世界各地的技术突破，特别是机器人技术和人工智能，正在迅速改变我们与周围技术的互动方式。机器人技术现在不再是一项影响深远的技术。它已经开始不仅影响复杂的商业环境，而且影响我们的生活。在过去的几年里，世界上出现了越来越多的机器人初创公司，他们在各种场景下都在推进与机器人的互动方式。以下是一份2021年最酷的机器人初创公司名单，这些公司正在颠覆机器人行业。据估计，到2025年，机器人市场将达到2100亿美元，以下是2021年最酷的10家机器人初创公司。Diligent Robotics       Diligent Robotics是德克萨斯州的一家机器人初创公司。它开发了人工智能增强的机器人助手，以便在日常环境中与人类协作并适应人类。DiligentRobotics设计并制造了像Moxi这样的机器人，帮助临床工作人员进行日常活动，以便他们能够专注于照顾病人。去年，这家初创公司在A轮融资中筹集了1000万美元，以扩大其解决方案的客户群，并加快其产品战略和软硬件开发。Magazino       Magazino是一家为仓库物流和内部物流开发移动感知驱动机器人的公司。这家总部位于德国慕尼黑的机器人初创公司制造软件并开发出能与人自主、安全地协同工作的机器人，其导航水平达到了以前无人能及的水平。Magazino的机器人利用机器学习和先进的计算机视觉与人类仓库工人一起工作，并做出正确的战略决策。BrainCorp       BrainCorp是一个机器人爱好者团队，致力于创建世界上最好的人工智能软件，用于构建和使用自主移动机器人（AMR）。这家总部位于加利福尼亚州圣地亚哥的初创公司为机器人行业开发了革命性的核心技术。该公司成立于2009年，其全面的解决方案支持当今自主机器的制造商在商业行业和应用中成功地生产、部署和支持机器人。Robust.AI       Robust.AI总部位于加利福尼亚的机器人启动为机器人的未来创造了新的基础。这家公司到处跑，自动化一些日常任务，甚至在一个非常基本的层面上与人交谈。健壮的.AI该公司正致力于开发一种认知引擎，机器人可用于制造业、医疗保健等不同目的。去年10月，该公司在a轮融资中获得1500万美元，总估值达到2250万美元。Simbe Robotics       总部位于加州的SimbeRobotics为书架审计和分析构建自动化解决方案。该公司自动化了零售执行中最平凡、最重复的任务。它的产品，称为理货，执行重复和艰巨的任务，审计货架上的缺货项目，低库存项目，错放项目和定价错误。Tally在正常营业时间与购物者和员工一起安全运营。Arche Robotics       这家总部位于美国的机器人初创公司专门从事设计、制造和商业化以人为中心的机器人系统，涉及多个领域。ArcheRobotics的目标是在强大的商业和市场战略的支持下，创建最终的机器人平台。这家初创公司可以与全球技术合作伙伴一起支持和部署解决方案，同时带来其团队的技术、工业和学术专长。Voliro       Voliro的目标是提供具有独特功能的创新无人机。总部位于瑞士苏黎世的这家初创公司正在开发一种高度先进的飞行机器人，用于安全高效的高空作业。其强大的空中机器人平台由通过自身和第三方能力交付的强大应用生态系统提供支持。沃罗公司的飞行机器人沃罗T与检验服务提供商和资产所有者合作。Akara        Akara是一家设施管理机器人初创公司。这家位于都柏林的公司是都柏林三一学院（TCD）欧洲领先机器人实验室的衍生产品。Akara通过其人工智能机器人为医院提供了前所未有的速度、可靠性和杀菌效果。该公司的端到端消毒系统使用了一种受专利保护的、最先进的消毒机器人“紫罗兰”（Violet），它是与都柏林三一学院）一些爱尔兰顶尖微生物学家近两年合作产生的。Saildrone       Saildrone是一家总部位于加利福尼亚州的机器人初创公司，设计和制造风力和太阳能驱动的自主地面车辆Saildrone。无人机使得大规模的海洋数据收集成为可能。