“巧手机器人”实现双面抓握与自主爬行

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2026月01月21日

　　据《自然·通讯》20日发表的研究，一种“巧手机器人”不但能够复现人类手部的33种抓握动作，还升级成具备双面抓握与自主爬行能力的“高级手”。这一由洛桑联邦理工学院（EPFL）研发的可拆卸机械手，能抓取超出常规尺寸范围的物体，并能连续处理多个目标，在工业自动化、服务协助及野外勘探等领域具有极大应用价值。

“巧手机器人”实现双面抓握与自主爬行
图片来源于网络，如有侵权，请联系删除

　　在机器人学领域，机械手的设计长期受到人类手部结构的启发。尽管人手极为灵巧，但受到非对称形态与单面抓握的物理局限，限制了其在狭窄空间作业、多物体同步操作等场景下的效能。为突破这些限制，工程师近年来不断探索对称结构、模块化及可重构的机械手设计方案。

“巧手机器人”可从机械臂上分离，爬行拾取多个物体并重新与机械臂连接。

图片来源：EPFL

　　在这项工作中，团队开发了两种对称结构的机械手：五指版本与六指版本，手掌直径均为16厘米。对称设计使其能够从双面进行抓握，显著增强了操作的灵活性与适应性。该机械手的另一个突出特点是可与机械臂基座分离，通过内置驱动实现自主爬行移动。

　　研究团队演示了“巧手机器人”连续抓取最多3个不同物体的能力，并能在抓持物体的状态下，稳定地重新与机械臂对接。实验显示，该设备能够可靠抓取多种日常物品，如卷筒芯、橡胶笔、罐头与橡胶球，并能复现人类手部的数十种典型抓握姿态，最大负载可达2公斤。

　　这类可脱离基座、具备移动能力的机械手，代表了一种向“机器人即服务”及柔性制造系统演进的技术方向。其可拆卸与重新配置的特性，为在复杂、非结构化环境中执行任务提供了新思路，例如在灾难救援中进入废墟缝隙进行操作，或在仓储物流中同时处理多个异形包裹。未来的研究可进一步探索其在动态环境中的自主决策与协同作业能力，推动机器人系统向更智能、更适应多变场景的方向发展。（记者 张梦然）

 【责任编辑:朱家齐】
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              国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源：人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景，以大模型驱动行业持续进步，已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前，在国内相关政策的支持下，越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。 当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出，着眼推进分级诊疗，引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景，或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景，以大模型驱动行业持续进步，已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前，在国内相关政策的支持下，越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内，一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域，以减轻医生负担，惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验，缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展，其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析： 在国家政策层面推动行业发展的前提下，越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中，有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域，而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主，这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理，占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多，就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析，包括降低医疗成本，提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛，包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展，医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术，为患者提供了更加便捷、准确的服务，有效减轻了医疗资源的压力。此外，人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用，推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下，人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试，而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析，对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究，重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况，报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨，是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态，把握医疗人工智能行业发展方向，为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告。 ...

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