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
14天期逆回购重启，中标量1000亿！另有7天期100亿******
中新经纬客户端12月21日电 14天期逆回购操作重启。
21日早间，央行发布公告称，为维护年末流动性平稳，以利率招标方式开展了1100亿元逆回购操作，其中14天期1000亿元，中标利率2.35%，与前次持平；另有7天期100亿元，中标利率2.20%，同样与前次持平。
Wind数据显示，今日有200亿元逆回购到期，因此实现净投放900亿元。
来源：央行网站
上周(12月14日至12月18日)，公开市场共有4500亿逆回购及MLF到期，其中周一到周五逆回购到期规模分别为500亿、600亿、200亿、100亿和100亿元，周三另有3000亿元MLF到期；周五还有500亿元国库现金定存到期。同时，央行进行了600亿元逆回购和9500亿元MLF操作，当周全口径净投放5600亿元。
其中在12月15日，公开市场迎来“天量”MLF操作。当日，央行公告称，为维护银行体系流动性合理充裕，开展9500亿元MLF操作和100亿元逆回购操作。MLF操作包含对12月7日和16日两次共计6000亿元MLF到期的续作。这也是央行投放史上单日操作规模最大的MLF，中标利率2.95%，与此前持平。
中信证券研究所副所长明明指出，10月份开始，央行流动性投放逐渐增加，公开市场逆回购操作和MLF操作都超预期放量，保持了狭义流动性充裕。
华泰证券在研报中指出，MLF超额续作在预期之内，但量超预期，主要为了缓解银行年底阶段负债端压力、支持专项债和再融资债券发行、呵护流动性环境等。在资金面“不缺不溢”的要求下，跨年资金预计相对平稳。而存单最受益于本次MLF操作，预计存单利率继续向波动区间下限MLF利率回归。不过货币政策中性的取向没有改变，预计未来资金面继续不缺不溢，一季度资金面紧平衡为主。
值得一提的是，上周五(12月18日)，中央经济工作会议在北京举行。会议指出，明年宏观政策要保持连续性、稳定性、可持续性。要继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，保持对经济恢复的必要支持力度，政策操作上要更加精准有效，不急转弯，把握好政策时度效。
会议还要求，稳健的货币政策要灵活精准、合理适度，保持货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配，保持宏观杠杆率基本稳定，处理好恢复经济和防范风险关系，多渠道补充银行资本金，完善债券市场法制，加大对科技创新、小微企业、绿色发展的金融支持，深化利率汇率市场化改革，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。(中新经纬APP)
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