數字人的AB面：在元宇宙中過氣，在AIGC中重生
來源：光錐智能作者：郝 鑫“29800元一年的虛擬主播，號稱24小時不停播，月入十幾萬，實際上卻是關鍵詞都不能回復，播了半個月，直播間還因違規被快手封禁，最終投訴無門、退款無果。&
3 月 2 日消息，日本東京近期正在測試一款名為 AIREC（AI 驅動護理機器人）的人形機器人，以探索其作為日本老齡化人口護理助手的潛力。這款機器人在演示中成功地將一名男子輕輕側轉，這一動作對于更換尿布或預防褥瘡等護理工作至關重要。
AIREC 的開發旨在緩解日本長期面臨的養老護理人員短缺問題。該機器人重達 330 磅（約 149 公斤），可讓人們得以一窺機器人護理的未來。早稻田大學教授、AIREC 項目負責人杉野茂樹表示：“鑒于日本高度老齡化社會以及出生率的下降，我們未來將需要機器人在醫療、老年護理以及日常生活中提供支持。”
隨著老齡化人口的增加和出生率的降低，護理服務的需求不斷上升，人形機器人在姑息護理中的角色也受到越來越多的關注。人口結構從年輕化向老齡化轉變，導致護理人員數量減少，這也凸顯了自動化解決方案在高效、安全完成護理工作中的必要性。
盡管需求迫切，但早稻田大學的研究人員指出，機器人在護理領域的整合仍受到技術障礙的限制，這些障礙需要解決后才能實現廣泛應用。
由深度神經網絡（DNN）驅動的多功能、AI 驅動的家用機器人正受到越來越多的關注。與預設動作的工業機器人不同，護理機器人需要根據各種不可預見的情況調整動作。由于人形機器人無法處理復雜任務，DNN 能夠提升機器人的感知能力和運動規劃。
對于護理機器人而言，適應性運動至關重要。研究人員指出，盡管以往的研究已經證明 DNN 能夠指導機械臂完成精確任務，但提供護理需要更復雜的力控制。機器人必須知道何時以及如何施力，以確保安全、高效的護理，同時避免對脆弱部位施加不必要的壓力。
2024 年，早稻田大學團隊曾提出一種基于深度學習的架構，使人形機器人能夠動態調整關節剛度。該方法依賴于基于阻抗控制的直接教學，使機器人能夠在避免對非目標區域施加過度壓力的同時，施加適當的力。此外，機器人還可以通過關節狀態的注意力系統，獨立切換不同的交互力模式。
東京機器人公司（Tokyo Robotics Inc.）的 Torobo 人形機器人被用作測試平臺。該研究設備配備了體感和光學傳感器、復雜的控制系統以及用于調節關節剛度的順應性模式。通過運動捕捉設備實現直接操作，使機器人與操作員的手臂動作同步。在護理任務中，阻抗控制通過實現靈活的動作執行，確保適當的力的施加。基于深度學習模型的 EIPL 架構能夠預測未來事件并減少誤差。卷積自編碼器處理 RGB 相機圖像輸入，并提取重要的空間注意力點。
研究人員表示，選擇性核網絡（SKNet）被應用于關節角度和扭矩的注意力機制，動態調整特征的重要性。該模型預測關節運動，并向阻抗控制器發送指令，確保精確且適應性的護理動作。
目前仍處于測試階段的 AIREC 預計最早將于 2030 年在護理機構或醫療機構投入使用。其初步定價預計至少為 1000 萬日元（備注：當前約 48.4 萬元人民幣）。
值得一提的是，據央視新聞此前報道，近日國際電工委員會（IEC）正式發布了由我國牽頭制定的養老機器人國際標準，標準編號為 IEC 63310，標題為《互聯家庭環境下使用的主動輔助生活機器人性能準則》。這一標準旨在為養老機器人的設計、生產、測試及認證提供統一規范，將引領全球養老機器人產業健康發展。
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