首例AI机器人致死案震惊全球(爱博合创全球首例AI+泛血管介入机器人手术直播成功)
爱博合创全球首例AI+泛血管介入机器人手术直播成功
爱博合创成功完成全球首例AI+泛血管介入机器人手术直播
在2024东方脑血管病会议（OCIN 2024）上，爱博合创成功完成了全球首例远程脑血管介入手术动物实验手术直播，标志着AI+泛血管介入机器人技术取得了重大突破。
一、手术直播概况
在10月26日的大会现场，爱博合创展示了远程脑血管介入治疗性手术（动脉瘤栓塞术及基底动脉支架植入术）的动物试验全球首例直播。刘建民教授团队的张永鑫教授在大会现场，通过操作介入手术机器人的控制端，远程遥控手术室的机器人，向现场观众全流程演示了神经介入手术中的动脉瘤栓塞术和颅内血管狭窄球囊成型+支架植入术。随后，还成功实施了脑基底动脉球囊扩张+颅内支架植入手术。
二、手术机器人技术亮点
多器械协同驱动：爱博合创的介入手术机器人PANVIS Star凭借其多器械协同驱动技术，能够精准实现弹簧圈的填塞操作，以及其他复杂介入器械的植入。
精准控制技术：机器人在远程操控下，能够实时精准控制微导丝辅助球囊微导管超选基底动脉远端，确保手术的精确性和安全性。
AI辅助决策：结合人工智能算法，机器人能够提供路径规划与决策支持，使手术过程更为精确、安全，特别是在复杂病变处理时，能够提供更优解方案。
三、专家致辞与会议讨论
在OCIN 2024——AI人工智能赋能血管介入机器人（爱博合创专场）上，刘建民教授、复旦大学附属中山医院葛均波院士、郭书祥院士分别带来致辞。他们表示，泛血管介入手术机器人的研发上市是一次跨领域的成功实践，期待未来继续深化合作，持续推动技术不断进步和发展。
会议期间，还举办了关于“泛血管机器人在神经介入、冠脉及外周血管手术中的应用”的圆桌会议。各位专家就泛血管介入手术机器人的现状及其未来发展趋势展开了热烈而深入地探讨，一致认为应当重视其与其他新型医疗器械之间的兼容性问题，以便更好地服务于临床实践需求。
四、公司背景与愿景
深圳爱博合创医疗机器人有限公司是由海外高层次人才计划引进专家、日本工程院外籍院士、IEEE Fellow郭书祥教授及团队创办的医疗机器人高新技术企业。公司深耕血管介入手术机器人领域，致力于打造术者好用、患者受益且具备完全独立自主知识产权的血管介入手术控制系统。
爱博合创已经申请中国发明专利、国际专利等知识产权近500项，多项原创性技术达到国际领先水平。公司与国内外著名的血管介入领域临床专家团队达成合作，并得到多家一线投资机构的投资。
作为泛血管介入手术机器人领域的开创者，爱博合创始终秉持“医工融合”理念，面向临床场景而洞察机会点，持续突破关键技术和提升产品力，满足血管介入手术中的重大需求。未来，随着远程手术技术的不断完善和普及，爱博合创将继续推动科技普惠医疗的发展，为全球医疗健康事业贡献更多智慧与力量。
AI新物种诞生,泰坦智能服务机器人全球首发
7月16日，在重庆AI PARK举办的产品发布会上，特斯联正式发布泰坦(TITAN)智能机器人全系产品，分别为泰坦服务机器人(TITAN Attendant)、泰坦物流机器人(TITAN Delivery)、泰坦消毒机器人(TITAN Sanitizer Pro)、泰坦巡控机器人(TITAN Patrol)。这不仅是泰坦机器人全阵容首次集体亮相，也是特斯联智能终端跨进“群智化”阶段的重要标志。
泰坦机器人是连接物理世界和数字世界的超级入口，是最重要的交互界面和交互终端。它重新定义了“智能机器人”概念：智能机器人不再是智能终端，而是人、机、环境互联互通的载体，成为未来城市“全感知”末端神经。
大众对机器人的固有印象，大抵是笨重、昂贵、功能单一，特斯联泰坦机器人是如何从大众固有认知中脱颖而出赢得海内外大型赛事、场馆及盛会的青睐？本场产品发布会揭晓了答案。
