“智”战疫情，机器人技术出新招，保障智慧城市的安全

新冠病毒肆虐美国。疫情下，他山石独家专家、硅谷精神布道师皮埃罗所创立的硅谷人工智能研究院致力于探索如何让机器人技术在生物安全突发状况下实现智慧城市的安全，维持人们日常生活的秩序。

为此，皮埃罗在题为《迈向安全+智慧城市》的文章中，讲述了9种不同类型的机器人如何帮助人类控制流行病、保障城市安全，并列出了一些可行的计划实施的合作模式。

皮埃罗·斯加鲁菲

硅谷精神布道师

硅谷人工智能研究院创立者兼院长

《硅谷百年史》、《人类2.0》、《智能的本质》等书作者

以下为文章全文，作者：皮埃罗·斯加鲁菲

当前的新冠肺炎疫情突显出我们的城市对自然疾病或人为生物恐怖主义的准备不足。人口在各城市、国家和大洲之间的流动速度越来越快，在大城市的集中度越来越高，几乎可以肯定，未来致命的病毒一旦出现就会迅速传播，这将成为人类生命和经济发展的最大威胁之一。

随着信息和通信技术的发展，我们的城市已经变得“智能”，但现在也需要变得“安全”。当一座城市处于封锁状态时，所有的紧急活动都可以换成机器人来运行处理，理想情况下，还包括处理许多日常事务。机器人不会被感染，一天24小时工作，而且可以无限制造。

通过对合适的机器人进行开发及互联可以实现此目标。

可以扩建医院、为被隔离的病人

建造临时住所的机器人

建筑业（一个价值10万亿美元的全球产业）是依赖密集的劳动力、自动化程度最低的行业之一。根据2017年麦肯锡的研究报告《重塑建筑业》（Reinventing Construction）显示，2005至2015年间，建筑业数字化渗透的年平均增长率仅为4%，是所有行业中增速最低的行业之一。

施工现场通常是机器人自动化的主要障碍。在没有主要障碍的地方，建筑机器人已经在进行作业了。例如，阿姆斯特丹2018年使用机器人建造出了世界上第一座3D打印钢桥。在施工现场存在主要障碍的地方，可以使用遥控机器人。按需建造大型建筑的机器人并不存在，但我们相信所需的技术已经足够成熟。机器人和3D打印的结合特别具有吸引力，在过去的几年中，一些初创公司已经尝试过这种结合。控制3D打印机的移动机械臂已经面世：它们遵循设计师提供的指令，对整栋建筑进行3D打印。

08年荷兰建造的世界首个3D打印钢桥初亮相

30人同时上桥没问题

到目前为止，这些都属于静态机器人，它们还不能运输和安装结构。如果我们想要取代施工现场中的人员，让机器人运输和安装结构就是下一步需要做的事。

我们还需要取消人工监督员，这可以通过网真技术实现，使用无人机航拍图像来生成建筑工地的3D地图（就像总部位于旧金山的Skycatch公司为日本小松集团所定制生产的无人机那样）。自2017年圣罗莎火灾和2018年天堂镇大火摧毁了整个城镇以来，迫切需要为数千人立即建造新的住房，加利福尼亚州一直致力于建筑机器人的研究，而皮埃罗所创建的硅谷人工智能研究院也一起参与了此类研究。

可以取代医院护士和医生的机器人

这样的需求已经存在——据美国劳工统计局（U.S. Bureau of Labor Statistics）估计，对护士岗位需求的增长速度已经快于大多数工作岗位。2018年，美国退伍军人事务部（U.S. Department of Veterans Affairs）发现，96%的诊所不止一次出现了“严重”的职业短缺现象。一些国家未来面临着老年人口增加，而护理人员却不足的情况。

