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
8月以來,上海持續遭遇高溫「烤」驗,松江區日供水量連續多日突破26萬噸。記者從松江區城投公司獲悉,面對用水高峰,松江自來水公司依託「智慧水網」數位化系統,通過實時監測、智能調控與精準搶修,構建起覆蓋水源、水廠、管網、用戶的全流程安全屏障,確保高溫天氣下供水「穩量、優質、高效」。實時監測背後的「數據流」走進松江供水服務調度中心,巨型電子屏上跳動著水廠餘氯、濁度、流量等數百項關鍵數據。這些數據來自全區400餘處監測設施,覆蓋取水頭部、水廠制水流程、管網水質監測點等核心環節,形成一張24小時更新的「供水神經網絡」。「高溫導致原水藻類濃度波動加劇,管網壓力變化頻繁,傳統人工巡檢難以應對。」松江自來水公司用水監管部主任衣江華指著屏幕介紹,目前調度中心已整合熱線服務、供水管線GIS系統、二次供水系統、管網預警系統等模塊,實現「一屏統管」,編織起覆蓋水源、水廠、管網、用戶的智慧水網」。點開供水管線GIS系統,全區供水管網運行概況清晰展現,中控數據平臺實時捕捉著輸水管、配水管、二次供水管線等數據,流量、壓力、水質等運行參數也一目了然。松江自來水公司供水業務所副所長李園表示,這些數據24小時持續更新,可以滿足應急響應、實時處理等需求。「夏季爆管、漏水等應急事件時有發生。在接到搶修派單後,可以通過數位化水務系統迅速判斷點位漏水情況以及供水影響區域,並以此為依據制定搶修方案,極大程度上提升了工作效率。」李園說。除了為搶險維修工作提供高效支持,「智慧大腦」也為制水生產環節築起了安全屏障。夏季高溫下,水廠原水面臨高藻、高濁、高pH值等多重挑戰。依託高頻次、高精度監測技術,水廠實現對現用原水及備用水源每小時一次的巡查採樣,實時追蹤藻類濃度變化動態。同時,通過升級生產設備技術,數字加注泵可根據夏季用水量實時波動,精準調控混凝劑、消毒劑等藥劑投加量,精準匹配水質變化,大幅提升制水質效。智能搶修從「被動應對」到「主動預判」以數位技術為核心的「智慧大腦」,看似僅是中控室內的幾塊屏幕,背後卻是海量的數據與技術支持。松江自來水公司生產運行管理部主任袁磊介紹,在設備管理方面,數據採集與監視控制系統(SCADA)如同人類的「中樞神經」,通過實時採集各個設備的運行參數,做到設備故障及時發現,立即處置,溯源解決。此外,生產運行管理部門不斷完善生產監控系統報警機制,對故障點實施分級報警,針對重點點位加強監控,使得隱患處理效率顯著提升。在原水監測環節,水廠每小時對現用原水及備用水源採樣檢測,實時追蹤藻類濃度變化。「智慧系統不單是針對故障進行報警,還可以通過強大的數據採集分析做出故障預測,『跨前一步』實現全流程運維管控。」松江自來水公司副經理沈輝峰介紹道。目前,松江自來水公司已在取水頭部、一二水廠制水流程、管網水質監測點等重要點位,布設了400餘處監測設施,逐步構建起「採集、分析、決策、控制」的全流程智能化管理體系,將數字基因深度融入城市供水管理工作。後續,智慧水網將持續整合升級,實現水質、運營、服務效率的全面優化。
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