为提升灾后救援与恢复工作的安全性及效率，日本与瑞士的研究团队在 CAFE项目框架下，共同开发了一套融合巨型机械手与人工智能的灾害应对系统。该系统主要针对地震、山体滑坡等灾害发生后形成的复杂废墟环境以及河道阻塞等次生风险，旨在替代人类进入高危区域，减少救援与清理过程中的人员伤亡。

系统由两大技术部分组成：一是基于软体机器人原理设计的自适应巨型机械手，用气动执行器模拟肌肉运动，通过分布于指尖与手掌的多模态传感器实时获取物体信息，动态调整抓握力度与方式，从而实现对脆弱物体与重型残骸（如混凝土块、扭曲金属）的稳定抓取与搬运，最高负载可达 3 吨；二是由奈良先端科学技术大学院大学研发的人工智能挖掘控制系统，运用“从模拟到现实”的强化学习范式，先在虚拟灾害环境中进行大量训练，学习识别障碍、规划挖掘路径、评估土方稳定性，进而将习得的决策能力迁移至现实场景，实现自主、适应性地操作，而非依赖预设指令。

研究团队于 2025 年 8 月在筑波市进行了技术成熟度等级 4 的受控演示。演示中，机械手成功完成了对柔软泡沫块与尖锐金属碎片的抓取任务，过程中未造成物体损坏或失控，展现出其在混杂废墟中灵敏与强力模式间快速切换的能力。同时，结合 AI 系统的挖掘程序也在模拟灾害地形中展现了自主分析与适应性作业的潜力。这些测试结果表明，该集成系统具备在不可预测且危险的环境中执行清理与疏通任务的初步能力。

图1 现场测试图像

研究团队计划将系统投入更接近真实灾害场景加以测试，验证其在侵蚀河床、山体滑坡堆积体等复杂地形中的实用性。该技术有望从根本上改变传统依赖人工作业和高风险机械操作的灾后恢复模式，为应对天然坝体险情、快速疏通救援通道、精细清理废墟等任务提供一种安全、智能且高效的解决方案。

沈阳消防研究所译自：https://interestingengineering.com/innovation/robothand-on-excavator-disasters-japan

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