当前，市场上的机器人产品同质化严重，根本原因是产品均停留在终端智能层面。而泰坦机器人的“杀手锏”是依托特斯联自有的TACOS——智能城市操作系统，TACOS与机器人向下联通，泰坦机器人作为超级物联中控，一端连接由为新物种而生的智能化基础设施构建的未来城市，一端连接以依托TACOS操作平台的City OS系统衍生的数字孪生世界。
这意味着，当提起泰坦机器人，我们在谈论的不再是一台台独立的机器人，而是连接在City OS平台上的整体机群，它们凭借数据收集、分析、决策、调度一体的全栈能力，赋予城市敏锐的感知和科学自主的决策，使数字世界与物理世界融合在一起。
当泰坦机器人发挥超级物联中控功能时，可充分配合特斯联TACOS中的不同行业云和SaaS服务，穿梭在智慧办公、智慧零场景、智慧园区、智慧教育以及智慧停车等场景中畅通无阻。
未来，一个AI密集度更高、更智能化的世界，对机器人的期许必然将趋于一体化。所有相互连接的机器人，都可以经由一台机器人管家“一键唤醒”，远程操控，统一、高效地科学调配。这也是泰坦机器人的重要特质：即集群智能，相互协作。
特斯联的RMS（机器人管理系统）如同泰坦机器人的AI中枢神经系统，与TACOS系统相互赋能，为泰坦机器人协作群控“注入灵魂”。所有机器人共享同一个RMS“大脑”，赋予泰坦实现真正意义上的“万物互联”功能。譬如在2021全球智能新经济峰会期间，会场共有20多台机器人，平均每台布署需要2小时；有了RMS，只要一台泰坦机器人现场扫图、建图，一键同步便可以共享给其他机器人，工作时长由原本50小时骤降至2个多小时，大大提升整体效率。
通过RMS，用户还可以直观地在界面中查看、管理平台上的机器人资源，自动上传和下载机器人数据，实时更新机器人状态并向机器人推送信息，完成数据的收集、清理、分析和报表生成，以及机器人的远程控制操作，大幅度提升了智能化程度。
泰坦机器人持有一套难以复刻的产品标准，不仅定义机器人本体，还涵盖与机器人配套的软件、通信协议，以及人机交互、与环境交互的高水准。
泰坦机器人搭载的云原生操作系统的数字孪生技术，能够在数字世界中构建出一个虚拟的训练模型，在这个隐形的“泰坦星球”里，机器人们可以持续奔跑100万公里，可以反复锤炼导航避障性能，可以训练所有识别技能。当这些经过严苛训练的机器人真正部署到城市场景中时，可以非常融洽地为人类提供出色的智能交互服务。
得益于RMS平台群体智能、自动升级、重构、决策四大能力，泰坦机器人还拥有一键自动OTA功能，可以随着使用不断积累数据，通过智能端实现数据的收集、整理、分析、决策，不断反哺机器人中枢“智脑”，并随着后台系统版本不断迭代升级，持续进化，日日新，又日新，每一天都比前一天更“聪明”。
作为率先实现“群智化”的智能机器人，泰坦机器人拥有众多颠覆性成绩——率先完成室内5G环境实地应用测试；中国唯一一个同时拥有CE、RoHS、SGS等多项国际产品认证的机器人品牌。
其机器人设计、研发、测试团队荟集海内外精英人才，他们来自BAT、华为、IBM等国际知名企业和美国哈佛大学、英国皇家艺术学院、清华大学等世界著名高等学府，为泰坦机器人带来面向国际一流的设计和品质。
最具有创新意义的是，泰坦机器人本体构造采用优越性能底盘+灵活上装的模块化设计，先进的模块化设计底座，搭配各种不同的功能模块，按需更换上装，轻松实现1+N功能。这一先锋设计理念，不仅为泰坦机器人拿下德国iF设计大奖，更打破了传统机器人一机一用的壁垒，真正实现了一机多用，降本增效。
从设计制造，到投入使用，机器人要通过近百项测试和考验。特斯联重庆AI PARK作为世界首个全栈式机器人测试研究服务中心，为泰坦机器人提供了领先的高低温环境试验测试、IP防护等级试验、震动性测试和维修调试场景，以此保障机器人在工作中可经受极端高温、低温、恶劣天气的挑战。
