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最特別的“逆行者”:我在重症隔離區調試機器人

作者丨蔡芳芳

因為這場突如其來的疫情,很多人的生活都被迫按下了暫停鍵,但對於醫療機器人行業和機器人背後的技術人來說,他們按下的卻是快進鍵。

2 月 14 日,農歷正月廿一,星期五,距離國務院第一次頒布通知要求延長春節假期已經過去兩周,但由於各地紛繁複雜的復工流程,相當一部分公司在接下來一周仍然無法復工,這令不少中小微企業負責人十分焦慮。但對於機器人初創公司賽特智能的 CEO 李睿來說,這卻是疫情爆發以來為數不多可以松口氣的一天,因為這一天是公司派去支援江西鷹潭市人民醫院的技術小分隊完成階段性任務、返回廣州總部的日子。當大部分人還只能在家躺著為國家做貢獻的時候,這家員工不足百人的初創公司已經開工 19 天。

“雖然全員算不上,但能回來的都開工了。”

1 月 27 日,大年初三,李睿接到廣東省人民醫院的支援請求,經過簡單碰頭後,公司決定立即支援省人民醫院。技術工程師小袁、老扶、飛雲接到任務後即取消休假、第一時間趕回公司,調試機器、協調各種資源。當天晚上,兩台醫院智能配送機器人送進廣東省人民醫院的重症隔離區,三名工程師也趕赴現場展開機器人的部署和調試工作。其中,小袁是賽特智能在這次抗疫行動中第一個進入重症隔離區的技術人。

圖中為 1 月 27 日晚進入廣東省人民醫院的小袁

2 月 1 日,賽特智能又向武漢漢口醫院、雷神山醫院、武鋼醫院、華中科技大學協和醫院等定向捐贈四台機器人,項目經理王剛和工程師王力、王利紅隨之奔赴武漢,經過 12 小時的長途跋涉,於當晚趕到武漢漢口醫院。

2 月 2 日,賽特智能支援江西小分隊也低調出征。

最特別的“逆行者”

在抗擊新冠肺炎疫情一線,由於人手不足,很多醫護人員持續十幾個小時“連軸轉”而體力不支。為了緩解醫護資源緊張的情況,包括賽特智能在內的不少機器人公司都派出了自家醫療機器人“衝鋒”在武漢等疫區前線。

據 InfoQ 採訪獲知,截至 2 月 17 日,賽特智能總共已為新冠肺炎定點醫院部署了 30 台配送機器人,後續還會根據產能的恢復情況和醫院的需求繼續支援;疫情爆發後,鈦米機器人在已有 30 多台機器人的基礎上又向武漢輸送了 10 台智能消毒機器人。除了這兩家公司,公開報導顯示,普渡的配送機器人、擎朗科技的送餐機器人、武漢華中數控的測溫機器人等均奔赴前線,共同組成了疫情狙擊戰中最特別的一群“逆行者”。

“一線醫務人員不顧生死抗擊疫情,他們保衛國家,我們保衛他們。”

賽特智能這次派出的醫院智能配送機器人是服務機器人中比較常見的一類,它們可以為醫護人員分擔沉重繁瑣的運輸工作,除了配送藥物之外,還可以配送餐食和一些大件的器械包、點滴袋等,甚至可以做生活垃圾、汙物的回收。

賽特智能 CTO 賴志林博士在接受 InfoQ 採訪時介紹稱,借助多個高精度雷射雷達、深度攝影頭、超聲波傳感器、安全觸邊、距離傳感器等感知設備,以及團隊研發的中央慣性單元以及核心定位導航算法,配送機器人可以做到自主識別讀取地圖和工作環境,建立信息庫,自主規劃路徑並完成物資的點對點配送。配送過程中機器人能夠自己開關門、搭乘電梯、避開障礙物、充電,並實現對各個病區的實時影像監控與互動。

據實際運行效果測算,每台配送機器人可替代三名配送員的工作量,有效減少醫護人員進入隔離區的頻次,降低交叉感染的風險,同時也能大大降低防護服等緊缺醫療物資的消耗以及醫護人員穿戴防護服的時間成本。

“我在重症隔離區調試機器人”

人工智能離不開“人工”,機器人同樣離不開人,這是現階段人工智能和無人設備公司都不得不承認的事實。

有人曾對向疫區醫院投放機器人的做法提出質疑:“在沒有現場技術支持人員和用戶沒有接受培訓的情況下,哪家的機器人可以開箱即用?