Saildrone的机翼专利技术诞生于10年来为追求陆地速度纪录而进行的研发。该公司在海面上下进行的测量和观测为海洋安全、测绘和地球系统过程（如天气预报、碳循环、全球渔业和气候变化）等领域提供了情报和见解。Augmentus       Augmentus是一个基于新加坡的人工智能机器人编程平台。该公司实现了快速机器人编程，成本仅为传统机器人教学成本的一小部分。它的无代码和完全集成的机器人平台使任何人——甚至那些没有机器人经验或编程技能的人——都能在几分钟内开发、部署和重新使用机器人系统。使用Augmentus的公司已经经历了高达70%的成本降低和17倍的速度部署在各种各样的应用，如喷涂，码垛，焊接和检查。来源：贤集网 

       俄勒冈州奥尔巴尼— Agility Robotics是一家在奥尔巴尼拥有42名员工的小公司，生产带臂和脚的双足机器人，并将两个机器人卖给了福特汽车公司。第一次看到它时，很难将视线移开。最新版本命名为“ Digit”，因为工程师们将它们带到奥尔巴尼周围的试车场以遇到现实世界的障碍，因此它在某些情况下已成为常客。他们将他们带到城市环境中，沿着城市的人行道行走、对路过的行人保持微笑、开车穿过街道、以及走在树林中或在草地和小径上的自然环境。       要使这些机器人成为社会的一部分，并且要成为周围的事物，您需要在外围视觉范围之外对它感到自在。它必须完全安全，并且必须完全安全。乔纳森·赫斯特（Jonathan Hurst）拥有卡内基·梅隆大学（Carnegie Melon University）的机器人学博士学位。他在附近科瓦利斯的俄勒冈州立大学（Oregon State University）教授机器人技术，并于几年前创立了敏捷机器人公司（Agility Robotics）。他的机器的早期版本只有两条腿，要使它们正确移动并感觉到台阶或倾斜，需要花费数年的时间才能正确完成。      机器人现在可以举起40磅重的包裹。当它掉落时，它可以抓住自己，并重新定向起来。我们对在线购物的无限需求是燃料。要快速、免费地获得这些东西，市场压力巨大。但是，支付和确保驾驶员的费用甚至更高。至少有16家美国公司正在研发无人驾驶车队，这将大大降低成本。因此，一旦您拥有在路上行驶的很多自动驾驶汽车，但是现在您被困在路边，对吗？要真正提供人们想要的服务，您需要从到门口的路边。这就是我们解决这个问题的地方。       在Agility的YouTube页面上，他们通过与福特的合作为一个真正的自动驾驶车队制作了一个广告模型。这是去年第一家购买两个Agility机器人的公司。他们正在使用一个机器人来测试包裹递送服务，并使用另一个机器人来练习在仓库中移动装配零件。在下面图片中，显示了面包车的后舱门打开，然后Digit折叠起来，得到正确的盒子，在人行道上的物体周围进行操纵，并在前廊台阶上移动，甚至还记得您要将包裹留在哪里然后可以发送交货确认。       Digit的费用为$ 250,000。敏捷今年将建立40个。Hurst说，随着他们扩大生产规模并开发出技术，最终价格将降至约70,000美元。最大的几家最大的其他几家《财富》 100强公司都购买了这些机器人，主要是用于仓库自动化。这么多工作基本上都是机器人工作，一些容易令人受伤的、重复性的、愚蠢、肮脏、危险的工作。是引入机器人员工的主要原因,最后，我知道您在想什么，因为当我看着他们的一些片段在真实环境中测试机器人时，有了机器人将做的所有美好事情，当然，同样也有同等数量的不良和致命用途。就像战时的无人机或未来的电影一样。       人们不必担心工业机器人手臂。他们担心我们的机器人，但这是因为它是拟人化的，看起来像一个人。从公司成立以来，我们就表示我们的机器人上将没有任何武器，无论是进攻性还是防御性，无论是按公司控制的方式，还是按合同，销售给谁，随着时间的推移我们可以为机器人提供什么样的支持，我们都可以控制这些事情。对我们来说这很重要。我们正在建造机器人，以改善生活质量，并使世界变得更美好。来源：贤集网 

