今年的北京冬奥会上,智能机器人成为了最受瞩目的“工作人员”,承担起物流输送、交通引导、餐食制作等多种工作职能,为来自全球各地的参赛人员提供便利的生活服务,同时降低了比赛期间人员接触的频率。然而智能机器人的用途远不止这些,在2021年神舟十二号飞船进入空间站后,智能机器人又化身成为大负载、大范围转移功能的机械臂,帮助航天员完成两次出舱任务。被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”,智能机器人的制造和应用正成为衡量一个国家科技创新和高端制造水平的重要标志。
我们正步入一个与智能科技和谐共处的新世界,人类与科技的关系也从利用、合作走向融合。在这其中,我们的年轻一代也正逐渐成长为智能技术研发的核心力量。他们研发出的具有开创性的科研成果,正在促进着人类智慧与人工智能的交互融合,帮助我们重新想象、设计和创造一个更美好的世界。
从科幻到现实,设计优化让机器人应用场景不断拓展
从1920年捷克科幻作家恰配克在《罗索姆的万能机器人》中第一次提到“Robot”开始,机器人就已经拥有了与人类密不可分的关系。作为模拟人类或其他生物行为的机械(如机器狗、机器猫等)的存在,发展至今的机器人已经成为人类代劳的绝佳帮手,机器人研发、迭代也成为全球科研最热门的论题之一。
智能机器人研发设计的第一步是原始模型的建立,也是最重要的一环,决定了机器人最终的实际功能。例如,在建立仿人机器人下肢原始模型时,首先需要参考人体下肢骨骼系统的结构和行走步态;其次根据机器人的重量和平地行走步态,通过步态仿真获得各零部件的主要受力情况。不断的参考、仿真、模拟是机器人迭代优化过程中的必经之路。
浙江大学仿人机器人团队在设计、模拟、验证的全过程中,利用数字化技术设计和创造的智能机器人便是绝佳案例之一。团队使用拓扑优化方法(加载单种工况)和Autodesk产品支持的衍生式设计(可以加载多种工况)进行结构优化设计,为了达成最贴合产品的极致设计方案,设计团队使用Autodesk产品对衍生式设计模型进行晶格结构优化,并根据晶格结构的表皮、支柱截面、节点尺寸对模型强度的影响,从这三个方面对模型细节进行修改,在达到轻量化的同时,使模型达到强度和刚度要求,加强仿人机器人的运动能力和灵活性。之后对模型进行 3D 打印仿真,验证模型的可制造性,设计小型疲劳试验机来评估机器人下肢的疲劳寿命。最终,团队制造的机器人下肢单腿质量仅为6.46kg,重量减少了54.6%,且工作电流更小,对于双足机器人的运动性能提高与减少能量消耗有着显著效果。目前,相关的论文成果《基于点阵结构的仿人机器人下肢轻量化研究》和《基于衍生式设计的双足机器人下肢结构轻量化设计及实验研究》均获得发表。
仿人机器人下肢衍生式设计结构效果图与晶格结构优化效果图
在研发和制造机器人的过程中,云台的重要性不可小觑,而设计迭代、减重和强度要求是机械设计中主要面临的3项挑战。使用传统制造方式会导致机器人云台部件多、重量大、速度慢、强度不足。华南理工大学团队另辟蹊径,使用增材制造技术,这使得机器人复杂结构的设计拥有了无与伦比的硬件自由度。而后通过Autodesk产品支持的衍生式设计技术,根据不同工况和极限条件,探索不同材料、加工方式的产品形态和性能,软件快速的设计、反馈让团队减少了80%的迭代设计研发成本。最终,团队创造出一个轻盈、快捷的机器人云台,尽管将多达27个零部件组合为一体,但最终重量仅为170克,重量减轻了42%。团队利用华曙FS271M金属激光烧结技术制造的AlSi10Mg铝合金机器人云台以其优异的机械强度、耐用性和表现,在面向世界大学生开展的全球首个射击对抗类的机器人比赛——机甲大师赛中脱颖而出,获得2019年区域锦标赛的第一名。
华南理工全国机甲大师赛获奖机器人
智能工具正在发挥科技普惠的重要价值
早在1960年,美国动态模拟研究室科学家就提出赛博格(Cyborg)的概念,人类与高科技机械工具之间的结合成为科幻小说常见的未来想象。随着人工智能发展,在2016年举办的巴西残奥会上,德国运动员丹妮斯·辛德勒更是成为首个使用3D打印假肢参加自行车比赛的奥运选手。