對於這個問題,暫時沒有哪個醫療機器人企業能給出特別好的辦法。

醫療機器人在使用之前需要技術支持人員到醫院現場進行基礎的部署,比如需求溝通、地圖掃描以及路徑規劃、電梯對接等,無一例外。這個基礎配置過程平均需要數小時,而完成基礎配置也並不意味著就不再需要工程師駐扎現場了,往往只有在機器人能獨立工作之後,工程師才能實現僅需通過系統就能遠程查看機器人的運行狀況,並放心前往下一個前線支援點。由於環境複雜,賽特智能這次在武漢漢口醫院部署的配送機器人“小逸”,從喚醒到能夠獨立工作一共花了 2 天時間。醫療機器人在交付、實施的效率上仍有改進空間。

為了盡快完成機器人的部署和調試,現場技術人員不得不花更多時間呆在重症隔離區,有時候一天下來水也喝不上、飯也忘了吃。奮戰在武漢一線的工程師王利紅告訴我們,在現場一天工作多的時候十多個小時,少的時候幾個小時,不過按照規定,在隔離區工作四五個小時就必須出來一次。由於防護服密不透風,工程師們往往一次調試工作下來,裡面的衣服就全部被汗水浸濕了。

王利紅這次去武漢是自己報的名,家裡人也都知道,要說一點都不擔心,肯定是騙人的。

2 月 18 日,王利紅又帶著機器人奔赴武漢華中科技大學協和醫院

“但接到任務的第一想法是,在關鍵的時候應該擔負起抗擊疫情的責任和義務。”

關鍵時刻,總是要有人勇敢站出來去承擔更多東西。工程師們雖然不能直接治病救人,但只要自己的工作能為醫護人員稍微緩解一點壓力,就是有意義的。

當然,為了保障現場技術人員的安全,賽特智能為所有奔赴一線的技術人都配備了足夠的口罩、防護服等防疫用品,並為他們額外購買了保險。

拋開心理上的壓力不說,一線工程師們最重要的工作是應對配送機器人在實際落地應用過程中暴露出來的種種問題。

好奇的人們

其實這並不是機器人首次戰“疫”。早在 2003 年非典期間,國內就有機器人陸續投放到醫院中使用,包括中科院自動化所研製的“愛姆”機器人和哈爾濱工程大學研製的“護士助手”機器人等。但當時這些機器人研製產出的時間較晚,到 2003 年五六月份才陸續投放使用,並未參與疫情爆發時期的工作,同時續航能力較差,充滿電後只能連續工作 2-3 小時,智能化等方面也並不成熟。

17 年後的現在,隨著物聯網和人工智能技術在醫療領域的應用越來越普及,機器人技術已經變得更為成熟,但總體來說,機器人在實際醫療場景中的應用仍然偏少。不僅僅是醫護人員的使用習慣還沒培養起來,對於普羅大眾而言,醫療機器人也還是個稀奇玩意,“不知道有啥用”。

賽特智能這次在廣東省人民醫院部署的智能配送機器人在首次任務執行時就遇到了一點小阻礙,病房裡的患者對機器人表現出了極大的好奇心,總要觀察好久才讓機器人運送汙物出房間,這種好奇心平均要到機器人第三次進入病房的時候才會逐漸消散。

機器人和患者。圖右這名小女孩今年五歲,跟父母一家三口得了新冠肺炎住在醫院的隔離病房,住院期間小女孩身體非常虛弱,但每次機器人路過都會探出頭好奇地看著機器人,還會跟機器人打招呼。

調試、調試、再調試

儘管很多機器人在實驗室等理想環境下表現不錯,但真正到了醫院,不僅過道狹窄、人員擁擠,還有不時“疾馳而過”的醫護人員和急救病床、設備等。機器人如何在保證人機共存環境下行駛安全的同時,應對開放環境中出現的各種移動、非移動的不規則障礙物,保障物資運送的效率?賴志林認為這是將機器人應用於醫院環境最大的技術難點,對機器人的感知能力、定位能力和內部導航算法都提出了非常高的要求。

賴志林表示,機器人要做到滿足精準送達、避障敏捷、行走流暢的要求,必須實現 3 個核心精準:感知精準,關鍵傳感器采集的數據精準,能夠適應環境中各種干擾因素,如透明玻璃、反光路面、純黑牆面等等,同時能夠應對空曠環境、特徵不明顯區域等;導航精準,算法需要具備有良好的魯棒性,能夠剔除各種異常數據,同時能夠通過機器人導航模型實時規劃出最優路徑,調整自身的運動姿態,繞行障礙物,並實現精準到達目標點位;運動精準,機器人運動控制需要有封閉的運動控制策略,同時要保證機器人的相關運動機構具備有精確配合度,保證機器人能夠精確執行導航算法策略。

