机器人3·15 | 赛迪「机器人国评中心」揭示机器人产品质量6大痛点!

来源:雷克世界


机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”,其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。当前,我国机器人市场进入高速增长期,“机器换人”浪潮势不可挡,产品应用层见叠出,但同时也发生很多机器人使用过程中的安全事故,导致人员伤亡、财产损失、信息泄露等,看似安全的机器人却在功能安全、电气关键零部件、信息安全、软件质量、操作系统等方面存在诸多问题。赛迪机器人检测认证中心通过检测认证和技术研究,发布《赛迪机器人3•15——机器人产品质量6大痛点》,以引起整个行业对质量和安全问题的关注。


痛点1:机器人功能安全现状堪忧, “帮手”可变“凶手”


 

据赛迪机器人检测认证中心CR测试部测试结果统计:国内机器人功能安全现状堪忧,平均危险失效率高出标准要求3-5倍,其中服务机器人尤为严重,个别达到10倍甚至更多。


赛迪机器人检测认证中心建议:在具体的安全功能设计和实现上,情况不容乐观,尤其是紧急停止和使能两个关键功能,大量厂家采用普通控制回路实现,未参照相关安全标准设计安全回路,未考虑冗余、元件平均危险失效时间、共因失效、故障诊断覆盖率等因素,一旦失效会产生严重的后果。


痛点2:机器人电气关键零部件靠不住,多重隐患并存


 

赛迪机器人检测认证中心CR认证部通过认证发现:部分国产机器人采用的电气关键零部件未经认证或不符合标准要求,存在严重的安全隐患,大大降低了整机的安全性和可靠性。


赛迪机器人检测认证中心CR认证部负责人杨学志建议:机器人整机企业应优先选用符合相关标准要求、经过认证的电气关键零部件,补齐安全回路中的短板,尽可能降低其安全功能在面对各种严酷条件时的失效率,确保产品符合标准的全部要求。


痛点3:工业机器人遭入侵,多出的第三只眼


 

赛迪机器人安全攻防实验室通过研究发现:越来越多的工业机器人嵌入了远程访问设备,允许用户连接到机器人上用于远程监控和维护。如果没有正确的进行配置,这些机器人将暴露在互联网上,工业机器人自身在软件和协议存在多种安全漏洞,受到攻击后可能引起非常严重的后果。


赛迪机器人检测认证中心建议:应尽快深入开展机器人安全攻防技术研究,对机器人网络安全进行检测和风险评估,建立安全预警平台,持续监测和保障机器人网络安全。


痛点4:服务机器人被黑客“附身”,近在咫尺的恐慌


 

赛迪机器人检测认证中心安全攻防实验室通过研究发现:商业、家庭、公共服务类机器人普遍存在隐私保护、通信传输等安全漏洞以及硬件架构设计不合理等风险,这些漏洞和风险易被攻击者利用进行破坏性或非破坏性攻击。


赛迪机器人检测认证中心建议:服务机器人研发机构应加强对交互系统、操作系统、运动控制及导航系统的安全检测,及时修复安全漏洞,避免攻击者进行非法破坏工作,危及用户及环境安全;作为广大消费者,也应加强服务机器人使用安全意识,注意隐私信息保护,以防被不法分子利用,引起社会危害。


痛点5:机器人应用软件千疮百孔,被忽视的质量短板


 

赛迪机器人检测认证中心CR测试部检测发现:目前工业机器人应用软件已相对成熟,而服务机器人应用软件实现效果参差不齐,并没有达到商业化软件质量要求,且多为定向定制产品,仅能满足客户最低使用需求,缺乏专业化、系统化、工程化的软件测试,质量问题频出,在功能性、可靠性、易用性、效率、可维护性、可移植性六大质量特性方面均存在较多问题。


赛迪机器人检测认证中心建议:机器人研发企业应加强关注应用软件产品质量,通过专业化、系统化、工程化的软件测试手段,补齐短板,提升产品核心竞争力,提高用户认可度。


痛点6:机器人操作系统藏漏洞,亟待统一规范



根据赛迪机器人检测认证中心操作系统实验室研究:2017年全年公开的机器人系统相关安全漏洞中仅操作系统相关漏洞就多达1493个,约为全年漏洞公布数量的1/10。目前国内85%以上的商业、家庭、公共服务机器人产品使用基于Linux内核的Android操作系统搭配ROS操作系统,部分产品使用Ubuntu操作系统。经过测试发现,机器人使用的主流版本操作系统存在134-267项漏洞,且存在可提权漏洞,直接威胁机器人及其应用系统的安全。


