智慧高速 | 机器人在高速公路领域如何开展研究和应用

随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人的行业应用正在不断纵深。从25年的春晚机器人表演节目，我们就知道未来十年，不光是AI的天下，同样也是机器人爆发期。

就像AI一样，我们突然发现机器人现在开始变得有用了，那么，作为高速公路从业者如何快速开展研究和应用？

本文就从开发、应用场景及人工智能的关系来进行一次探讨。

一、机器人的开发难度不断下降

从波斯顿动力到宇树，我们从自媒体和新闻报道看到了各类机器人的日日新。

从最初机器人厂商自我研究传感器、运动模组等硬件产品，到目前采用批量标准化组件搭建机器人，充分说明了机器人的开发难度正在不断下降。

也就是说，随着技术的进步和产业链的成熟，机器人开发流程已经从早期的定制化、高难度模式，逐步演变为标准化、模块化的高效模式。

那么一个当前一个机器人的开发流程是什么样的？一般都是通过需求分析、硬件设计、软件开发、系统集成和测试优化的协同推进。

而且目前有开源项目可以快速搭建原型进行功能验证，类似Arduino，一个开源电子原型平台，由硬件（开发板）和软件（IDE）组成，旨在让开发者、创客和爱好者能够轻松构建交互式电子项目。

二、高速公路领域的机器人应用场景

机器人将会在体力劳动和脑力劳动领域开展应用。

也就说，不仅仅是我们通常理解的缴费机器人、发卡机器人、养护机器人等，在数据分析、信息服务的脑力劳动领域机器人也有其重要的应用场景。

除了目前正在应用的场景，未来高速公路领域还可应用的专业性机器人都有哪些呢？简单罗列一下：

1. 数据分析与决策支持机器人

• 交通流量预测机器人：通过大数据分析和机器学习技术，实时预测高速公路的交通流量变化，为交通管理部门提供动态调度和拥堵预警支持。 此类机器人的雏形及雏形已有，目前来说还是作为软件模块来呈现。
• 事故分析与应急决策机器人：结合历史数据和实时信息，分析事故原因，生成最优应急处置方案，提升事故处理效率和安全性。 跟交通流量预测机器人一样，需要做成软件模块，方便从当前中心软件平台移植到其他平台。
• 路况健康监测机器人：利用传感器和AI算法，监测路面、桥梁、隧道的健康状况，预测潜在风险，为养护决策提供科学依据。 此类机器人的应用效能一般，主要还是数据源的零散性及数据质量不高。

2. 信息服务与交互机器人

• 智能客服机器人：通过语音识别和自然语言处理技术，为驾驶员提供实时路况、导航、服务区信息等个性化服务 。 此类机器人应用非常普遍，目前来说还是需要与大模型的对接应用，进一步提高其反应及信息准确性。
• 信息发布与引导机器人：在服务区或收费站部署，通过多媒体交互设备，为驾驶员提供交通信息、天气预警、路线规划等服务 。 10年前就在服务区等示范项目中有所应用，但是基于服务内容的固定，应用效果没有凸显，但是目前基于AGI的快速发展，此类机器人也可以焕发新春了。
• 智能语音交互机器人：在隧道或事故现场，通过语音播报和对话功能，引导驾驶员安全通行或疏散。 此类机器人是紧急电话与道路广播的结合体，目前受限于道路嘈杂环境，其形态和应用还有待提高。但是我们可以看到机器人的快速发展，未来多个设备的一体化集成将促进新机器人的推出。

3. 安全与应急处理机器人

• 隧道应急疏导机器人：在隧道内发生事故时，快速抵达现场，采集数据并辅助指挥中心制定疏散方案。 目前来说基本都是采用轨道式机器人，个别单位也在示范行走式机器人。如果轨道式机器人的轨道不改革，那么高的建设成本，很可能导致机器狗、履带式机器人的快速普及。
• 智能预警机器人：通过雷达、摄像头等设备，实时监测高速公路上的异常事件（如行人闯入、车辆违停等），并及时发出预警 。 此类应用一般为软件载体，但是当监控中心的值班人员变为机器人的时候，也就搭载此类模块，具备智能预警功能。
• 消防与救援机器人：配备灭火设备和生命探测仪，在火灾或事故现场执行救援任务，减少人员伤亡 。 此类机器人在消防领域的应用已经普及 。目前来说，如果隧道消防智能化，配置了低成本机器人，什么效果？