機器人本身技術過硬的同時,也需要現場技術人員針對每個醫院不同的運行環境,調整避障及導航策略。

武漢漢口醫院的感染區通道狹窄,而且一開始還有不少患者家屬,從技術上看對機器人的行走有一定挑戰。為了讓機器人盡快上崗,現場支持的工程師王力馬不停蹄地修改程序,對機器人的導航算法做權衡和調整,最後將機器人的移動速度從每秒 1-1.2 米降到每秒 0.7-0.8 米,響應範圍從 3-6 米縮小至 1 米左右,確保了機器人運轉無誤。

圖右是廣東援助武漢醫療隊駐漢口醫院的一位護士,大年三十接到任務出征武漢,已經連續工作了十來天。在配送機器人“小逸”走進武漢漢口醫院的第一天,她聽說是從家鄉廣州支援的機器人,一定要過來拍張合影。因為在隔離區的手機都要包著塑料膜,拍下的合照有些模糊。

後方技術支援

大規模傳染性疫情的發生概率較低,大多數機器人設計的初衷並不是解決這個問題,因此機器人的應用場景和疫情之前會有很多不同之處,機器人與應用場景的匹配需要時間。

這次新冠肺炎疫情傳染性非常強,需要嚴格有效的消毒,很多機器人並不具備這一能力。不過對賽特智能來說這不是太大的問題,其配送機器人在設計之初就考慮到了醫院的消毒和隔離需求,選用的材料全部耐腐蝕且具備一定防水等級,可以直接用消毒液或酒精擦洗表面完成消毒。另外,機器人的箱體內部安裝了足夠功率的紫外消毒燈,可以隨時保持箱體及物品的安全。機器人還具備遠程實時語音視頻通訊功能,可以通過調度系統與隔離病房的護士或病人直接交流。

另外,針對疫情前線出現的新需求,賽特智能在第一時間和中山大學智能工程學院以及中山大學第一附屬醫院組建了聯合突破小組,展開相關的研發工作,為前線技術人員提供支持。比如針對前線醫護人員流動性大、工作緊張等特點,重新設計了下單及調度流程;針對汙染區域操作人員不方便操作電腦等設備,開發專用遙控搖桿執行遠程開門、遠程語音提醒等功能。

此外,很多重點防疫區域需要對大量的人群進行篩查。對此,聯合突破小組也快速地進行了這方面產品和功能的開發。在區政府的協調以及供應商的協助下,全新設計的機器人在這月底就能形成產能。

醫療機器人應用時代提前到來?

儘管醫療機器人還有諸多不足,但業內對其價值基本達成共識:長期來看,智能機器人與醫院的結合,是未來醫療領域發展的大趨勢。

中商產業研究院在《2019 年中國醫療機器人行業市場前景研究報告》中指出,多方面因素共同催生著醫療機器人行業需求:

中國人口老齡化和老齡人口高齡化都呈現逐步加深態勢,預計到 2050 年老年人口規模將達近 5 億,而老年人是醫療服務需求的主體;

醫療資源供需緊張,優質醫療服務緊缺,這恰恰是醫療機器人的市場機會;

近年來,移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智能、5G 等信息技術都取得了一些突破,會直接或間接地令機器人領域受益。

在大趨勢下,免不了出現一些追風口的人。賽特智能聯合創始人李良源對疫情中突擊進醫療圈的現象感到無奈,在他看來,這次疫情畢竟是一個短時間的突發事件,一些快速拔苗助長出來的產品,不管在疫情中還是疫情過後,都不會有實際意義,反而造成了社會資源的浪費。

不過疫情會成為醫療機器人的試金石,讓大家快速看清機器人產品實際的能力和問題。

“這次疫情能夠在一定程度上把一些沒有實際用途以及技術能力不過關的產品暴露並淘汰掉。另外,對於能夠在疫情中肩負起責任的公司來說,確實是一次技術及實力的提升及展示的機會。這次疫情讓人們更加重視醫用機器人的價值,也對醫用機器人有了更加清晰的認識,我覺得這次事件是機器人應用時代的開始。”李良源向 InfoQ 記者表示。

如果機器人應用時代真的提前到來,對現場支持人員的需求勢必會增大,未來機器人如何通過遠程部署的方式,減少需要奔赴一線的技術人員的數量,是需要整個行業重點考慮的問題。

對於李睿來說,現在最大的願望就是所有奔赴一線的工程師都保護好自己,順利完成抗疫任務,等疫情結束之後,每個人都平平安安地返回廣州,“一個都不能少”。

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