基于前瞻的产品理念和产品战略，泰坦机器人广受国际认可。在10月即将举行的迪拜世博会(Expo 2020 Dubai)上，特斯联将作为唯一一家中国新兴科技公司，与西门子、思科、SAP等世界知名企业站同台绽放。152台泰坦机器人远赴迪拜在世博会现场为2,000万游客提供志愿者服务，向全世界展现中国的科技实力。与此同时，在2022年北京冬奥会的太子城，特斯联也将部署超过100台机器人提供服务。
造机器人就像造车一样，特斯联不仅在造车，还在为新车的诞生修路，并制定新车与公路之间的交通规则。当泰坦机器人处于某个场景下，场景中需要哪些物联网传感器，需要采集哪些数据，需要提供怎样的交互服务，自诞生之初就已纳入统筹设计。特斯联不仅定义机器人本体，还定义了为新物种而生的智能基础设施和相关规则。
无论是展会、学校、场馆还是大型赛事，客户只需要提出需求和预算，都可以针对场景匹配机器人软、硬件，提供一站式解决方案。有了群智化的加持，每一台特斯联泰坦机器人，都如同一个会行走的AI CITY，机群可兼顾公共安全、公共健康、信息分发、物流配送、指引导览等多项功能。而为解决机器人采购成本高、使用成本高等痛点，泰坦机器人可租用、可售卖，提供灵活多元的商业合作模式。
虽然首次正式发布，但业界及大众对泰坦机器人并不陌生，早在今年5月的WIC世界智能大会上，泰坦机器人就曾承接大会全场景智能服务而受中央电视台等多家媒体争相采访，并与阿联酋驻华大使阿里·扎希里、迪拜世博会首席科技官穆罕默德·哈希米进行亲密互动，成为广受国际赞誉的明星产品。
智能机器人是AI的终极目标
智能机器人是AI的终极目标
今天，我们正在拥抱一个万物智能互联的新世界。越来越多的物和设备通过网络实现互联互通，让数据呈现爆发之势。数据洪流汹涌而至，数据正在成为技术领域最重要的驱动力。人工智能AI、自动驾驶、5G和VR/MR等一系列前瞻性技术的出现，令我们有机会充分释放这些数据的潜能，不断升级人类生活体验。我们希望与大家分享并交流英特尔对于前瞻技术趋势的观察，探讨万物智能互联的当下与未来。作为专栏系列文章的开篇，让我们先从机器人、人工智能的视角切入，探究数据洪流时代的产业机遇。融合AI与SI推进智能机器人产业机器人作为人工智能最重要的应用领域，一直饱受关注。好莱坞大片中经常出现的智能机器人为大众设置了很高的预期，而现实的服务机器人的智能能力远未达标。伴随着近来深度学习催热的这一波人工智能大潮，智能机器人产业如何破局是一个很重要的问题。我认为两个方面非常关键：一个是人工智能（AI：Artificial Intelligence）与智能交互（SI：Smart Interaction）深度融合；另一个是智能机器人的安全性。关于安全性我们留到以后再谈，今天重点探讨AI与SI的融合。AI在学术界有一个比较常用的定义，就是要了解智能的实质，并且要能够生产出一种像人一样，以智慧的方式对外界输入作出反应的智能机器。这个学科的最终目的是让机器具有智能的反应能力，所以智能机器人可以看做是人工智能的终极目标。了解智能的实质有两种办法：一种是通过哲学或者心理学的方法，从外部观察人的行为来推测人是以怎样的智能方式在思考；另外一种是把人脑切开看看神经解剖结构，并且通过脑活动检测技术和精心设计的实验来发现智能活动的规律。当我们对智能有了一个认识（未必正确、但至少有了模型），那怎样把机器变得智能就需要数学家、计算机科学家、自动化专家去钻研。所以，人工智能相关的学科很多，除了软的理论、模型和算法，还需要依赖硬件落地，比如说需要芯片去给它提供强有力的计算和存储。对于机器人这种智能体，还需要有复杂的系统控制技术支撑。现在这一波人工智能的热潮，实际上也是受益于目前最新的计算和存储的改进。神经网络技术来自于脑的神经元结构启发，但它跟脑的处理过程完全不一样。它是通过大规模的数据去训练，然后机器从数据中学习一些内在的规律，形成一个模型，再用这个模型去推测新的数据。这称为一个机器学习的过程，它需要很多的存储和计算能力，而我们现在正处于一个非常适合它大发展的时代。为什么非常合适呢？