山东4位科技工作者晒出机器人、AI医疗、云数智、无人机巡检硬核成果

　　本报5月22日讯 今天，省人民政府新闻办举行“奋进‘十五五’科创赢未来”科技工作者专题记者见面会，邀请4位专家，分享山东科技创新实干争先的奋进历程，展示科技工作者自立自强的精神风貌。

　　目前，我国机器人行业整体渗透率较低。在春晚、短视频里看到的机器人，大多是能跳舞、表演武术的娱乐展示机型，并未真正投入生产作业;而产业端在用的机器人，大多还在做搬运、码垛、焊接、喷涂等预编程重复工作，难以适配复杂工况，无法充分发挥智能技术的产业价值。

　　立足这一痛点，山东大学工程训练中心主任宋锐，聚焦机器人具身技能学习与灵巧操作，依托视觉、力觉感知，融合模型控制与数据学习，突破机器人“看不清、摸不准、做不精”的瓶颈，推动其从简单作业向复杂场景落地，让智能技术真正服务于产业发展。

　　在工业领域，让机器人代替工人，完成3C组装、汽车管件装配、成衣缝纫等精细复杂工序，即便零件有偏差、环境有变动，也能灵活适配、自动切换工序，减轻工人负担、提升产线效率;特种作业领域，让消防机器人代替消防员，深入火灾、危化泄漏等高危环境，完成关阀、堵漏等精细操作，规避人员安全风险;医疗服务领域，让机器人作为医生助手，辅助完成微创手术中的高精度操作，解决人工操作难度大、风险高的难题，实现高效人机协同。

　　宋锐介绍，近年来，团队牵头开展30余项科研项目，研制出20多种机器人装备并推广应用，发表多篇科研论文、获得多项专利，核心就是让技术落地见效。未来，将继续聚焦人形机器人与具身智能技术，让更多智能机器人走进工厂、守护民生，以技术赋能产业升级。

　　山东第一医科大学教授孙亮介绍，医学人工智能与生物医学大数据，简单说，就是把人工智能算法用到基因诊疗、多组学数据分析和药物研发中，通过AI+医学更好地服务疾病研究和健康管理。人工智能的研究离不开数据，医学人工智能也是如此。比如，每个人都有很多与自身健康相关的各种数据，大概包括：基因检测数据、影像数据、门诊病例数据、检验检测数据、住院与用药数据，以及来自穿戴设备的数据等。

　　这些数据规模很大、关系复杂，但蕴含着极高的价值。孙亮表示，其团队所做的工作，就是在这些医疗健康大数据的基础上开展的，希望能够实现对疾病进行更精确的分类、对人群更精准的分型，并在此基础上开发一些应用于临床的辅助诊疗人工智能算法。目前已经完成并发布了：AI辅助阿尔茨海默病术后的疗效评估算法、基于肺泡灌洗液的肺部疾病辅助诊断算法、基于AI的药物重定位及新药研发算法等。

　　济南浪潮数据技术有限公司副总经理亓开元介绍，他从事的是云数智基础软件的研发及产业化工作，主要是通过软件定义、软硬协同方式，为各行各业“上云用数赋智”提供开放兼容、集约高效、稳定可靠的算力基础设施。

　　相比国外，国内行业算力基础设施在资源异构性、规模扩展性、应用多样性上面临更大挑战。一方面，要管理数据中心成千上万的各类计算、存储、网络、安全设备;另一方面，要保证资源高效利用、集群弹性扩展以及业务连续高可用，同时提供国外同类产品所缺乏的个性化高级功能。

　　针对这些挑战，亓开元带领团队研制了云海云操作系统、超融合一体机及分布式存储，实现国内外主流处理器的协同管理和精细调度，支持集群节能控制和故障快速自愈，完成全球最大规模云数智融合验证测试，打破国际权威评测在性能和可扩展性方面的世界纪录，相关产品已在关键行业展开规模应用和国产替代。这些产品部署在数据中心，老百姓可能不经常接触，但实际上与工作生活息息相关。例如，“双十一”的高并发交易、高速收费站的实时响应、民航的高可靠连续服务、通信基站的全时全域管控、大科研平台的海量数据存取、大模型的高效推理等，背后都有其产品在支撑。

　　国网智能科技股份有限公司人工智能室主任王万国介绍，在能源电力领域，保障城乡居民可靠稳定用电，离不开高压输电线路、变电站各类电力设备的常态化巡检。传统人工巡检作业强度大、高空高危作业风险高，为此，该团队研制了输电线路无人机和机器人，并已广泛应用。

　　以输电无人机巡检业务为例，通过人工智能技术赋能，实现了“自主飞、智能判”全环节智能化升级。“自主飞”环节，实现无人机飞手一键启动飞行任务，全程无需操作人员手动干预;飞行过程中，通过前端搭载的人工智能模型，可自动寻找需要拍摄的设备图像并自动拍照，全程无需人工干预，实现了无人机的自主巡检。

　　在“智能判”方面，输电线路无人机巡检图像中，销钉缺失是最常见且隐患最大的缺陷。“销钉虽小，危害不少”，而无人机拍摄的2400万像素图像中，销钉却只有约200个像素。团队采用多级检测的策略，攻克了销钉缺失缺陷自动判别这一技术难题。以山东省为例，输电无人机巡检每年产生1000万张图像。若通过人工查找缺陷，每张图像需耗时1分钟，需要10个人耗时近6年才能完成。而通过人工智能技术，只需10台机器不到3天即可分析完成，并自动形成分析报告。该算法参加输电无人机可见光巡检图像智能识别技术比赛，以整体识别率91.45%的优异成绩排名第一。