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未来的诗和远方，或许是机器人为我们“负重前行”******

　　近日，美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现，对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具，也就是说，熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

　　根据用途的不同，机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人，其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案，并开启了一种崭新的人机互动方式。今天，一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧！

图源：pixabay

　　01

　　赶配送

　　目前，一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统，在导航过程中辨别二维或三维的结构，精准、灵敏地识别障碍，实现厘米级避障、秒级反应速度，大幅度提高对环境的感知能力，保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里（Osman Barrie）从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人，负责摆桌子、供应食品和饮料。

图源：巴伦周刊

　　02

　　跳舞蹈

　　美国工程与机器人设计公司波士顿动力（Boston Dynamics）联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作，还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣，还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

图源：Boston Dynamic

　　03

　　做手术

　　医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例，理想手术操作精度要求为10微米，是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米，这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

　　有了手术机器人的介入，医生可以在相机反馈的辅助下，利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2，将起皱的视网膜（厚度仅有10微米）铺平，修复病人的视力。

图源：pixabay

　　04

　　修动车

　　配备机器视觉、图像识别等技术，动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

　　它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成，可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件，具备数据无线传输、故障自动判断等功能，作业效率是人检的2.75倍。

图源：pixabay

　　05

　　做刑侦

　　日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper，可以对人类的面部表情进行识别和解读，与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力，可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

图源：中国机械工程学会

　　06

　　助行走

　　2014年，世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构，通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

　　机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”，兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性：外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号，将活动信号传输给机器人，机器人再进行具体的机械动作。

图源：环球网

　　07

　　做清洁

　　目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级，清洁机器人的功能逐渐多样化，也可以满足多样化清洁需求，已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时，清洁机器人的产品品类也日渐多元化，除了可以地面清洁之外，还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

图源：pixabay

　　08

　　忙配药

　　零售药店沃博联（WBA）正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心，机器人可以配制80种不同的药物，为2000多家药房提供支持，每小时最多可以处理300张处方的配药，这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

　　这不仅是为了节省劳动力成本，还可以缩短病人在药房里的等待时间，药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务，处理紧急处方需求等。

图源：pixabay

　　09

　　进厨房

　　美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill （CMG）最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy，这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中，搅动油锅中的篮子，然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳（Curt Garner）称，虽然仍然需要人工打包和上菜，但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

图源：pixabay

　　10

　　帮搜救

　　哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感，利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应，协同工作，并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程，遵循光敏场的梯度，避开光敏素密度高的其他机器人，并在光敏素密度高的地方捡起障碍物，然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

　　根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动，并在未来应用于解决复杂的问题，如建筑、搜救和防御。

图源：网络

　　机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”（swarm intelligence）也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外，通过5G或Wi-Fi网络连接，可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

　　知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化，而对于人本身而言，其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

　　审核：张宁 策划：李政葳  撰文：穆子叶 编辑：李飞

　　参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

重视数据产权制度设计 加快建设数字中国******

　　作者：唐树源（上海杉达学院法学系教师、数字商务研究中心副主任）

　　党的二十大报告指出，要加快建设网络强国、数字中国。数据作为新型生产要素，对于数字中国的建设具有基础性价值。2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《意见》），对数据产权、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度及数据要素治理制度作出部署。数据作为新型生产要素，对于整个数字经济的发展都有着关键性价值，厘清数据产权制度是构建数据基础制度的基础性工作。

　　数据产权制度的关键性问题

　　要素市场运行的前提是产权配置清晰，产权不清的数据资源必然会限制数据市场的流通和交易。有关数据产权问题，早在2017年，习近平总书记就强调“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度”。有关数据产权的讨论，需要关注如下几点关键性问题：

　　第一，有关数据产权的立法规定散见于各地政策性文件中，国家层面尚无统一的立法规定。特别是在2021年之后，各地有关数据要素的政策性文件出台较多，而数据产权的内容主要分散在各类文件中，各地的规定也有所不同。主要存在各地政府“自我赋权”“模糊处理”“规定不全面”等问题，这也就促使此次《意见》的出台，明确了数据产权制度的重要性，对理论界和实务界都有着定分止争的作用。接下来从国家层面制定数据产权相关的统一性规定已经非常必要，尤其是在《意见》的指引下细化数据确权的制度性内容是当务之急。