因为受益于摩尔定律，过去20年硬件的能力获得大幅发展，其中单位成本的计算能力提高1.5万倍、存储能力提高3万倍。通讯技术从有线发展到无线，现在正向5G迈进。这意味着我们不仅可以让智能机器具有强大的大脑，在需要的时候还可以灵活利用云端的能力。云、端结合释放持续学习和改善的能力。而AI的算法像深度学习，通过统计和大数据迎来一个非常大的飞跃，它在图像识别还有语音识别上已经超越了人类的能力。而且我们看到更大的数据也成为了可能，例如一辆无人驾驶汽车一天就产生4TB的数据，而且是不同源的、异构的数据。有了这些数据以后就要考虑怎样去处理它来产生实时的价值，提供可靠、高质量的服务。现在深度学习一枝独秀，但是处理这么多种数据完成目标任务只靠这一类算法是不够的。所以，NN+X就代表要让神经网络加各种新的技术，并且要正视人工智能算法的局限性。引用一下机器人界也是人工智能学界的大牛RodneyBrooks教授（人工智能专家，行为学派杰出代表，美国国家工程院院士，iRobot、RethinkRobotics创始人，Baxter之父，MITCSAIL前主任）的观点，他主张先不去管用什么样的逻辑模型或者什么样的神经网络模型去模拟人的思维过程，而要通过实际的智能体去感知，然后去研究怎样通过全系统优化去做出正确的反应。他认为特别是产业界不要沉迷于某一种技术，重要的是根据实际需要去使用技术，为人类提供价值。他认为第一轮AI可以提供的价值是在五年左右，在辅助驾驶和自动驾驶这个领域，第二轮就是十年左右，可以在助老机器人领域提供很大的社会价值。关于在机器中加入智能能力，整个产业界是在分三步走。首先是把一些不联网的设备连了网，连网以后设备就有了信息传递和更新的能力，同时它也可以结合社交服务提供客户价值。但这个还不算多么智能，只算把设备互联了。第二步就是我们现在所处的智能设备这个级别，其实就是手机上能够提供的这些智能服务，把视觉、听觉识别的能力加进去，再结合数据挖掘技术和知识库提供服务。这些智能机器能够听和看，但还不是听懂和看懂。终极目标是第三步，就是自主机器。现在我们基本上已经跨越了第二步，正在向第三步迈进。但这个发展过程不是线性的，因为从第二步到第三步会越来越复杂，不仅要理解环境和行为，还要能理解人的情绪。因为机器人服务的是人，如果不能理解人的情绪、达到交流共识的话，就没法提供很好的服务。从CT到RT过程智能机器人就是典型的自主系统。如上图所示，从现在的计算机技术（CT：Computer Technology）到未来的机器人技术（RT：Robot Technology），需要人工智能技术与其它技术紧密合作完成“感知-认知-执行”的人机交互闭环。机器人工作在一个开放的环境里，服务的是不愿遵守刻板交互规则的普通消费者。从整个交互过程来讲有很多不确定性，没有AI算法能够保证不出问题，因此必须结合其它技术来满足消费者对智能机器人的预期。我认为智能交互（SI）是最佳选择，因为它可以充分通过机器人的移动性和主动交互能力来利用人这个通用智能体去补足人工智能。举两个例子来说明智能交互的威力。我们知道在视觉识别物体的时候，角度和遮挡都会影响识别效果。对于机器人来讲，它可以利用移动性主动选择一个好的角度、避开遮挡来准确识别物体。再进一步，在场景理解的时候，对于能够准确分割的物体，如果不能确信是什么的话（例如凳子还是茶几），机器人可以主动组织一个问句来询问人。由此我们可以看出，灵活利用机器人的主动移动和交互能力可以显著提升整体服务能力，促进智能机器人的产业化。简而言之，我认为在智能机器人的商业化迭代方面，首先要保证服务能力达标，然后在这个能力要求下选择合适的人工智能算法，配合灵活的智能交互的方案一起去达成这个能力。随着算法能力和硬件技术的提高，在保持服务能力的前提下，逐步扩大AI的比重，是通过商业化发展推动AI技术发展的正循环之路。
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