馬里蘭大學測試AI搜救編隊：無人機找人、機器狗分診送醫護

地震或重大災難發生後，現場最要命的從來不是沒有藥，而是趕來的急救醫生太少，根本來不及判斷該先救誰。

面對這種傷員遠多於醫生的場面，馬里蘭大學的 RoboScout 團隊想出了一個新組合：讓無人機在空中搜救，機器狗在地面分診，替醫生搶出黃金救援時間。

這個專案正在參加美國國防高階研究計劃局 DARPA 為期三年的傷員分診挑戰賽。上個月他們剛在喬治亞州的佩裡完成了大規模野外演練，10 月 16 日又在馬里蘭機器人中心向外界做了公開演示。

天上無人機搜尋，地上機器狗問診

整套系統的配合其實很直接，無人機先飛入災區上空，利用感測器定位地面的倖存者。

一旦找到目標，無人機就會把具體座標即時同步給地面的急救人員和機器狗。今年他們還特意增加了夜間場景，測試無人機在惡劣光照下的搜救表現。

現場負責地面互動的，是一臺改裝過的波士頓動力 Spot 機器狗，團隊給它起名叫 Apollo。它自己揹著一臺車載 AI 計算裝置，能夠自主跑到傷員身邊。

演示中，機器狗走向一個倒地的人體模型，開口打招呼詢問是否需要幫助。它會先掃描對方的生命體徵，再利用板載的大語言模型和傷員對話，收集傷情細節。

做完初步評估後，機器狗會把分診結果直接推送到急救醫生的手機上。這樣醫生還沒走到跟前，就已經清楚傷員的心跳、呼吸和受傷程度。

更接地氣的一個設計是語音呼叫。如果發現重傷員，機器狗會在現場直接大聲呼喊醫護人員。專案負責人 Derek Paley 解釋說，醫生的手和眼睛當時肯定在忙著救人，但耳朵還在聽，這種吼一嗓子的提醒在實戰中非常管用。

在等待救護的過程中，機器狗還會守在旁邊充當監護儀，只要傷員的生命體徵出現波動，就會立刻向醫生報警。

為什麼重要

在突發災難裡，快速分診往往決定了生死。但在混亂的事故現場，讓醫生拿著板夾挨個跑位、檢查和記錄，不僅效率極低，還可能讓醫生自己暴露在餘震或毒氣等危險之中。

我們認為，RoboScout 這個方案最聰明的地方，是沒有好高騖遠地讓機器人一開始就上手做手術，而是精準卡位在資訊收集和初篩上。讓機器狗充當醫生的眼球、耳朵和麥克風，把最耗時間的現場問詢和體徵記錄自動化，醫生只需要專注做最終決策和搶救。

不過，這套體系要真正落到現實災難裡，挑戰依然不小。團隊目前在演習中特意讓機器人與真人演員保持兩米以上的安全距離，說明物理接觸依然存在安全隱患。機器狗在複雜廢墟中的越野能力、現場極度嘈雜環境下大模型的語音互動準確度，都還需要在真實環境裡檢驗。

但不管怎樣，無人機找人加上機器狗分診的鏈路已經跑通。隨著他們和醫學院急救人員的持續磨合，在未來幾年的災難現場，第一個趕到傷者身邊的，大機率真的會是一隻帶著揚聲器和螢幕的機器狗。