“五一”前夕，第六届数字中国建设峰会上，阿里巴巴董事会主席兼CEO张勇透露，阿里云工程师正在实验将千问大语言模型接入工业机器人，在对话框输入人类语言，即可远程指挥机器人工作，并于当天发布演示视频。
人工智能公司Levatas也在与波士顿动力合作，将ChatGPT和谷歌语音合成技术接入Spot机器狗，让其开口说话并能与人类交流。
事实上，将AI技术与机器人技术相融合，提升机器人的行动与感知能力，已成为业界共识。
2021年，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部等十五部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》(以下简称“规划”)部署了“十四五”期间，我国机器人产业发展的五项主要任务。其中之一就是提高产业创新能力，推进人工智能、5G、大数据、云计算等新技术与机器人技术的融合应用。
为落实《规划》中包括“提高产业创新能力”在内的重点任务，今年1月，工业和信息化部等十七部门联合印发了《“机器人+”应用行动实施方案》。
在这份方案中，安全应急和极限环境被列为深化“机器人+”应用的重点领域之一。而在这一领域中广泛应用的特种机器人，也在尝试通过与AI技术的融合，变得更加高效、安全和规范。
2018年，国内首个城市管网大数据AI联合实验室成立。在这里，各种城市管网检测机器人被研发出来，成为守护城市生命线的“钢铁卫士”。
然而，研发人员发现，随着特种机器人在管线领域的广泛应用，产生的视频数据量也不断增加，单纯依靠人工，不仅效率较低，还有可能产生漏判、误判的情况。因此，AI入局，成为必然。
为解决特种机器人拍摄管道实况视频时间长，分析难度大；以及在光线不足、结构复杂的特殊环境下，教会AI正确判断管线问题等实际应用需求，研发团队为这些管线检测机器人量身打造了“基于不完全监督多任务学习的管网视频异常分析模型”。
这个模型的创新点包括弱监督定位、时空注意力和多任务学习。
“拿到视频后，AI会通过多任务处理，渐进式判断管道缺陷。例如，AI通过视频前后帧关联，分析当前帧是管道里还是管道外、是不是有异常、异常是什么类型的缺陷、缺陷等级如何、缺陷在哪个时钟位置，从而实现管道异常的自动精准筛查。”
据悉，目前该实验室积累了超过一万条来自真实世界的城市管道视频。通过这一算法，原来需要5个人进行的工作，现在1个人就可以完成，准确率达到90%以上。
除了效率与安全性上的提升，研发团队认为，AI技术与机器人的融合也能够帮助城市管网检测更加规范。“此前的管网检测评估是一门经验技术，相同的检测视频，不同的人评估的结果可能不一样。借助AI，可以建立一种统一的评价标准，让行业的发展进一步走向规范化。”
管网大数据AI联合实验室的实践，只是AI与特种机器人融合在城市安全领域中管网安全这一个场景上的应用。在矿山、民爆、应急救援、极限环境等更多元的场景中，AI会给机器人带来更多令人期待的变化。
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