近日日本宇都宮大學進行一項結合自動走行機械人與次世代路面電車（LRT）系統的中距離配送實驗，展示機械人自動搭乘公共交通工具進行物流配送的潛力。這項技術有望解決物流運輸力不足等問題。

在實驗中，機械人從宇都宮市的宇都宮站東口出發，經由 LRT 到達位於櫪木縣芳賀町的樫之森公園，總行程約 14 公里。機械人能夠自動識別電車門的開關狀態及廣播通知，並能判斷交通燈信號，以確保在安全的情況下穿越馬路。

參與此次實驗的是宇都宮大學旗下的創業公司 REACT 所研發的兩台機械人，其中一台更配備了最新的技術，能夠自動完成上車和判斷信號燈的功能。機械人在上車時會識別車體開閉按鈕的顏色和形狀，確認車門已打開。下車時，機械人通過識別每個停留站的 Wi-Fi ID 變化和車內廣播音訊來判斷目的地。

機械人自動送餐服務已逐漸普及，如 Uber Eats 已在美國和日本的特定地區開始運行自動送餐機械人，期望能解決勞動力短缺問題。宇都宮大學的這項實驗則進一步探索了機械人在中長距離配送中的應用，為未來智能物流提供了重要參考。

資料來源：Newswitch
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香港中文大學（中大）醫學院研發了一款採用多模態數據人工智能分析的手機應用程式，該技術可透過面部表情、聲音、文字及作息習慣等多種生物指標來診斷抑鬱症，研究結果已於國際期刊《Translational Psychiatry》發表，證實此技術能有效評估抑鬱症。

全球約有 3 億人受抑鬱症困擾，根據 2015 年香港精神健康調查，每 100 名港人中有 8.3 人患有抑鬱症。精神健康服務需求龐大，醫學界積極探索無需面診的電子平台診斷方式。中大醫學院精神科學系主任榮潤國教授表示，抑鬱症涉及生理、認知、情緒、語言及作息等多方面變化，傳統臨床診斷結合電子方式量度多模態數據，將成為新一代評估工具。

中大醫學院於 2021 年 6 月至 2023 年 3 月進行一項對照研究，分析「多模態數據」診斷華人抑鬱症患者的成效。研究招募了 101 位抑鬱症患者及 82 位無精神障礙人士，參加者需連續七天佩戴腕動計記錄作息，並在手機程式中評估快樂指數，錄影片段記錄表情、聲線及感覺描述。研究發現，抑鬱症患者的主要生物特徵包括減少活動時間、作息紊亂、眉頭緊皺、語速變慢且傾向使用帶有消極情緒的語言。

榮潤國教授指出，抑鬱症患者面部表情常見「Omega sign」，即眉頭間形成 Ω 符號，顯示情緒低落。語速變慢和使用第一人稱是跨文化現象，反映自我關注傾向。這些生物特徵可成為識別高風險人群的指標，研究證明「多模態數據—人工智能平台」輔助醫學教育及培訓的潛力。

博士後研究員陳捷博士表示，人工智能分析多模態數據能有效判斷患者是否曾患抑鬱症，統計學上 F1 分數達 0.81，且能評估患者臨床狀態，F1 分數達 0.70，優於單模態或簡單自我評估。

助理教授李汶浩博士提到，計劃運用研究所得的電子生物標記，建立專門篩查和監測華人抑鬱症患者的人工智能自動化系統，該系統具協助診斷和監測潛力，有望緩解醫護人員壓力。

隨著人工智能（AI）技術進步，假資訊和錯誤資訊威脅日益增長，政治家近月來不斷收到有關這方面的警告。這次研究由醫務衞生局醫療衞生研究基金資助，顯示電子平台診斷技術在未來的廣闊應用前景。

▲陳捷博士模擬抑鬱症患者眉頭緊皺的表情

▲AI 會拍攝測試者表情，評估抑鬱症風險

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