各地陆续开学复课，如何守好校门安全“红线”？面对校园、幼儿园的测温刚需，脱胎于清华大学计算机系、中国科学院自动化研究所的科研团队加速研发出红外热成像测温机器人。
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闵海波和同事们与教育机构打交道多年，察觉到这一“痛点”，去年5月就开始着手攻关“经济适用型”非接触式测温仪，原计划用一年时间完成。突如其来的新冠肺炎疫情促使他们加快技术落地，日前已推出产品并将其部署于部分学校及幼儿园。
这款测温机器人使用低成本硬件，但通过深度学习、增强学习达到算法补偿，实现较好的精度和稳定度。闵海波举例说，大人流体温检测设备的关键组成部分是“黑体”，有了它，测温稳定可靠，但成本始终降不下来。并且受疫情影响，“黑体”产能供应不上来。他们的做法是调动18万条数据，内置人工智能深度学习，由此免“黑体”校验。
闵海波说，经实地测试及计量机构测定，测温机器人支持1—2米区间戴口罩的人脸识别，可同时快速测温3—5人，每分钟可测80—120人，温度误差在正负0.3摄氏度之间。测温机器人还可对人脸自动跟踪，对体温异常人员自动报警。综合比较传统的非接触式测温仪，在同等应用效果下“节约一半成本”。
研发团队还将测温机器人以模块形式融入以往制售的教育服务机器人里，加上“考勤”“视频推送”等功能，兼顾校方、园方的教育和管理需求。北京石景山区幼儿园园长左丽君表示，红外测温与教育机器人一体解决方案极大提高了晨检与考勤效率，好用且易用。
疫情期间，闵海波和同事们还赶制出一个互动化智能教学线上教学平台。“帮助合作的教育培训机构招生接近两万人。”他说，“云课堂”方兴未艾，但对不少面向2—8岁孩子的教培机构来说，把线下课程转到线上实则很难，一些直播课普遍生硬，难以调动孩子的积极性。这个平台的主要作用在于，一方面提高课程的游戏化、交互化、智能化，“教师通过拖曳、编辑模块，更容易创建互动课程”；另一方面，后台算法根据课上孩子的问答、情绪、活跃程度、专注程度等情况生成报告，辅助教师给出评测与针对性建议，继而更好实现因材施教。
“我们终极目标是把人工智能引入课堂，让机器人发挥数据采集及分析的特长，真正辅助幼教老师。”闵海波坦言，人工智能与幼教服务两部分看似可以简单组合，实际存在技术壁垒，需要创新技术和跨界思维。2015年以来，宾果智能团队联合清华大学智能技术与系统国家重点实验室开展探索，迄今为止，利用智能机器人在幼儿园的课程实施总时长超过500万小时。
他们更将目光投向偏远乡村。去年，团队利用助教机器人在四川省凉山彝族自治州实施“一村一幼”推普课程，在当地320家村幼点示范应用。闵海波解释说，当地极度缺乏汉语教师，而一些彝族孩子因为汉语水平较低，不适应课堂，继而选择退学。“用永不离职的智能机器人辅助彝族老师教普通话，还可对当地彝族孩子情况做长期追踪。”他说，今年计划把这个项目带入甘孜藏族自治州，在教育领域为脱贫攻坚贡献一份力量，
文章来源：中国新闻网 编辑：司马行空