赛迪机器人检测认证中心建议:机器人操作系统是关乎国家战略安全的规则平台和管控平台,但目前国内没有能被广泛应用的机器人操作系统产品,我国应加快自主研发可控的机器人操作系统,减少安全漏洞、防止恶意入侵。


针对以上机器人产品质量6大痛点,中国软件评测中心机器人测试实验室主任巩潇表示,应加强机器人操作系统、安全攻防等共性技术研究,持续分类开展机器人横向测评以及国内外对标工作,对比国内外产品在功能、性能、安全性等方面的差距,加速国产机器人产品的升级换代,加速开展国产机器人CR认证工作,规范国内机器人市场,提升产品市场公信力。

 

对策与建议




未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/496681.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

jq如何在打开新的页面 关闭之前同链接的页面_教你如何“抢”其他域名的权重...

白帽波哥的上一篇文章《这三种域名,永远不会有询盘》里留了两个尾巴,一个是如何将好域名的权重导到一个新域名上,另一个是如何清除域名里的垃圾外链。今天先讲第一个,如何将好的老域名权重导到新域名,也就是业内常说的…

ARM GIC (五)gicv3架构-LPI

在gicv3中,引入了一种新的中断类型。message based interrupts,消息中断。 一、消息中断 外设,不在通过专用中断线,向gic发送中断,而是写gic的寄存器,来发送中断。 这样的一个好处是,可以减少中断线的个数。 为了支持消息中断,gicv3,增加了LPI,来支持消息中断。并且…

全球自动驾驶汽车发展指数哪家强?美德领衔,中国第七

来源:新智驾近日,罗兰贝格与德国著名汽车研究机构亚琛汽车工程技术有限公司共同发布《2017年第四季度全球自动驾驶汽车发展指数》报告,基于行业和市场两个维度,对全球主要汽车大国在自动驾驶领域的竞争态势做出全面比较。其中“行…

笔记:数据绑定表达式(一)

数据绑定表达式必须包含在<%#和%>字符之间。格式如下: <tagprefix:tagname property<%# data-binding expression %> runat"server" />或者如下&#xff1a; <%# data-binding expression %> ASP.NET 支持分层数据绑定模型&#xff0c;数据绑…

Java并发编程实战~Thread-Per-Message模式

我们曾经把并发编程领域的问题总结为三个核心问题&#xff1a;分工、同步和互斥。其中&#xff0c;同步和互斥相关问题更多地源自微观&#xff0c;而分工问题则是源自宏观。我们解决问题&#xff0c;往往都是从宏观入手&#xff0c;在编程领域&#xff0c;软件的设计过程也是先…

水面反光如何拍摄_如何在雨中拍摄,这些技巧会让你的摄影更完美

雨是柔弱的&#xff0c;是世界上最轻灵的东西&#xff0c;敲不响那钢筋水泥造的高楼。而瓦屋则不同&#xff0c;雨滴在上面&#xff0c;叮叮当当的&#xff0c;立即奏出悦耳的声音。身在小屋的人也就有了在雨中亲近自然的福气。而且在雨天睡觉是最舒服的了~在阴雨天气中最熟悉的…

2018全球最强物联网公司榜单揭晓|20家企业物联网战略大起底!

来源&#xff1a; 物联网智库丨公众号IDG旗下杂志《NetWork World》近期公布了全球最强物联网公司名单。本文根据入选评语&#xff0c;对20家企业战略布局进行搜集整理&#xff0c;供业内人士参考&#xff01;根据Gartner预测&#xff0c;到2020年将有超过200亿台联网设备。全球…

Python 中 xpath 语法 与 lxml 库解析 HTML/XML 和 CSS Selector

The lxml.etree Tutorial &#xff1a;https://lxml.de/tutorial.html python3 解析 xml&#xff1a;https://www.cnblogs.com/deadwood-2016/p/8116863.html 微软文档&#xff1a; XPath 语法 和 XPath 函数 W3school Xpath 教程&#xff1a;http://www.w3school.com.cn/xp…

Java并发编程实战~生产者-消费者模式

前面我们在《Worker Thread 模式》中讲到&#xff0c;Worker Thread 模式类比的是工厂里车间工人的工作模式。但其实在现实世界&#xff0c;工厂里还有一种流水线的工作模式&#xff0c;类比到编程领域&#xff0c;就是生产者 - 消费者模式。 生产者 - 消费者模式在编程领域的…