聚焦国内,郑州轻工业大学在脊柱侧弯患者外骨骼的生成设计与仿真项目中,进行了独特的矫正支架设计。Autodesk工业级的三维建模软件使团队的模型设计具有极高的自由度,最终使矫正支架从整片状简化为镂空根状,外观大大简化,整体的机械外骨骼也变得更加轻便,且不受人体身高的限制,实现了辅助工具与人类身体的更好结合,帮助患者更好进行康复,成果论文《Elderly Health Services and Remote Health Monitoring》已在世界上最大的科技出版社springer上出版。
机械手臂似乎已成为科幻小说和超级英雄电影中常见的装置。事实上,现实中的仿生义肢也可以为众多残疾人口带来福音。根据抽样数据统计,中国大约有2400万肢体残疾人口,但成本高、耗时长、手术并发症高成为了关键难题。欧特克展翼计划提出了解决方案,用3D打印技术为手部残障儿童提供经济、简易功能型义肢辅具。根据提交的肢残照片和数据,设计师将在3D建模软件上设计、修改模型,并利用 3D打印技术制作义肢,通过建模设计实现义肢的高度定制化,且制作简单,外形美观,并且通过手腕或肘部的弯曲传动,实现其最基本的抓握能力,同时锻炼其手部肌肉,为日后做手部矫形手术、使用高级仿生义肢提供帮助。该计划已成为创业者、3D打印平台、3D打印从业者、机械工程专业大学和学生、肢体整形外科医生、肢体残疾患儿家长的交流互助平台,并联合高校校园志愿者举办工作坊,在社交平台科普3D打印知识,力图将开源技术引入中国,完成机械及电动义肢的升级。目前展翼计划每年寄出百余只机械手,面向手部残疾儿童,提供安全、低成本、制作简易、适配性高、具有实用性的义肢解决方案。
欧特克展翼计划
数字化技术将传统产业与先进科技衔接起来,逐步走向可视化模拟、数据化预测、智能化分析以及自动化操控,这是新一轮科技革命和社会变革的焦点,也预示着人类历史上又一次新的革命已然到来。在这个新世界里,人和机器不可分割,相辅相成,由此所带来的产业和社会面貌的改变正在发生。在这样的变革浪潮中,年轻人将引领的技术创新,把科幻未来创造为现实。
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这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。
这项研究探讨了多模态大语言模型在增强推理能力时出现的视觉幻觉问题。研究发现,模型生成更长推理链时,对视觉信息的关注减少,导致幻觉增加。研究者提出RH-AUC指标和RH-Bench基准来评估模型在推理与幻觉间的平衡,发现较大模型表现更好,纯强化学习训练优于监督微调加强化学习,且训练数据的类型比数量更重要。这些发现对开发既具推理能力又保持视觉准确性的AI系统具有重要意义。
这篇研究探讨了大语言模型在自动推理任务中的不确定性问题。研究者提出,模型生成形式规范时的概率不确定性不是缺陷,而是宝贵的信号源。通过引入概率上下文无关文法框架分析SMT-LIB程序分布,他们发现不确定性信号具有任务相关性(如逻辑任务中的语法熵AUROC>0.93)。他们的轻量级信号融合方法能减少14-100%的错误,仅需最小弃权,将大语言模型驱动的形式化转变为可靠工程学科。研究揭示当模型正确理解逻辑关系时会产生稳定的语法模式,为判断何时信任模型提供了可靠指标。
来自沙特阿拉伯王子苏丹大学和阿尔法萨尔大学的研究团队开发了GATE(General Arabic Text Embedding)模型,这是一套专为阿拉伯语设计的文本嵌入系统。该研究结合了套娃表示学习和混合损失训练方法,解决了阿拉伯语特有的语义处理挑战。GATE模型在MTEB基准测试的语义文本相似度任务中表现卓越,比包括OpenAI在内的更大模型高出20-25%,同时保持了多维度(768至64)的高效表现。研究通过详细的错误分析揭示了模型在不同相似度水平上的表现特点,为阿拉伯语NLP领域提供了新的研究方向。