幸运的是，用于医院护士自动化的“护士机器人”已经在医院中投入使用，其技能也在不断提高。我们估计，2019年像Moxi（由Diligent Robotics设计）、YuMi（由瑞士ABB集团制造）和TUG（由Aethon制造）这样的护士机器人可以完成30%的不涉及与患者互动的任务。它们主要是做些跑腿的活，比如给患者送药和食物托盘、采集血液和尿液样本并将样本送到实验室、更换床单、装卸离心机等，当然还包括对地板进行吸尘和清洗。这些护士机器人都配有内置的地图和传感器，可以在医院大厅中进行导航，而且它们能与电梯、警报器和自动门进行无线通信。

YuMi护士机器人

较大型的机器人（如日本理研和住友理工实验室开发的广为人知的RIBA“熊型机器人”）或外骨骼机器人（如加州大学伯克利分校的机器人与人体工程学实验室，尤其是奥斯汀项目，以及斯坦福大学的实验室设计的外骨骼机器人）可以用来移动患者。

像Pepper和Dinsow等热门机器人已经可以为患者提供指导，并帮助他们进行自我护理（锻炼和服药）。

由VGo和Suitable技术公司（或日本Kokoro公司的类人机器人Actroid）制造的远端临场机器人（Telepresence Robots）可以远程复制医生。

2019年11月，一家新医院在斯坦福大学开业，配备了23台送货机器人（负责送洗衣服和倒垃圾等杂务）和3台药剂师机器人（负责药品库存和自动生成新药品订单等事务）。

自2011年以来，加州大学旧金山分校一直在测试一家机器人药房，里面的机器人负责计数和处理药物，所有这些机器人都只是做不需要与人类互动的家务。下一步是为患者配备能与机器人进行无线通信的可穿戴设备，这将协调人类患者和机器人之间进行互动。

可以向自我隔离的人运送食物和药品的

机器人和无人机

这是一项相对容易实施的技术，但需要对仓库、家庭及政府政策进行整合。

京东无人机运送物资

探测并中和建筑物内生物有机体的机器人

随着病原体抵抗最新的抗生素和消毒剂而产生变异，对抗医院获得性感染（HAI）的战争持续升温。

医院获得性感染是一个严重的问题。根据美国疾病控制和预防中心（CDC）的数据，一项对急性护理医院的调查发现，每天每25名患者中就有1例医院获得性感染，每年有7.5万人死于医院获得性感染。

紫外线消毒机器人是微生物脱敏设备的“领先者”，也可用于邮政快递车辆和医疗器械的消毒以及辅助生活和长期护理设施的消毒。

紫外线消毒机器人可以给整个房间提供医院级别的消毒，疗养院、野战医院和生物危险区都可以在几分钟内消毒完毕。

这些机器人消毒速度快、效率高，清除细菌的能力远远超过人类。它们可以四处走动、攻击阴暗的区域，而这样的区域往往存在许多有害生物，经常容易被消毒小组遗漏。

新加坡uv紫外线消毒机器人自动消毒中

按需种植粮食的机器人

2019年，硅谷初创公司Iron Ox开始销售其机器人农场种植的产品，这种农场只需一英亩土地就可以实现相当于30英亩传统农业面积的生产力，而且就位于售卖产品的超市附近。

得益于“农场机器人”（包括播种机器人、收割机器人、除草机器人），荷兰在2019年成为仅次于美国的世界第二大食品出口国。诸如加州开源项目Farm.bot使用的远程控制应用程序可以让人类远程控制园艺操作。

结合生物工程食品，机器人农场的生产力可能更高，甚至可以生产出更健康的食品。2019年，快餐连锁店汉堡王（Burger King）在其菜单中添加了一种由硅谷初创公司Impossible Foods生产的植物性汉堡，具有肉类的味道。向生产素肉的转变还有一个额外的好处，那就是不仅将减少温室气体排放、还能减少对高达95%的水及土地的使用。

诊断疾病的机器人

从早期开始，流行病学就一直是机器学习的目标，因为流行病学是关于识别模式的。

2019年，佐治亚大学公布了其使用系统“随机森林”来识别沙门氏菌爆发来源的结果。2018年，谷歌发布了使用“Finder”后令人振奋的成果，“Finder”是一种机器学习系统，用于实时检测食源性疾病。最大的成功案例是AIME（医学流行病学中的人工智能，奇点大学的一个分支机构）于2018年部署的系统，用于应对马来西亚登革热的暴发，准确预测率接近85%。加拿大健康监测平台Bluedot在2016年正确预测了南佛罗里达州寨卡病毒的爆发地点，并在2020年1月仅通过核查航空票务数据就正确预测了新冠肺炎会从武汉跳至泰国、台湾、韩国和日本。

