机器人时代,谁为高科技的安全把关?



2017年3月5日 | 产品安全

你是否也曾想一个如动画《超能陆战队》的“大白”这样的全能型机器人?你是否已经在使用智能机器人帮你扫地、擦窗、割草、递咖啡?你是否担心有一天你的贴心机器人会突然失控,像高交会“小胖” 一样给你带来伤害?

其实,人工智能早已触手可及,智能机器人也正向“家用时代”大步迈进。只是,智能,从来不等于安全。

机器人时代,谁来为高科技的安全把关?质者见质,一起听听专家怎么说。

本期嘉宾:周伟,TÜV莱茵电子电气服务行业研发专家

 

我们正在进入机器人“家用时代”?

来自市场研究公司Tractica的数字显示,全球消费机器人的年出货量将由2015年的660万台增加到2020年3120万台,总出货量将达一亿台。另一份调查数据则显示,2017家务机器人的在中国市场的销售规模将达到75亿,至2018年预计有望增长至120亿。种种迹象表明,服务型机器人尤其是家务机器人,在中国的普及率正不断攀升。

智能机器人并不一定都具备人形,也可以是清洁机器人、伴侣机器人等人工智能机器,TA们早已进入千家万户。

 

智能机器人会“反攻人类”吗?

现阶段,担心“反攻人类”为时过早。人工智能尤其是服务型智能机器人的发展虽然一日千里,但远没有达到这个阶段。这是个全新的行业,无论是在中国还是在全球领域都仍属于初级阶段。

然而,防范机器人“伤害人类”则是非常必要。在全球范围内,至今没有统一的标准来系统评估人工智能机器的安全性,相比于产品市场的快速应变,安全标准的制定是相对滞后的。

比如早前轰轰烈烈的高交会“小胖”伤人事件,就是因为这款机器人的设计存在安全隐患。服务型智能机器人是最可能长期接触弱势群体的一类产品,在危急时刻没有紧急制动功能,是安全设计方面的缺陷。

市场总是更关注智能机器人的功能和应用,然而“人”的安全才是最重要的,绝不可掉以轻心。这次意外虽然是偶然事件,但也提醒了行业要更加注重服务机器人的安全设计和检测认证。

 

怎么预防机器人“伤害人类”?

先说说市场上比较普遍的服务型机器人,例如清洁机器人。针对现有标准的全自动扫地机,主要关注移动方面的安全,防止高空坠物。安全技术涉及到下视传感器的灵敏度,软件处理的可靠性和及时的制动回退性能,还有防外部的干扰能力。当我们对不同类型产品的移动安全特性考核时,从专业的角度分析电子线路的合理性,并验证了故障环节,促使工厂合理地改进跌落风险,避免了人为造成的安全隐患。

对于没有现行标准的产品,例如擦窗机器人,TÜV莱茵专家从不同行业的技术视角出发,依据专业素养和丰富的经验,提前分析了产品的潜在风险,并通过摸底测试进一步验证了预判的分析,向客户研发人员提出合理化的建议,形成了此类产品风险评估的初步构想。

换言之,对于交互式综合型机器人(或称为服务型机器人),我们至少得评估TA的“风险指数”。

 

怎么评估机器人“风险指数”?

目前,针对单项功能的服务型机器人是有国际标准的,比如清洁机器人(扫地机)、机器人割草机等。但是,市场目前趋向的是交互式综合型的服务机器人,要将原本的单项功能有机融合成为另一个体,这里面所涉及的技术和安全问题是非常复杂的,没有统一的检测标准,行业的标准缺失仍需要时间来解决。

现阶段,我们会建议进行系统综合风险评估。就机器人的系统检测问题,由于商用或家用机器人不局限在封闭的区域内工作,协作的目标群体不能保证专业能力,需要确保机器人不对与其一起互动的人类造成伤害,可以从以下方面着手:

1)从主动安全和被动安全的观念出发,将安全技术深化到机器人的方方面面面;

2)从结构、通讯、软件、电机、控制、传感器、障碍物规避和系统运行等研究,使安全性的考核从部件到整机,软硬兼顾,全方位根植于系统;

3)避免碰撞、跌落、倾倒、高温过热等机械电气伤害,在保证人类和机器人安全的情况下,完成人类指定的任务。

 

谁能为机器人披上安全的外衣?

由于涉及人工智能的机器人技术属于全新机电一体化领域,行业并没有针对性的现成标准。一直以来,德国莱茵TÜV的智能机器人专家团队都是全面参考相关标准IEC 60335、IEC 60730、IEC 61508系列、ISO 13849、ISO 10218、ISO-TS 15066、ISO 13482、IEC 62061、IEC 61800系列、IEC 61131 系列等,为智能机器人企业制定综合的系统风险评估方案。

德国莱茵TÜV拥有140多年的全球认证历史,拥有丰富的产品认证经验、专业的专家团队、以及全球化的认证服务网络,多年前即着手智能机器人领域的安全标准研究,在该领域拥有丰富的实践经验。

 

结语

为了让生活更美好、更便捷,人类发明了人工智能,发明了智能机器人。我们的愿望是,让机器人服务于日常生活,让机器人成为最暖心的伴侣,让“大白”走进千家万户……也许这一条人工智能道路还很长,却值得期待。