英雄逝去,魂归森林:不断进化的机器人为何不能替代人类“冲锋陷阵”?

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英雄逝去,魂归森林:不断进化的机器人为何不能替代人类“冲锋陷阵”?

英雄逝去 , 魂归森林:不断进化的机器人为何不能替代人类“冲锋陷阵”?// //

凉山凝噎 , 邛海含泪 。

3月30日17时 , 四川省凉山州木里县境内发生森林火灾 , 31日下午 , 四川森林消防总队凉山州支队人员和地方扑火人员共689人在海拔4000余米的原始森林展开扑救 。

三十条鲜活的生命被大火无情的吞噬 。 原本正值大好年华的他们却永远定格于此 。

30个家庭的父亲、儿子、丈夫 , 为了他们视若珍宝的森林 , 为了肩上沉甸甸的使命 , 献出了宝贵的生命 。 化为英灵 , 魂归森林 。

生命的逝去让我们悲痛万分 , 但同时也让我们陷入沉思:在科学新技术悄然迭代、日新月异的当下 , 为什么技术设备乃至机器人还无法完全代替人类去完成危险任务?

那是因为让机器人、无人机代替人类“冲锋陷阵”还不现实 。

目前 , 机器人已广泛应用于消防领域 , 对提升消防救援安全性和准确度发挥了巨大作用 。 前不久 , 萧山消防机器人就在某地的一场大火中充当了一回‘钢铁侠’ , 冲进火场、侦查探路、灭火降温 , 与消防人员协同作战 , 最终成功灭火 。 但消防机器人还不够智能 , 不能应对复杂的地形 , 目前也不能单独进行救灾 。

虽然我国消防机器人在研发上已经取得了一定成果 , 但在进一步推广方面还面临着三大痛点、难点!

首先是维护保养复杂 。 由于消防机器人属于高新技术的结合体 , 对操控、维护保养人员有一定的要求 , 专业方面要求有一定的知识 , 要定期举行专业人员培训 , 尤其是电子元件 , 或可能受到潮湿、浓烟和灰尘等影响 , 需要一定的维护保养知识基础;

再者 , 目前消防机器人还不够智能 , 难以完全取代人类 。 消防机器人发展经历了三个阶段:第一代由程序控制的消防机器人 , 第二代具有感觉功能的消防机器人 , 初级第三代智能消防机器人 。 而由于起步较晚 , 我国主流消防机器人仍处于第一代;

然而 , 即使攻克上述两大难题 , 高昂的造价也会让许多消防队望而却步 。 消防机器人属于高等学科知识和各项先进高新技术的集合体 , 研制时间较长 , 研制经费较高 , 且生产数量并不多 , 造成价格普遍昂贵 , 不能大量配备消防部队 。 同时 , 各地区经济发展不平衡 , 政府财政拨出能力有限 , 也是其不能大量配备消防部队的重要原因之一 。

除了机器人 , 在消防领域 , 无人机也是一个相当被看好的解决办法 。

森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害 , 由于所涉及的领土面积巨大 , 消防直升机也成为森林灭火的主要工具 。 但遗憾的是 , 由于直升机自身重量轻、飞行高度低(过高投掷灭火剂会影响覆盖效果) , 在经过火灾上方空投灭火药剂时容易受到火焰产生的气流漩涡影响 , 出现坠机事故 。 消防直升机飞行员也面临着生命安全 。 在这种背景下 , 日益发展的无人机或许能发挥不少的作用 。

如果无人机能够代替消防直升机进入火灾上空进行灭火药剂投放等灭火工作 , 也能从另外一个角度缓解救助人员的伤亡问题 。 此外 , 除了灭火工作 , 搭载智能摄像头的无人机也能在高空对森林进行安全监控 , 与地面的摄像机一同形成森林立体防范系统 , 既缓解了守林人的工作压力 , 也能及时发出预警 。

但遗憾的是 , 当前的无人机存在体型小、承载能力弱、电池不足等问题 , 根本无法存储水等相关灭火剂 , 只能进行森林高空监控作用 , 要想投入火灾救援中 , 还得依靠技术的发展 。

在抵抗火灾的努力中 , 科技正发挥越来越大的作用

森林火灾没有办法完全避免 , 我们也经常在报道中听闻火灾带来的巨大损失 。 难道在无情的大火面前 , 人类就真的束手无策吗?

答案当然是否定的!

在去年损失惨重的加州大火中 , 就有一家叫 CrowdAI 的公司通过卫星数据 , 综合图像视觉技术参与了救援 。

CrowdAI 使用了卫星图像以及大量数据训练卷积神经网络 。 只需一秒钟的时间 , 就能预测和评估受灾程度 , 再将评估结果报告给救援指挥中心 , 帮助科学调配救援资源 , 制定更科学的救援方案 。

借助于 CrowdAI 自定义的深度学习模型 , 除了标注常规的房屋建筑 , 还扩大到了比如车棚、公用设施棚和谷仓等独立结构 。

在那一次的火灾中 , 从卫星图像中识别出结构后 , 根据受灾前后的图像对比 , AI 模型用红点标识出损坏所在的位置 。

然后通过标记点的数量定出受灾的严重程度 , 就能用不同的颜色区别出受灾的程度 。

最后在 Google Earth 或 ArcGIS 上标记出来 , 就能为救灾和重建工作做出指导 。

很多救援人员和级政府官员 , 通过这些快速生成的数据 , 更合理的协调了救援工作 , 这提升了解决紧要问题的效率 。

除了 CrowdAI , 也有其他的公司和机构正在做着相似的努力 。

大自然保护协会 , 正在利用小型卫星的图像和 AI 技术 , 引进森林的消防工具 。 通过数量众多的小型卫星 , 拍摄而成的高清图片 , 对森林状况进行实时的监控 , 通过 AI的数据分析 , 能够及时的作出预防和报警 。

还有一家叫做 Salo Science 的公司 , 正在通过 AI 技术 , 研究对森林火灾风险评定的工作 。 他们在开发的 AI产品 , 同样是基于卫星图像和数据 , 通过对树木等情况 , 综合地形、地势、可积燃物等因素的分析 , 给消防人员提供森林的区域地形图以及风险指示数据 。 帮助他们在危险来临时 , 作出更好的选择 。

也许 , 在不久的将来 , 这些结合了 AI 或者机器人的应用 , 能够降服可怕的火灾 。

在技术不断前进的今天 , 逆行者在负重前行的同时 , 更需要用科技带来更多的安全感 。 我们期待着一个个技术痛点被攻坚克难 , 同时也期待着更多的英雄平安归来!