       机器人和人工智能新冠肺炎颠覆了整个旅游业，并引发了有关酒店员工和客人安全的新话题。人性化的酒店体验永远不会过时，但是机器人技术可以使之变得更好。客户体验驱动了超过三分之二的客户忠诚度。现在投资正确的技术可以确保客人今年入住酒店时感到安全和舒适。这样可以提高整体满意度，从而提高忠诚度和回访率。涵盖三个领域，在这些领域中，最新技术将对酒店体验产生最大的影响，并为客人提供量身定制的住宿。       旅馆都在使用自动值班人员为客人提供服务，从办理登机手续到将行李搬到他们的房间。这些机器人除了协助客人完成任务外，还可以扫描面部表情来衡量客人的体验感。自助服务亭与机场中的自助服务亭类似，还可以使客人控制他们的互动，认识其忠诚度偏好并为他们提供一种高效，便捷的登机方法。这样可以缩短等待时间，并且无需与工作人员和其他客人联系。       旅馆正在寻找替代传统礼宾服务的替代方法，以避免客人在大厅徘徊，加快等待时间并限制与其他客人和工作人员的接触。像希尔顿这样的酒店都使用机器人礼宾服务提供建议，方向和酒店信息。移动应用程序还可以让客人跳过排队，提供高效但仍个性化的体验。利用忠诚度资料、数据和最新技术，可以实现超个性化的室内方法。当回头的忠诚会员登记入住时，房间可以自动设置为他们喜欢的温度，播放他们喜欢的音乐，并张开窗帘以欣赏顶层的风景，就像他们喜欢的一样。通过客房内助手使用AI和语音技术进一步增强了体验，使客人能够完全免提地管理他们的环境，并避免了诸如恒温器，电灯开关和遥控器之类的各种接触点。       AI还可以让客人选择在门外无需人工接触的情况下要求将毛巾，枕头或食物运送到他们的房间。该商品新奥尔良使用机器人管家，提供小吃，咖啡或早晨的报纸给客人。就像您的Netflix帐户一样，机器人服务会从您的选择和偏好中学习以建立个人资料并提供定制的建议。无论是通过应用程序预订设施，通过室内语音助手订购客房服务，还是每次旅行都需要另外购买两条毛巾，都可以利用这些数据来提升或提高未来的忠诚度。       一个最近的调查发现，62％的客人会把清洁和安全协议，作为他们的第二优先选择酒店时，因此，饭店必须采取新的健康和安全措施。根据市场验证机构（Verified Market Research）的数据，到2027年，紫外线消毒机器人的市场将增长到超过55亿美元。从自动吸尘器到可以通过紫外线脉冲杀死病毒的机器人，最新技术可以使员工免于处理平凡的，可能不安全的任务，并使他们专注于提供出色的客户服务。       尽管时代变了，但许多客人仍然希望能够使用包括餐饮服务，酒店内健身房和游泳池在内的设施。允许客人使用自己的设备访问菜单，点餐和付款，并允许他们通过酒店网站或应用程序预订保留时间以使用其他设施，从而为他们提供了更多选择。更多的酒店住宿和收集的数据使酒店有机会建立专门针对其需求和需求的未来访问。无论是使用在门口迎接客人的机器人礼宾服务，自动吸尘器使客人安心还是使用移动应用程序和语音技术让客人掌管，机器人和AI驱动的技术都会产生积极的影响，并成为客人下次再次入住的理由。来源：贤集网

       这是第一台四足机器人，能够在非结构化室外环境中自动适应不同条件下的形态。四足机器人Dyret可以调整其腿的长度，以使身体适应表面。在此过程中，它会了解最有效的方法。这样，下次遇到未知环境时，它会更好地配备。Dyret（挪威语为“动物”的意思）是“动态机器人用于嵌入式测试”的首字母缩写。       从草到混凝土：自学机器人的巨大飞跃。图片：TønnesNygaard / UiO），我们已经展示了允许机器人不断适应其身体形状的好处，奥斯陆大学信息学系高级讲师TønnesNygaard说，我们的物理机器人还证明，可以使用当今的技术轻松实现这一目标。        对于Dyret，更改身体形状意味着可以调整腿的长度。副教授凯尔·格莱特（Kyrre Glette）说，我们发现一种适应身体形状的机制对我们的机器人很有用，我们相信这也可以应用于其他机器人设计。以前，他们已经表明机器人可以在室内受控条件下适应不同的环境。