Bluedot预测疫情扩散图

通过将自然语言处理、基因数据库和机器学习相结合，我们可以建立一个扫描社交媒体和本地新闻的系统，以识别疑似流行病，然后确定其源头。就在新冠肺炎疫情爆发前几个月，《公共卫生与紧急事件》（Journal of Public Health and Emergency）杂志出版了一期特刊（2019年6月，第3卷），介绍了数字工具在传染病流行病学中，特别是针对非典（SARS）和中东呼吸综合征（MERS）等病例的使用。

实时生物传感器

为了遏制流行病的蔓延，各城市需要在医院和急诊室快速筛查出患病人员，但目前可用的检测病毒的方法既费力又缓慢。

令人欣慰的是，斯坦福大学及荷兰特温特大学等高校正在开发超灵敏的实时生物传感器，可以将其用于手持设备或可穿戴设备中以检测人员是否感染，并在短短几分钟内甚至实时测量感染浓度。

便携式生物传感器提供生理学上与健康相关方面的频繁测量，以监测人类在各种活动期间的生理变化及其在管理健康以及诊断和分析疾病中的潜在作用。皮埃罗创立的硅谷人工智能研究院在2019年参加了斯坦福生物传感器研讨会，会上介绍并讨论了几种用于无创性生物传感的可穿戴式电化学设备。

可以封锁感染区域的机器人

这可能是该系统最简单的组成部分，因为在规定不能有人活动的社区，自动驾驶和远程控制的车辆很容易进行作业。

区块链技术保障机器人交互安全性

使用区块链控制机器人交互，并确保它们不被劫持。这些机器人需要被信任。信任问题是区块链技术的核心。

机器人之间的交互可被视为“智能合约”，而控制两个机器人已执行其联合任务的过程可被视为验证合约是否已正确执行的依据。

2019年12月，在麻省理工学院举行的机器人系统区块链研讨会上讨论了这些技术问题。整个系统代表着一个需要繁杂的区块链协议的“复杂的自适应系统”。

我们希望根据新加坡科技设计大学在2018年推出的用于区块链安全的Presto框架来设计和验证网络协议——最优性：协议是否能实现其主要目标？稳定性：参与机构的激励措施是否协调一致？效率：相对于资源的使用，它的产出是最大的吗？稳健性：当其运营假设无效或受到干扰时，它能应对吗？持续性：它能从灾难性事件中恢复吗？

可行的合作模式

这项计划的实施可以通过多种方式来实现。以下是一些合作模式。

1. 在硅谷或香港设立投资基金，用于投资开发此类机器人的机器人初创公司，并为新兴科技公司寻找商业发展机会，使其能够在流行病威胁突然爆发的情况下协助隔离、消毒、运送和医疗援助（我们乐观地认为，美国将取消对诸如此类人道主义目标投资的任何限制）。

投资者得到的是：可以完全使用这项技术，如果这些初创公司能赚钱，还可以获得一定比例的提成。比方说，北京投资我们的基金，北京就获得了进入该基金投资的所有初创企业的特权。北京能获得该基金的一部分利润，能使用这些初创企业开发的机器人，也可以在有利的条件下将专有技术转让给中国初创企业。

2. 在硅谷建立实验室，开发这样的机器人：内部开发，美国和中国初创企业成立合资企业、与大学合作等。城市可以派遣工程师、经理、企业家与硅谷和国际专家一起合作。实验室将向每位参观者收取适度的月费（包括住宿），并共同拥有实验室开发的产品。参与者得到的是：他们的工程师帮助开发的产品的专有技术和共同所有权（与他们的贡献成正比）。

3.在香港设立这样的实验室。但其存在一定的缺点，例如获取硅谷资源更加困难。