乾眼症患病率可達52.4%,白內障作為全國第一大致盲眼病,60歲以上人群的白內障患病率更是高達80%!全國眼科醫生只有6萬多名,如何守護好14億雙眼睛?目前,更多的眼病患者並不在眼科醫院集中的大城市,而是在眼科醫療資源極度缺乏的偏遠地區。林浩添回憶眼科前輩們的叮囑:「解決這個問題,讓患者看上病、看好病,新一代醫生要思考什麼技術是我們上一代做不了,而你們這一代有條件做、必須做的。」於是,隨著大數據以及人工智慧技術的發展,2010年,林浩添帶領團隊依託中山眼科中心積累的海量眼科診療數據,開始著手於眼科診療的數智化,在2017年開設了全球首個眼科人工智慧門診,並在2024年推出全球首個、也是國內唯一一個通過網信辦備案的眼科大模型ChatZOC。他表示,目前的AI診斷技術雖然還達不到眼科「老專家」的水平,但是對於偏遠的、「沒得選」的眼病病患,眼科診斷大模型這位「主治專家」,能夠及時給他們提供「靠譜」的眼科診療方案。 你的模糊我的模糊 其實不一樣 如果你感到眼睛模糊了,你會如何描述自己的症狀?實際上,不同眼病造成的模糊是不一樣的。而這些「看不到,說得出」的眼病,醫生往往需要通過患者描述自己的視覺症狀去判斷病情,有時憑藉常規的經驗下結論也並非準確。林浩添講述了自己的一段經歷,曾經有一位患者在被問診時形容「我眼前有蟲子」,按常規經驗,大夫會很容易將之判斷為飛蚊症,但是林浩添通過詳細的診查發現,患者的眼睛裡是真的有一隻活生生的、在蠕動的蟲子!這雖然是極小概率事件,但看不到患者眼中的世界是診斷上的難題,醫生需要大量時間進行抽絲剝繭式的檢查,為此,醫生團隊再次使用上眼科大數據,利用數量龐大的門診病例作為基礎訓練AI,逐步還原出不同眼病下患者看到的世界,協助醫生進行診斷。 5年後,你的私人眼科醫生 可以裝在口袋裡 林浩添在《開講啦》的舞臺上立下了自己的「小目標」——5年後,要打造出每個人都能擁有的,裝在手機裡,放入口袋中的「眼科醫生」;能夠走進家家戶戶,守護眼健康的「魔鏡」,只要照照鏡子,就能收到關於眼睛健康狀態的提示;大城市裡,家附近10公裡以內就有一輛眼科巡診車,讓看病掛號再也不是難題;更高的夢想是,聯合各方打造「眼科飛行醫院」,載著醫生和診療設備的飛機隨時去到全球有需要的地方。林浩添表示,現在他們已經打造出了眼科大模型ChatZOC,去年團隊的5G智能眼科巡診車已經去到了108個城鄉地區,15萬患者因此得到了從未有過的「靠譜」診治,為城市的每一條街道生成實時更新的護眼指數。如今,他的「小目標」正一步步實現,那麼5年後,他的眼科大夢想,我們一起拭目以待吧!
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