然后Nygaard与澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的其他机器人研究人员一起度过了半年的时间，他们专门研究户外的自学机器人。       以前认为这在现实世界中很难实现，Nygaard对Titan.uio.no说，通过机器人和我们的实验，我们已经明确证明了这是可能的。该结果发表在《自然机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上。通过更改其腿的长度，它可以自动转换为不同的身体形状。形态适应性机器人可以在无法预测的环境中运行并解决新任务，而不必在每次遇到意外情况时都进行重新设计或重建。       机器人在行走时会适应最佳的身体形状。图片：TønnesNygaard / UiO），机器人的一次巨大飞跃，对于我们人类而言，可能很难想象机器人从例如混凝土到草地的行走有多么困难。请记住，与机器人相比，您已有多年的经验，并且拥有很多感官。Nygaard解释说，机器人使用摄像头查看地形的畸形程度，并使用腿部的传感器来感知行走表面的坚硬程度。       机器人不断了解自己所走的环境，并结合在受控环境中在室内获得的知识，利用它来适应其身体。当Dyret被要求在草地上行走时，它以前从未见过草。它只在砾石，沙子和混凝土上训练过。尽管如此，它还是很快学会了如何在澳大利亚草地上行走以及理想的腿长是多少。格莱特说，更短的腿可以提供更好的稳定性，而如果可以充分预测地面，则更长的腿可以提高步行速度。       平整的草坪并不是最大的挑战，但是自然界中的草丛中充满了簇绒和孔洞，可以束缚长腿的机器人，因此Dyret会缩短其腿部。在混凝土上，它可以伸展腿部并“跑开”。如果机器人遇到不可预见的障碍物而受到损坏，它也能够适应。使用我们的技术，机器人能够适应其一只腿变弱或折断的情况，Nygaard说，无论是行走还是减少其他三条腿的长度，它都可以学习如何恢复。灾区和地雷       目前，Dyret还不准备承担主要任务。Nygaard博士学位的目的是开发技术并找到合适的材料，并证明这是可能的。他仍然可以看到将来的几种可能用途。这在机器人可能面临许多意想不到的挑战的环境中是有益的，Nygaard说，这不仅包括搜寻和救援行动，还包括农业领域，那里的地表和天气条件充满挑战。       他还提到人们难以到达的地雷勘探。人们还可以想象规模不同的机器人，例如小型管道检查机器人，将来能够从这种技术中受益，格莱说。我们希望这一想法可以改变人体形状，这对其他研究人员来说是很有说服力的，并且可以将其应用于其他类型的机器人中。甚至可能是去火星或其他太空执行任务。我认为太空机器人原则上很容易拥有这项技术，因为它们经常会面临无法预料的任务，格莱特说，如果他们有机会进行自我更换或维修，那就太好了。自学的好处      每次Dyret设法适应新的表面时，它将配备得更好，以适应其他新表面。这是自学的最大优势。如果科学家对它进行编程以使其能够在不同的表面上工作，则不确定他们是否会真正选择最适合该机器人的东西。Nygaard说，例如，我们认为砾石是坚硬的表面，但机器人并没有那样的体验，这是它能够自行学习的东西。当通过自身的经验学习时，它能够摆脱我们人类经常错误地做出的假设和传统。这意味着必须允许它不时失败。就像一个孩子学习走路。Nygaard说，您必须让机器人先尝试一些不好的解决方案。他将一个带备件的手提箱带到澳大利亚进行户外测试。但是幸运的是，我不必使用多个。所有人都可以使用       Nygaard现在与其他完全开发的机器人一起在挪威国防研究机构工作。也许他们可以从适应自己的身体中受益？他还将继续与信息学系的Dyret合作。他说，我现在正在与硕士生一起探索其他方法，让机器人使用我没有时间追求自己的新方法和异国情调的方法进行学习。任何人都可以利用新技术。       我们已将项目的所有部分作为开源发布。任何人都可以拿走我们所做的一切，并将其用于他们想要的任何目的。他们当然可以下载机器人设计并自行构建，但我认为大多数人将更倾向于将我们的解决方案的一部分作为自己工作的灵感。Nygaard，Glette及其同事至少达到了他们的第一个目标。现在，我们已经在看不见的室外地形上对机器人进行了测试，并为其配备了机器学习算法，该算法可以收集数据并使身体适应新的地形。来源：贤集网

