近期,工业和信息化部、教育部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》,提出应深化重点领域“机器人+”应用,助力智能建造。其中,针对能源领域,方案特别提及应“研制基础设施建设、巡检、操作、维护、应急处置等机器人产品,推动企业突破复杂环境下的运动、感知、作业等关键技术”。
目前,我国基础设施建设进入全面快速发展阶段,与此同时,大量基础设施老化严重及管理技术落后等问题也得到了更多重视。基础设施的检测与维护不仅需要大量的资源,其中更有不少基建检测任务需要在高危环境中执行,例如,一直以来人类都需要通过搭乘直升机,才能对处于高空的高压电源线进行检修。因此,以智能机器人代替传统人力进行基建检测正成为基础设施运维的一大发展趋势。
对此,IEEE会士、香港中文大学信息工程系教授邢国良、IEEE 高级会员Eleanor Watson 、Paulo Drews Jr.以及IEEE会员Jayakrishnan Thrivikaman Nair分别分享了他们的相关专业见解。
检测机器人发展现状:尚处于起步阶段
虽然机器人技术在检测领域中有着广阔的应用前景,但在现阶段其实际应用场景仍非常有限。IEEE会员Jayakrishnan Thrivikaman Nair认为,在工厂及医院等工作任务较为明确或流程化的作业环境中,机器人的应用已经相对成熟。“然而,在一些对机器人有特定功能设计要求的极端复杂环境中,机器人的研究及实际应用仍任重道远。”
对此,IEEE会士、香港中文大学信息工程系教授邢国良解释道:“由于不同行业及不同检测任务的多样性与复杂性,检测型机器人还未存在通用的固定形态。然而,随着依赖运动控制、定位、传感器和致动器等关键技术的发展,我们很快就会看到高度可定制的、模块化的检测机器人方案。”
机器人检修:更全面、更精准、更高效
传统的基础设施检测任务高度依赖人工作业,存在作业量大、难度大、风险性高等问题,有时为确保安全作业人们还需要中止基础设施的正常运行。IEEE高级会员Eleanor Watson相信,在传感器与机器学习等创新新技术的支持下,更加智能的机器人应用将能帮助人类克服基建故障检修难题,化被动为主动。
“这些技术的创新发展将能很大程度提高机器人作业的自主性及检测工作的整体安全性,尤其在一些较为紧急的检测任务中,机器人能帮助我们在更短的时间内检测到更广泛的区域“她补充道,“例如,传感器融合技术能够将不同波长的电磁波拼接在一起,提供由不同信号检测出的更全面的信息;此外,无线电波的反向散射使得机器人在受遮挡的情况下仍可以检测到物体及其运动。” IEEE专家邢国良也对此表示认同:“在某些高度专业化的、较依赖于设备的行业,如金属疲劳检测,机器人能够做到更准确、更全面。”
未来发展:人机协同作业提升检测效能
那么,高速发展的检测机器人是否有可能完全取代人类呢?IEEE专家Eleanor Watson分析道:“人类在面对不同任务时的熟练度、灵活性,以及多任务的组织管理方面具有巨大的优势;而机器人则非常适合在非紧急情况下的较危险的环境中,执行较为常规且耗时的工作任务。”
因此,IEEE 高级会员Paulo Drews Jr.相信,更高效的检测任务应当由人机协同合作完成:通过机器人获取更全面的数据,再由人类对具体数据进行结果分析。
目前,人机协同作业模式也正在实际的检测工作中被不断地实践及应用,同时我们也可以期待,以惊人的速度不断革新的机器人技术将能在未来被更广泛地应用于基础设施的检测、维护、甚至建设工作中,成为我们城市更可持续发展建设中的可靠的技术力量。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。