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颠覆性AI突破：RESCUE系统模拟百人逃生，重塑公共安全未来 | AIGC.Bar AI新闻

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在人流密集的公共场所，如地铁站、体育馆或大型商场，一次突发事件可能瞬间演变为一场灾难。如何科学有效地组织人群疏散，一直是公共安全领域的重大挑战。传统的疏散模拟往往过于简化，无法真实反映复杂环境下的人类行为。如今，一项颠覆性的人工智能研究成果，正为解决这一难题带来曙光。
天津大学联合清华大学、卡迪夫大学共同发布的RESCUE框架，是全球首个能够实时、在线模拟数百个虚拟人进行三维场景逃生的多智能体系统。它不再是将人简化为二维的点，而是赋予每个虚拟人“大脑”，让他们能够像真人一样感知、决策和行动，为公共安全应急预案的制定和优化提供了前所未有的强大工具。这项前沿的AI新闻，标志着大模型技术在物理世界模拟应用中的一次重要飞跃。

传统模拟的瓶颈与RESCUE的颠覆性创新

长期以来，人群疏散模拟面临两大核心瓶颈：
  1. 过度简化：现有方法大多在二维平面上将人群表示为移动的点，虽然能大致描绘轨迹，却完全忽略了真实世界的三维复杂性、个体的身体形态以及真实的物理碰撞、推搡和摔倒等行为。
  1. 缺乏个性：传统模型无法体现人群的多样性。在真实逃生中，年轻人、老人、儿童和残疾人的行为模式截然不同。忽略这些差异，会导致模拟结果严重失真，无法为现实决策提供有效参考。
为了打破这些局限，RESCUE框架从神经科学中汲取灵感，创新性地引入了人类大脑的“感知-决策-运动控制”（Sensory-Decision-Motor, SDM）循环机制。这意味着系统中的每一个智能体都具备了独立思考和行动的能力：
  • 感知（Sensory）：实时“看到”三维地形、障碍物、出口位置以及周围同伴的动态。
  • 决策（Decision）：根据感知到的信息，在线规划自己的逃生路径，并动态调整策略。
  • 运动控制（Motor）：基于决策，生成符合自身生理特征的、物理上合理的动作。
这种设计理念的转变，使得RESCUE成为首个能够同时保证实时性、物理合理性、行为个性化和动态环境感知的三维人群疏散模拟框架。

深入解析：RESCUE框架的三大核心支柱

RESCUE的强大能力，源于其设计精巧的三层核心架构，完美复刻了人类在紧急情况下的反应链条。

1. 决策层：三维自适应社会力模型

为了让虚拟人做出“聪明”的决策，研究团队设计了一套专为三维物理环境打造的自适应社会力模型。它包含三种关键驱动力：
  • 驱动力：驱使智能体朝着最终目标（如出口）前进。
  • 排斥力：确保智能体能主动避开墙壁、障碍物以及其他同伴，避免碰撞。
  • 绕行力（创新点）：当智能体前方出现拥堵时，它不会像传统模型那样原地等待或强行冲撞，而是会产生一个侧向的“绕行力”，主动寻找空间绕过障碍。这极大地提高了疏散效率，也更符合真实的人类避障行为。

2. 运动控制层：个性化步态控制器

RESCUE最令人惊叹的特性之一，便是其高度的个性化。研究人员开发了一种个性化步态控制器，能够根据预设的属性（如年龄、健康状况）为每个智能体生成独一无二的动作。
在模拟中，你可以清晰地看到： * 年轻人步履矫健，快速奔跑。 * 老年人步速较慢，行动谨慎。 * 残疾人或伤员则会表现出蹒跚、不稳定的步态。
这种差异化是通过将不同人群的典型步态特征与一个庞大的动作风格数据库进行映射，并利用先进的扩散生成模型实现的。这使得整个疏散过程不再是千篇一律的机器人行军，而是一幅生动、真实的人间图景。

3. 感知层：多模态环境信息分析

这一切智能行为的基础，是强大的感知能力。RESCUE的每个智能体都能实时分析多模态的环境信息，包括地形的高低起伏、障碍物的精确位置和形状、以及邻近个体的状态和意图，从而为精准的决策和行动提供数据支持。

不只是移动：部位级受力感知与风险预警

RESCUE的价值远不止于模拟疏散过程。它还集成了一个极为实用的功能——部位级受力感知与可视化。
研究团队为每个虚拟人的24个身体关键部位（如头部、胸部、四肢）都安装了虚拟力传感器。在模拟过程中，一旦发生碰撞或挤压，系统会实时记录每个部位承受的力，并通过颜色深浅在模型上进行可视化展示——颜色越深，代表受力越大。
这项功能具有巨大的现实意义。建筑设计师可以利用RESCUE来评估新设计方案的安全性。例如，模拟数千人在一个狭窄的走廊中疏散，通过观察受力可视化结果，可以提前发现哪些角落或结构最容易导致危险的踩踏和挤压，从而在施工前进行优化，将潜在风险降至最低。这无疑是AI技术赋能公共安全设计的典范。

成果斐然：AI模拟的未来已来

实验结果充分证明了RESCUE框架的卓越性能。在与多种现有方法的对比测试中，无论是在疏散成功率还是在避免跌倒方面，RESCUE都表现出压倒性优势。传统的二维方法无法表现三维运动，而其他三维控制方法则存在动作畸变、轨迹混乱或频繁碰撞等问题。
相比之下，RESCUE生成的疏散动画不仅过程合理、动作流畅，并且充满了富有个性的细节。这项研究成果不仅是学术界的突破，也为广大AI爱好者和开发者展示了大模型在物理模拟领域的巨大潜力。想要获取更多前沿的AI资讯和深度解读，欢迎访问AI门户网站 AIGC.Bar，这里汇集了最新的AI日报和行业动态。

结论与展望

RESCUE框架的发布，不仅仅是一篇学术论文的成功，它为我们描绘了一幅人工智能深度参与社会治理和公共安全的未来蓝图。通过高度拟真的模拟，我们可以在零成本、零风险的虚拟环境中反复测试和优化应急预案，从而在现实世界中拯救更多生命。
未来，该框架的通用性和扩展性使其有望应用于更广泛的领域，如城市行人流动分析、智能交通系统规划、乃至构建更加真实生动的元宇宙虚拟世界。随着AGI技术的不断演进，像RESCUE这样的人工智能工具，必将成为人类应对复杂挑战、创造更美好未来的得力助手。
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