       想象一下当你在水泥人行道上奔跑，穿过干燥的沙子。为了保持直立，您必须放慢脚步并改变跑步方式。同样，步行机器人也需要改变步态以适应不同的表面。一般来说，我们人类和大多数机器人只能更改我们行进的速度。但是，如果我们还可以改变身体的形状以在任何表面上尽可能快和安全地运行，结果会怎么样？       我们希望依靠机器人来完成艰巨而危险的任务，从检查失效的核反应堆到太空探索。对于这些任务，静态物体可能会限制机器人的适应性。在这些意想不到的环境中，变形的身体可能会在成功与失败之间有所作为。变形机器人可以学习适用于不同环境的最佳身体形状，并适应新环境。通过与奥斯陆大学合作，已经用四足机器人成功地测试了这个方法，该机器人使它的身体适应看到的新表面行走，其性能优于静态机器人。研究发表在《自然机器智能》上。       DyRET是用于实现测试的动态机器人，或者是其创造者TønnesNygaard在挪威语中是“动物”的意思 ，旨在探索变形机器人的概念。DyRET的四条腿中的每条腿都有两个伸缩部分，因此它可以改变大腿或胫骨的长度。调节是通过内置在腿中的电机进行的，并且可以在机器人操作时自动更改长度。电机可以将DyRET的高度从60厘米更改为73厘米，幅度大约为20％。这13厘米对机器人的行走产生了巨大的影响。腿短时，DyRET稳定但缓慢，重心较低。在最高模式下，DyRET行走时更不稳定，但步幅更长，从而可以更快地行进并越过障碍物。DyRET机器人可以更改其腿部的配置，以适应不同的地形。       DyRET还具有传感器，以跟踪其运行情况。DyRET的每只脚都有一个力传感器，可以感觉到地面有多硬。3D摄像机指向DyRET的前腿之间的地面，以估计地面的粗糙度。适应性更强       当DyRET行走时，它会通过脚和3D摄像头不断感应环境。当机器人检测到地面条件发生变化时，它可以更改为最佳的腿长。但是，机器人如何知道什么形状最有效？通过探索DyRET在不同情况下学习最佳腿部配置的两种方法：受控的环境，表面已知的室内以及外部的实际测试。DyRET在室内环境中从纤维水泥走向砾石。       在我们的受控测试中，DyRET在大约5米长的盒子中行走，该盒子包含不同的行走表面：沙子、砾石和硬质纤维水泥板。机器人在25种不同的腿部结构中的每种材料上行走，以记录其运动效率。根据这些数据，我们测试了机器人自动感知盒子内行走表面变化并选择最佳身体形状的能力。尽管我们的受控实验表明DyRET可以成功地使它的身体适应以前行走的表面，但现实世界是一个变化多端且不可预测的地方。该方法已经证明，可以通过估计地面状况，改变机器人的身体形状。       在户外实验中，DyRET使用了机器学习模型，该模型学习了有关从受控测试中获得与地形硬度和粗糙度的最佳腿部配置的知识。随着机器人的行走，它会不断地预测遇到的地形的最佳身体形状，同时通过测量其行走状况的方式来更新其模型。在我们的实验中，DyRET的预测会随着行走的进行而改善，从而使其能够快速生成有效的运动，即使对于以前从未见过的地形也是如此。在室外测试DyRET时，当机器人走到水泥路径上时，它会使腿变长。变形机器人是未来吗？       DyRET探索了机器人中的“体现认知”的想法：即，机器人的硬件可以通过将其与环境紧密地联系起来，与其软件大脑协作来解决问题。DyRET的身体不再是其运动的约束，它本身就是在挑战性环境中解决问题的一种自适应方法。DyRET机器人在与现实世界的地形互动时使用AI来改变其身体的形状，从而了解每种情况下最佳的形状。这是非常有益的，尤其是当我们无法预先预测确切的环境条件时，这使得挑选单个“好”机器人形状非常具有挑战性。相反，这些机器人将通过变形来适应各种环境条件。       我们的概念证明对机器人设计的未来具有重要意义，它可以解锁当前极具挑战性和可变性的不可能的环境。未来的变形机器人可能会在海底使用，或用于太空中的长期任务。来源：贤集网

