未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******
近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。
根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!
图源:pixabay
01
赶配送
目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。
图源:巴伦周刊
02
跳舞蹈
美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。
图源:Boston Dynamic
03
做手术
医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。
有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。
图源:pixabay
04
修动车
配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。
它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。
图源:pixabay
05
做刑侦
日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。
图源:中国机械工程学会
06
助行走
2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。
机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。
图源:环球网
07
做清洁
目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。
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08
忙配药
零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。
这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。
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09
进厨房
美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。
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10
帮搜救
哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。
图源:网络
机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。
知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。
审核:张宁 策划:李政葳 撰文:穆子叶 编辑:李飞
参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅
北京二手房网签量再探底******
北京二手住宅的网签量在新年首月再次迎来探底。机构方面流出的数据显示,1月北京二手房成交量仅为8308套,比去年同期的11875套低了30%,与2021年同期的17513套相比,跌幅更是超过50%。春节过节早、12月大面积“阳康”拖延了成交周期,都是造成新年首月二手房成交量进一步下探的原因,但买卖双方对于松绑政策的预期以及市场本身修复不到位,才是更重要的因素。需要注意的是,算上1月,北京的二手住宅网签量已经连续两个月在8000+的成交区间,如果持续,价格下行将成为必然。
网签量连续两个月8000+
大年初十,三年来首次放一个悠长假期的郝杰回到了位于安定门的店里。在过去,春节连市是很多经纪人和新盘案场的常态,在这个春节,出于“归家”的期待叠加市场活跃度偏低,不少北京的中介门店选择了歇业放假。
“经历三年疫情,今年返乡的人要更多,我们门店仅留了两个北京孩子值班,而且还是一人一天。”郝杰透露,春节前看房的客户就不多了,春节期间仅带看了3组客户,基本也都是走个流程,并没有意向客户。
大面积“阳康”后的1月,市场并没有迎来期待中的反弹。来自中原地产研究中心的统计数据显示,2023年1月北京二手住宅网签8308套,同比2022年1月的11875套下降超过30%,这也是北京本轮二手住宅连续两个月网签量低至8000+区间。
尽管环比降幅不大,仅为5.3%,但2022年12月本身基数较低,仅为8773套,比2022年11月的10750套也有两位数的降幅。自2022年5月,北京二手住宅网签量跌破万套,来到月度成交8000+区间后,市场逐步反弹,9月达到14329套,然后开启降温态势。
8000+的月度成交量意味着什么?
在中原地产首席分析师张大伟看来,考虑到网签数据的滞后性,8308套并不能完全体现当前的市场状况。春节过节早、12月大面积“阳康”拖延了成交周期,都是造成新年首月二手房成交量进一步下探的原因。“市场没有那么差,也没有那么火热,真实情况大概一周3000套,回归到2022年的正常水平。”张大伟表示。
北京链家研究院分析师冷会指出,网签量下降的原因主要有两方面:一是春节假期从业人员休假,网签业务部分暂停;二是网签数据相对滞后,无法及时反映实际市场情况。从主要经纪机构成交情况看,1月上半月二手住房市场恢复态势显著,下半月受春节假期影响成交节奏放缓,1月整体交易规模与2022年春节月份(2022年2月)基本持平。
3、4月或恢复
二手房网签量何时恢复?在包括上述专家在内的多位业内人士看来,北京二手房网签量的恢复要等到3、4月才会有所体现,按照往年惯例,3、4月是教育资源优质区域的成交高峰期,上学等置业需求会集中释放。
但更多的从业者担忧,伴随着上学等需求集中释放后,目前本就修复不到位的二手房市场将出现较大的需求空窗期。
“现在买卖双方的认知差距特别大,买方希望使劲儿压价,卖方觉得政策松绑预期明显。”包括郝杰在内的多位一线经纪人直言,当下即便是比较优质的二手房,也都会出现“共识难以达成”的局面。
“‘其他城市都在调整政策,北京是不是也会变呢?’这种几乎是小业主们的共同心态,所以卖得不多、不真卖,挂出来试试水,价格还标得有些随心所欲。” 而买方也多持观望情绪,成交周期因此被不断拉长。
网签量与价格走势成正比
另一方面,看似筑底的价格,也有着统计因素作用结果。北京商报记者从经纪机构提供的数据发现,近期北京中心城区成交占比显著提升,进而导致全市成交均价结构性上涨。“所以北京并不是真的二手房还在涨,只是网签结构拉动了成交均价。”多位业内人士直言,一旦上学等核心城区需求在4月完成释放后,如果网签量持续保持下探,价格下行也将成为必然。
近日,多城密集下调首套房贷利率,根据诸葛找房数据研究中心不完全统计,春节后,包括郑州、天津、厦门、福州、珠海、长春、沈阳等城市相继下调了首套房贷款利率下限,新一轮的下调房贷利率潮流正在上演。截至目前,已经有30城下调首套房贷款利率下限,其中最低降至3.7%。
从城市分布来看,春节之前下调房贷利率的多以三四线城市为主,而近几日下调房贷利率的城市以二线城市为主力,其中不乏省会城市和重点二线城市。
至于北京,此前谈论最多的就是对于认房不认贷的调整,以及首套和二套房贷利率和首付款比例的调整。业内人士指出,如果上述政策落实,将释放一部分置业需求,但北京等一线城市牵一发而动全身,政策调整会慎之又慎,放开的“尺度”也不会太大。认房不认贷议论多时,但并未见到相关信号传递出来;而房贷利率调整,按照个人住房贷款利率政策动态调整长效机制,北京目前并不符合标准。北京商报记者 王寅浩