3 月 2 日消息，日本东京正在进行测试。测试的是一款名为 AIREC 的人形机器人，它是由 AI 驱动的护理机器人。目的是探索它作为日本老龄化人口护理助手的潜力。在演示过程中，这款机器人成功地将一名男子轻轻侧转。而这个动作对于更换尿布或预防褥疮等护理工作来说是非常重要的。

AIREC 的开发目的是缓解日本长期存在的养老护理人员短缺状况。这个机器人重达 330 磅，约 149 公斤。它让人们能够看到机器人护理的未来。早稻田大学教授杉野茂树是 AIREC 项目的负责人，他表示：“由于日本是高度老龄化社会，且出生率在下降，我们未来需要机器人在医疗、老年护理以及日常生活中给予支持。”

老龄化人口在增加，出生率在降低，这使得护理服务的需求持续上升，人形机器人在姑息护理中的角色也获得了越来越多的关注。人口结构从年轻逐渐向老龄化转变，从而致使护理人员数量减少，这也让自动化解决方案在高效且安全地完成护理工作方面的必要性凸显了出来。

需求很迫切，然而早稻田大学的研究人员指出，机器人在护理领域的整合存在技术障碍，这些障碍必须被解决，之后才能实现广泛应用。

多功能、AI 驱动的家用机器人正受到越来越多的关注，它由深度神经网络（DNN）驱动。工业机器人预设动作，而护理机器人需根据各种不可预见情况调整动作。人形机器人无法处理复杂任务，DNN 可以提升机器人的感知能力和运动规划。

护理机器人中，适应性运动是很重要的。研究人员表示，以往的研究已证明 DNN 能指导机械臂完成精确任务，然而提供护理需要更复杂的力控制。机器人得知道在何时以及怎样施力，这样才能确保安全、高效的护理，并且避免对脆弱部位施加不必要的压力。

2024 年，早稻田大学团队提出一种架构，此架构基于深度学习。这种架构能让人形机器人动态调整关节刚度。该方法依靠基于阻抗控制的直接教学。借助此教学，机器人能在避免对非目标区域施加过度压力的同时施加适当的力。并且，机器人还可通过关节状态的注意力系统，独立地切换不同的交互力模式。

东京机器人公司的 Torobo 人形机器人被当作测试平台。这个研究设备具备体感和光学传感器，还有复杂的控制系统，以及用于调节关节刚度的顺应性模式。借助运动捕捉设备来实现直接操作，能让机器人与操作员的手臂动作保持同步。在护理任务里，阻抗控制能够实现灵活的动作执行，并且能确保施加适当的力。基于深度学习模型的 EIPL 架构，它有能力预测未来事件，还能减少误差。卷积自编码器会处理 RGB 相机的图像输入，同时提取重要的空间注意力点。

研究人员称，将选择性核网络（SKNet）运用到了关节角度和扭矩的注意力机制中，以此来动态调整特征的重要性。该模型能够预测关节运动，并且会向阻抗控制器发送指令，从而保证能做出精确且具有适应性的护理动作。

AIREC 目前仍处于测试阶段，预计最早在 2030 年能在护理机构或医疗机构投入使用。它的初步定价预计至少是 1000 万日元，（IT 之家备注：当前约 48.4 万元人民币）。

央视新闻此前有报道，值得一提的是，近日国际电工委员会（IEC）正式发布了一个标准。这个标准是由我国牵头制定的，标准编号为 IEC 63310，标题是《互联家庭环境下使用的主动辅助生活机器人性能准则》。此标准的目的是为养老机器人的设计、生产、测试及认证提供统一规范，能够引领全球养老机器人产业健康发展。