      各行业一直在利用AutoML来加强数据处理和数据工程。然而，有人讨论AutoML将如何影响数据科学家的工作。让我们更多地了解这项技术及其在提高公司数据效率方面的作用。跨组织的数字化和自动化要求采用数据科学和先进的数据分析，以鼓励业务增长和敏捷性。随着转换速度的加快，公司开始雇佣数据科学家团队来解决开发机器学习模型和分析算法的需要。       数据驱动的组织决策已经证明可以提高生产率，并从长远上最小化成本。由于这项工作需要高技术技能，科学家的数据供应目前仍然有限，因此，组织很难利用数据，创建机器学习模型来分析数据。这就是AutoML的来源。为什么AutoML？       自动机器学习是人工智能领域的一个新兴发展。AutoML自动执行业务操作中的端到端机器学习需求。该技术可以在不受任何时间或技能限制的情况下开发和部署机器学习模型。数据科学家的传统程序占用了很长时间，因为它涉及数据清理、数据分析、识别机器学习模型、运行它们、进行参数调整、设计算法和部署算法。将这个长过程集成到组织的工作流中可能会很困难，而且耗时。由于数据科学家的供应量较短，需求量高，因此开发一个团队变得更加困难。       自动化机器学习通过自动化过程和同时运行多个机器学习模型来消除所有这些挑战。AutoML还可以帮助特征选择、特征提取和特征工程的运行过程。数据量每天都在增加，组织中采用大数据也是如此。因此，AutoML是一种降低机器学习模型实现时间和复杂度的理想技术。使用AutoML的另一个值得称赞的好处是它在组织中数据科学民主化方面的作用。在数据科学的高技能需求方面，大多数公司的技术差距很大。由于人们对数据科学领域的访问有限，组织通常很难满足对更好的机器学习模型的需求。AutoML为组织消除了这一差距，鼓励“公民数据科学家”在没有任何先前专业知识的情况下执行任务。       它使除具有数据科学家资格的员工以外的员工能够在数据科学团队的最小协助下为数据科学生态系统做出贡献。例如，Google的CloudAutoML使企业能够构建在该领域技能和专业知识有限的定制机器学习模型。AutoML增加了数据科学和数据工程对更大受众的访问能力，而不是将其限制在一个流行的群体中。AutoML是否会消除数据科学家的需求？       如果你想要一个单词的答案，那么没有自动ML将不会使数据科学家消失。它将通过接管不需要太多关注的重复任务来减轻这些数据专家的负担。AutoML将自动化他们的一些任务，并让他们与那些需要高度技术技能的任务。组织仍然需要数据科学家来定义问题，应用领域知识来解决问题，并生成合理和创造性的模型。AutoML可以与数据科学家一起支持他们，这门课程将使数据科学知识的分散。来源：贤集网  

      迪基特用两条腿在密歇根大学(University of Michigan)福特汽车公司(Ford Motor Co.)机器人大楼的地板上大步行走，而像断续似的迷你猎豹也在四条台阶上做着同样的动作，黄色腿的卡西(Cassie)则故意左右踏步。这座四层楼、价值7500万美元、13.4万平方英尺(11,429平方米)的建筑群周二举行了盛大的开业典礼。三层楼是教室和机器人研究实验室，这些机器人可以飞、走、滚和增强人体功能。顶层是福特的研究人员和工程师，以及该汽车制造商在大学校园内的首个机器人和移动研究实验室。       这所学校和汽车制造商周二宣布，他们将共同努力开发机器人和机器人专家，帮助人们生活得更好，让人们更安全，建立一个更公平的社会。福特首席技术官肯·华盛顿(Ken Washington)说:“在我们开车、使用汽车以及日常生活中，我敢肯定，我们每个人在一天中都有需要帮助的时刻。”       