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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。

图源：pixabay

　　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。

图源：pixabay

　　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。

图源：pixabay

　　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

中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型******

　　(经济观察)中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型

　　中新社北京1月19日电 题：中国楼市拥抱新周期 或以现房销售推动行业转型

　　中新社记者 庞无忌

　　2022年中国房地产业出现罕见的深度调整，全行业经历了一次出清周期。不过，从另一个角度来看，“去腐生肌”之后，随着供求重新平衡，房地产业也有望走向真正的良性循环。

　　楼市拥抱新周期

　　国家统计局近日发布的数据显示，2022年，中国商品房销售规模从2021年的近18亿平方米降至13.6亿平方米；商品房销售额从2021年的约18.2万亿元(人民币，下同)降至约13.3万亿元。商品房销售规模创下多年新低。同时，去年，房地产开发投资增速首次出现同比负增长。房屋新开工面积、土地购置面积、房企到位资金等指标均大幅下滑。

　　58安居客研究院院长张波指出，尽管支持房地产发展的几项重要维度(人口、城镇化速度等)在过去几年已经发生了一些变化，但市场面在2022年才真正显示楼市开始进入新周期。

　　中国社科院城市与竞争力研究中心主任倪鹏飞也认为，近年来，房地产高位运行是不合理、不可持续的。由于一些长期变量发生改变，如人均住房面积、人口老龄化等，房地产不可能像过去一样高位增长了，“我们预判未来十年房地产以及住房新增部分规模在10亿平方米至12亿平方米左右，匹配相应房地产投资规模”。

　　经过去年的深度调整，他指出，从总量上看，目前房地产市场正在接近合理区间。

　　经济学家任泽平也认为，房地产大开发时代落幕，进入存量时代。他指出，目前城镇住房套户比(住宅套数和家庭户数的比例)已达1.09，供求基本平衡，未来多数城市将面临住房过剩，再加上人口老龄化加速到来，未来住房需求将有所收缩。

　　现房销售推动转型

　　在供给与需求重新平衡的过程中，新周期或将拉开序幕。近期官方所提及的一项关键变化值得注意。

　　近日召开的全国住房和城乡建设工作会议，将当前和今后一段时期的房地产工作重点总结为“稳预期、防风险和促转型”。在促转型方面，会议明确指出，有条件的可以进行现房销售，继续实行预售的，必须把资金监管责任落到位，防止资金抽逃，不能出现新的交楼风险。

　　从“卖楼花”的预售制到现房销售，这一变化意味着什么？

　　中指研究院企业研究总监刘水在接受中新社记者采访时表示，现房销售有助于减少楼房烂尾及质量问题，对房企来说，也能引导其注重产品质量和高品质服务，引导房企稳健经营，降低杠杆和负债水平。他认为，未来现房销售可能在重点城市的部分地块进行试点，或明确为土地出让的条件。

　　不过，刘水提醒，从预售到现房销售，应该是缓慢的转换过程，不能“急转弯”或一蹴而就。预售制在国内已有近20年历史，如果骤然切换至现房销售，可能会加重房企资金困难。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉也对中新社记者表示，现房销售就不再有保交楼问题，这意味着未来的住房供应会更多强调民生保障。李宇嘉也提醒，现房销售应该因区施策，因时施策，匹配各城市的在售库存及未来几年的土地供应计划，不宜一步到位。

　　对于短期库存较少的区域，李宇嘉认为，更适宜提前加大供地，再采取“新老划断”的模式。对于短期库存较多的区域来说，逐步在土地出让条件中明确规定现房销售试点，或是可选择的过渡方案。

　　波动性弱复苏

　　近日，国务院副总理刘鹤在世界经济论坛2023年年会上发表致辞时表示，中国针对房地产领域风险，着力稳定预期，提供合理流动性，放松过热时期的调控措施，积极扩大有效需求。未来中国房地产业稳定发展仍有足够的需求支撑。

　　全国住房和城乡建设工作会议也提出，2023年将以更大力度精准支持刚性和改善性住房需求，提升市场信心，同时也明确将严控投机炒房。

　　倪鹏飞指出，2023年及未来一段时间，如果没有意外事件冲击，房地产总体走势将是波动性弱恢复。

　　张波则认为，房地产市场底部已逐步清晰，房价或在今年二季度企稳。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）