4. 养护与施工机器人

• 智能清洁机器人：自动清洁隧道内壁、灯具、路面、伸缩缝等，提升养护效率和安全性 。 这是一个未来发展的重要领域，目前在电力塔、金属管道等方面的应用已经出现，而且对隧道结构的探测及清洁机器人，国内已经有厂商进行了试验，目前来说是解决不封路的应用场景问题。
• 护栏安装机器人：通过机械臂和自动化技术，高效完成护栏板的安装和维修，减少人工成本和风险。这个不太熟悉，目前来看，也具备实现场景。
• 路面修复机器人：利用3D打印和AI技术，自动检测和修复路面裂缝、坑洼等病害。这个是一个广阔而且有发展的领域。

5. 物流与运输机器人

• 智能配送机器人：在服务区或收费站为驾驶员提供食品、药品等物品的配送服务。

6. 其他创新应用机器人

• 无人机巡检机器人：通过无人机技术，对高速公路进行空中巡检，快速发现路面、桥梁、隧道的异常状况。
• 智能充电机器人：为新能源车辆提供移动充电服务，解决充电桩不足的问题，目前市场上已经有，需要解决和注意的是电力安全问题。
• 环境监测机器人：实时监测高速公路沿线的空气质量、噪音污染等环境指标，为环保管理提供数据支持。

三、机器人与人工智能

“机器人人工智能与大语言模型（LLM）或视觉模型（VLM）最大的不同之处在于，LLM或VLM往往需要将问题几乎完全解决，才能真正发挥其应用价值。”

机器人则不是，他可以慢慢的从解决一个小问题开始应用，最后成为一个具身智能体。

目前来说机器人一般采用端对端模型，按照英伟达的思路，就是从传感器数据直接映射到关节运动。未来的一段时期，仍然是专业性的机器人开始大面积普及和应用，就类似我们现在的缴费机器人、发卡机器人、养护机器人等。

那么，机器人与人工智能的关系？

1. 感知能力：AI 增强机器人的环境理解

人工智能通过计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和传感器融合技术，赋予机器人感知和理解环境的能力。

例如，视觉语言模型（VLM）可以帮助机器人识别物体、理解场景语义，从而更精准地执行任务 。

多模态 AI 技术（如 GPT-4V 和 Gemini）进一步提升了机器人的跨模态理解能力，使其能够整合视觉、语言和动作信息，实现更复杂的交互 。

2. 决策能力：AI 驱动机器人的自主决策

大型语言模型（LLM）和强化学习（RL）技术使机器人能够根据自然语言指令生成任务计划，并在动态环境中自主调整策略。

例如，RT-2 模型通过端到端学习，直接从传感器数据生成机器人控制指令，显著提升了任务执行的灵活性和效率 。

端到端模型（如 Figure AI 的 Helix）通过单一模型实现感知、决策和控制的闭环，减少了传统模块化架构中的信息损耗和延迟 。

3. 执行能力：AI 优化机器人的动作控制

AI技术（如深度学习和运动规划算法）提升了机器人在复杂环境中的操作精度和适应性。

例如，星动纪元的 ERA-42 模型使五指灵巧手能够完成 100 多种复杂操作任务，展现了强大的泛化能力。

端到端模型还支持机器人在无网络环境下离线运行，确保数据安全和实时性。

我们看到端到端模型的重要性，它就是通过单一神经网络实现从感知到控制的闭环，简化了系统架构，提升了响应速度和决策精度。

未来，端到端模型将进一步融合多模态AI技术，支持机器人在更复杂场景中的自主决策和执行。

四、结语

预计，在未来十年内，机器人技术将迎来彻底的爆发，预计三到五年，开始大面积普及，将逐渐应用在各个行业和场景。

“十年后，机器人技术将对社会产生颠覆性的影响，就像几百年前电力普及一样”--伯恩特（1X Technologies创始人）。