华盛顿说:“我们将在这个设施中研究无人机技术、行走机器人、漫游机器人，以及各种类型的机器人，研究它们如何能让人们的生活更美好。”“我们将以一种解决有关安全和保障的问题和恐惧的方式来做这件事。人们越了解这些机器人如何与社会、与人类互动，他们就会觉得越舒服。”       该建筑位于安阿伯校区，汇集了来自23栋建筑和10个项目的研究人员。研究两条腿的灾难响应机器人的人可以在布满障碍的每小时30英里(48公里)的跑步机上进行测试，也可以在人工智能帮助设计的阶梯“机器人游乐场”上进行测试。生物医学工程师正在研究开发更轻、更稳定的义肢。福特的工程师们正在探索直立数字机器人如何在人类空间工作。       “我们希望他们能够在现实情况下作战……你来到现实世界，那里有滚动的树枝，”机器人研究所所长杰西·格雷兹(Jessy Grizzle)说。“有岩石。巨石。有些洞你看不到，因为草被割平了，然后你希望你的机器人能做出良好的反应，像人类一样保持直立。”总部位于密歇根州迪尔伯恩的福特和其他汽车制造商正在自动驾驶汽车上投资数十亿美元。机器人技术有望在它们的发展中发挥重要作用。福特发言人表示，今年2月，该公司宣布在自动驾驶汽车方面的投资达到70亿美元，涉及从传感系统到数字化等应用领域的具体研究。       去年11月，福特公布了将底特律一个长期闲置的图书仓库改造为汽车创新中心的计划。底特律的科克镇是福特公司计划投资7.4亿美元的项目所在地，该项目旨在打造一个孕育和发展新的交通和移动理念的地方。据华盛顿报道，有一天，人们可能会看到一个类似Digit的机器人从无人驾驶汽车中出现，漫步在自家草坪上，并将一个包裹留在邻居的家门口。        他说:“这是一个令人兴奋的提议，特别是在后冠状病毒时代，网上购物的承诺已经成为一种常态。”“当你想象未来包裹递送将成为日常生活的一部分时，这对我们来说是一个真正的机会，让机器人与自动驾驶汽车结合，帮助解决大规模的包裹递送问题。”华盛顿表示:“它今天还没有出现，但你可以相当肯定地说，它在不久的将来就会出现。”       密歇根大学(University of Michigan)工程学院院长亚历克·加利莫尔(Alec Gallimore)说，在这栋大楼里合作的研究人员正在为人类设计机器人。“机器人不是人，人也不是机器人，但是我们可以一起思考——有协同作用，”加利莫尔说。“所以，我们正在设计能够帮助你的机器人。比如急救人员。我们能不能把机器人放在危险的地方，这样我们就不必派人去那里了?”        福特为该机器人大楼贡献了约3700万美元的成本，该大楼还有一个三层楼高的室内飞行区，用于在室内测试无人机和其他自动飞行器;这个院子是由该大学的科学家和美国国家航空航天局(NASA)提供的信息设计的，目的是在模拟火星表面的地形上测试飞行器和着陆概念。密歇根大学(University of Michigan)和福特汽车(Ford)还与亚特兰大两所历史悠久的黑人学院莫尔豪斯(Morehouse)和斯佩尔曼(Spelman)合作，允许那里的学生远程报名参加一门机器人试点课程。来源：贤集网  

        机器人可以用来解决电脑游戏，识别人类声音，或帮助寻找最佳医疗方法：这些只是人工智能领域在过去几年中产生的一些例子。目前面临的问题是，如何以及用什么手段来实现技术的改进。与此同时，最近量子技术的巨大进步证实了量子物理学的威力，不仅因为其高深的理论，而且也因为它在现实生活中的普遍应用。        因此，产生了融合这两个领域的想法：一方面，人工智能及自主机器人；另一方面，量子物理及其强大的算法。在过去的几年里，许多科学家已经开始研究如何连接这两个世界，并研究量子力学如何证明有利于学习机器人，反之亦然。       一些有趣的结果表明，例如，机器人更快的决定他们的下一步行动，或设计新的量子实验使用特定的学习技术。然而，机器人仍然无法更快地学习，这是日益复杂的自主机器发展的一个关键特征。