近期，日本東京正積極測試一款名為AIREC的人形機器人，旨在探索其在護理老年人方面的潛力。這款機器人被設計為老齡化社會的重要助手，其能力在一次演示中得到了體現：成功協助一名男子進行側轉，這對于日常護理工作如更換尿布和預防褥瘡等至關重要。

AIREC機器人的開發，源于日本長期面臨的養老護理人員嚴重短缺問題。這款重達149公斤的機器人，預示著機器人護理的未來。早稻田大學教授杉野茂樹，同時也是AIREC項目的負責人，表示：“隨著日本社會老齡化加劇及出生率下降，未來機器人在醫療、老年護理及日常生活中將發揮不可或缺的作用?！?/p>

隨著老齡化人口比例不斷上升，護理服務需求激增，而人形機器人在姑息護理領域的應用也日益受到重視。社會結構的轉變導致護理人員數量不足，這進一步凸顯了自動化解決方案在高效、安全完成護理工作中的重要性。

盡管需求迫切，但早稻田大學的研究人員指出，機器人在護理領域的全面應用仍面臨技術障礙。這些障礙必須被克服，才能實現機器人的廣泛應用。其中，深度神經網絡（DNN）的應用被視為提升機器人感知能力和運動規劃的關鍵。

護理機器人不僅需要執行預設動作，還需根據各種不可預見的情況靈活調整。為此，DNN的引入能夠顯著提升機器人的適應性。研究人員強調，護理機器人必須擁有出色的力控制能力，知道何時以及如何施力，以確保安全、高效的護理，同時避免對老年人的脆弱部位造成不必要的壓力。

為了提升機器人的力控制能力，早稻田大學團隊在2024年提出了一種基于深度學習的架構，使人形機器人能夠動態調整關節剛度。該架構依賴于阻抗控制，使機器人在執行任務時能夠避免對非目標區域施加過度壓力，同時施加適當的力。機器人還能通過關節狀態的注意力系統，自主切換不同的交互力模式。

東京機器人公司的Torobo人形機器人被用作測試平臺，配備了先進的傳感器和控制系統。通過運動捕捉設備，操作員可以直接控制機器人，使其動作與操作員的手臂動作同步。在護理任務中，阻抗控制確保機器人動作靈活且施加適當的力。同時，基于深度學習模型的EIPL架構能夠預測未來事件，減少誤差，提升護理動作的精確性和適應性。

目前，AIREC仍處于測試階段，預計最早將于2030年在護理機構或醫療機構投入使用。其初步定價預計高達48.4萬元人民幣。隨著技術的不斷進步和老齡化問題的日益嚴峻，AIREC等護理機器人的應用前景廣闊。

值得注意的是，我國在養老機器人領域也取得了重要進展。國際電工委員會（IEC）近期發布了由我國牽頭制定的養老機器人國際標準IEC 63310，為養老機器人的設計、生產、測試及認證提供了統一規范，這將有助于推動全球養老機器人產業的健康發展。