AI界的七大未解之谜:OpenAI丢出一组AI研究课题

来源&#xff1a;三体智讯今天&#xff0c;OpenAI在官方博客上丢出了7个研究过程中发现的未解决问题。OpenAI希望这些问题能够成为新手入坑AI的一种有趣而有意义的方式&#xff0c;也帮助从业者提升技能。OpenAI版AI界七大未解之谜&#xff0c;现在正式揭晓——丨1. Slitherin难…

vue 前端商城框架_前端工程师要掌握几个Vue框架

vue是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架&#xff0c;简单说Vue是类似于view的前端框架。vue开发核心是关注视图层&#xff0c;同时它更加容易与第三方库结合&#xff0c;再者我们在现有的项目中可以直接整合一起。目前vue技术社区在英文或中文都非常丰富&#xff0c;…

Python 模块 requests 模拟登录豆瓣 并 发表动态

如何抓取 WEB 页面&#xff1a;http://blog.csdn.net/chenguolinblog/article/details/45024643github 上一个关于模拟登录的项目&#xff1a;https://github.com/xchaoinfo/fuck-login Python爬虫之模拟登录总结&#xff1a;http://blog.csdn.net/churximi/article/details/50…

华为云BU总裁:如何把AI从噱头变为生产力?

来源&#xff1a;亿欧网 作者&#xff1a;张之颖“别跟着喊口号&#xff0c;少看朋友圈。…人工智能在中国被过分炒作了&#xff0c;现在国内人工智能已被娱乐化。不是做两个刷脸应用、搞一个APP就叫做人工智能。”华为云BU总裁郑叶来接受环球网记者的采访时表示&#xff0c;华…

Python 爬虫框架 - PySpider

Python爬虫进阶四之PySpider的用法&#xff1a;http://cuiqingcai.com/2652.html 网络爬虫剖析&#xff0c;以Pyspider为例&#xff1a;http://python.jobbole.com/81109 Python爬虫利器六之PyQuery的用法&#xff1a;https://cuiqingcai.com/2636.html 爬虫框架pyspider个人总…

AI技术加持,让协作机器人更安全

来源&#xff1a;机器人创新生态丨公众号来自众家新创公司与实验室的碰撞侦测与追踪技术&#xff0c;将使得在人类与其他移动物体周边的协作机器人更安全。一个美国圣地亚哥大学&#xff08;University of San Diego&#xff09;的团队便开发了一种更快速的算法&#xff0c;能协…

捕获异常_Recover捕获异常

“ 本文来源于《The Go Programming Language》”5.10. Recover捕获异常通常来说&#xff0c;不应该对panic异常做任何处理&#xff0c;但有时&#xff0c;也许我们可以从异常中恢复&#xff0c;至少我们可以在程序崩溃前&#xff0c;做一些操作。举个例子&#xff0c;当web服务…

仿msn弹出窗口

msnMessage.js文件代码&#xff1a; Code1 /** 2 ** 3 ** 类名&#xff1a;msnMessage 4 ** 功能&#xff1a;提供类似MSN消息框 5 ** 示例&#xff1a; 6 --------------------------------------------------------------------------------…

CPU诞生记|CPU制造全过程详解

来源&#xff1a;电子产品世界CPU(Centralprocessingunit)是现代计算机的核心部件&#xff0c;又称为“微处理器”。对于PC而言&#xff0c;CPU的规格与频率常常被用来作为衡量一台电脑性能强弱重要指标。Intelx86架构已经经历了二十多个年头&#xff0c;而x86架构的CPU对我们大…

二维数组 类型_Java第六章 | 二维数组的创建及使用、数组排序算法

二维数组的创建及使用1、二维数组的创建2、二维数组初始化3、使用二维数组二维数组的创建声明二维数组的方法有两种&#xff0c;语法如下所示&#xff1a;数组元素类型 数组名字[ ][ ];数组元素类型[ ][ ] 数组名字;数组元素类型&#xff1a;决定了数组的数据类型&#xff0c;它…

Semaphore及其用法

1、Semaphore 是什么 Semaphore 通常我们叫它信号量&#xff0c; 可以用来控制同时访问特定资源的线程数量&#xff0c;通过协调各个线程&#xff0c;以保证合理的使用资源。 比如&#xff1a;停车场入口立着的那个显示屏&#xff0c;每有一辆车进入停车场显示屏就会显示剩余…