　　第二，数据确权不应只有所有权的确立，而应当构建符合数据独特属性的权属体系。当前国内外研究数据产权主要局限在所有权的问题上，这将不利于数据要素的市场运营和交易。数据具有有限排他、可分割、动态调整和技术依赖的独特属性，不能等同于石油等自然资源的确权思路，更不应当停留在所有权的层面。因而此次《意见》提出的数据确权治理路径是“三权分置”的数据产权运行机制，充分考虑到了数据的独特价值，更好地平衡了数据权属与市场应用发展。

　　第三，构建数据分类分级确权授权使用机制。《意见》提出要“探索建立数据产权制度”，其中包括“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”，说明数据产权不能“一刀切”。从分类上看，数据可以分为公共数据、企业数据和个人数据，每一类数据相关联的主体和内容都是不同的。如公共数据的主体涉及面更广，不同阶段会有不同的参与主体，权属的确立就更难，但公共数据的开放又更为重要，所以平衡两者之间关系的难题就摆在了决策者面前。同时，各类数据的授权机制同样重要并有所不同，这无疑增加了数据产权制度的复杂性。平衡好数据各类权利保护并兼顾效率最大的结果是数据产权运营的重要追求。

　　构建“三权分置”的数据产权运行机制

　　《意见》提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权‘三权分置’的数据产权制度框架”，这是接下来数据产权确立的核心内容。对于此项较新的治理机制，需要注意理解如下问题：

　　一方面，“数据资源持有权”是基于数据所有权特殊性的分离权利。所有权、持有权、经营权、使用权、占有权等都是产权体系中重要的构成，持有权不同于使用权和经营权，更加突出对数据资源的掌控，是脱离于所有权的分离权利。之所以设立“数据资源持有权”，本质上也是因为数据资源所有权的不确定性。

　　另一方面，数据“三权”的分工和定位是不同的。 “数据资源持有权”是对于数据资源的掌控权利，如个人对个人所有的数据持有权，公司对公司所有数据的持有权，公共管理部门对公共管理服务中产生数据的持有权。“数据加工使用权”是对于数据的加工处理活动的使用权利，持有并不代表着有权对数据进行加工处理，在数据授权加工中尤为明显，因而使用权所涉及到的主体就更为多元。“数据产品经营权”是对于数据产品的经营性权利，数据从一开始的资源形态，经过加工处理，最后形成为数据产品，可以经营并产生收益。随着数据交易市场的快速发展，未来各类数据产品会更加多样和丰富，这也容易引发市场竞争的垄断和不公平性，因而更加公平、开放的数据产权运行机制是十分必要的。

　　建立数据产权制度需要同步解决的问题

　　当数据不确权，就会限制数据的流通交易，而当数据产权机制确立后，随着数据广泛流通使用，势必会遇到其他方面的各类问题，如各方权益保护、安全、合规等方面的难点问题，需要重点对以下几个方面加以关注：

　　第一，健全数据要素权益保护制度。数据相关的权益保护主要包括数据财产权益和人格权益的保护。针对不同类型的数据保护内容是不一样的，如个人数据重点在于隐私保护与个人信息保护，企业数据的重点在于商业秘密与知识产权保护，公共数据较为复杂，可能同时包含个人数据和企业数据的内容。随着数据交易运营的快速发展，多方主体参与会使得各方权益保护更为重要。同时，数据也会经历动态发展的过程，针对不同时期的数据权益保护也不尽相同，实践中需要更加细化不同流程和阶段，并进行分类分级保护。

　　第二，重视数据全流程合规能够更好保护数据产权。数据产权制度的确立本质上就是从根源上划清各方主体的数据权益，确保数据运行的合规。此次《意见》指出要“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”“完善数据全流程合规与监管规则体系”“ 统筹构建规范高效的数据交易场所”。当前，数据合规已经逐步被重视并引入企业实践中，此后的数据合规需要结合“三权分置”的数据产权运行机制全面梳理并总结，明确各方权利和责任。以数据合规为契机，全面开展数据产权保护工作是较好的切入点，有助于建立起公平、经济的数据要素流通和交易环境。

　　第三，安全是数据全流程的底线原则，数据产权制度也需要动态调整，适应数据市场的发展。此次《意见》指出要“统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，划定监管底线和红线。”数据产权制度本质上是根据数据独特产权属性而创立的，当数据要素市场需要更合适的产权制度的时候，当前的数据产权制度进行不断调整也是必然的。这当中首要保障的就是安全底线，安全体现在数据权属、内容、技术、载体等层面，也贯穿于数据交易、授权、加工、开放、共享等全过程。有了安全的保障，使得数据产权制度更加坚固，数据要素的市场活力方能够充分释放。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）