在由维也纳大学实验物理学家Philip Walther、因斯布鲁克大学、奥地利科学院、莱顿大学和德国航空航天中心的理论家领导的国际合作中，首次成功地通过实验证明了实际机器人学习时间的加快。       该团队利用了单光子（光的基本粒子）耦合到集成光子量子处理器中，该处理器由麻省理工学院设计。该处理器被用作机器人并用于执行学习任务。在这里，机器人将学习将单个光子路由到预定义的方向上。实验表明，与不使用量子物理的情况相比，学习时间大大缩短了。       简而言之，这个实验可以通过想象一个机器人站在十字路口来，这个机器人的任务是学习。机器人在做正确的动作时通过获得奖励来学习。现在，如果机器人被放置在我们通常的古典世界，那么它将尝试左转或右转，并且只有在选择左转时才会得到奖励。       相比之下，当机器人利用量子技术时，量子物理的奇异方面就发挥了作用。机器人现在可以利用其最著名和最独特的特性之一，即所谓的叠加原理。通过想象机器人同时左转和右转，可以直观地理解这一点。这一关键特性使得量子搜索算法的实现能够减少学习正确路径的尝试次数。       因此，一个能够在叠加中探索其环境的智能体将比经典的智能体学习得快得多，汉斯·布里格尔和他的小组在因斯布鲁克大学开发了量子学习智能体的理论。这项实验证明，使用量子计算可以增强机器学习能力，这表明将这两种技术结合起来具有很好的优势。我们才刚刚开始理解量子人工智能的可能性，因此，每一个新的实验结果都有助于这一领域的发展，这一领域目前被视为量子计算最肥沃的领域之一。来源：贤集网  

       最近机器人技术的创新已经证明机器人可以成为人类生活的一个组成部分。从自动化复杂任务到提升重型机器，机器人在各种业务中都在帮助人类，以较短的停机时间为高质量的产品做出贡献。他们从研究实验室到新领域的探索已经走过了很长的路。他们预计将继续向汽车、医疗等领域的惊人迁移。预计到2025年，全球机器人市场将达到2100亿美元以下，2018-2025年期间，复合年增长率约为26%。以下汇编了一份机器人技术的变化创新列表，值得在2021年看到。机器人大使       人形机器人最具辨识性的面孔索菲亚是由香港汉森机器人开发的一个社会类人种。她是世界上第一个机器人公民，也是联合国开发计划署第一位机器人创新大使。去年，据报道，这台由人工智能驱动的四岁机器人将继续担任机器人大使，帮助推进机器人和人类机器人相互作用的研究。索菲亚是人类教的，它可以移动、说话、显示一些情绪、绘画和唱歌。谷歌的工人机器人       搜索引擎巨头谷歌计划生产具有个性的工人机器人。该公司最近为这项雄心勃勃的项目获得了一项专利。工程师将使机器能够从基于云的系统下载个性。机器人在与人类互动时，可以存储和显示多种个性。人工智能驱动的安全机器人       人工智能已经被证明是从安全角度解决问题的有效方法之一。现在，它被用来为机器人技术提供动力，以确保企业的安全。例如，SMP机器人S5.2安全机器人是企业集成的革命性解决方案。它可以通过利用最新技术的力量来帮助保持一个区域尽可能安全。安全机器人只能设置为只有当检测到使用人脸识别来增强自主性的人时，才可以将其设置为提醒管理员。空间机器人      最近，一个俄罗斯仿人机器人被送到国际空间站。这名仿人机器人是由联盟号飞船搭载的，它坐在飞船的船长座位上。这台名为SkybotF-850的机器人是由俄罗斯宇宙空间局建造的。机器人有传感器，可以对航天器进行内部测量，包括G力、振动温度等。Saul机器人       索尔机器人由Xenx开发，由空军部署，旨在解决埃博拉病毒等致命疾病。该机器在对援助人员进行检疫手续的房间中消除了病毒。索尔还利用强大的高能紫外线脉冲根除埃博拉病毒的踪迹。它会分解并削弱病毒的细胞壁。海洋机器人       这些是自动水下飞行器，预先编程，以收集来自深海特定部分的数据。挪威一家公司Eelome推出了一种高科技的海洋机器人，称为EelumeEELY500。它的设计是在工业环境中进行水下检查和维护任务。Eelome是挪威科学技术大学研究成果的一个分支。游泳机器人       这些机器人对研究和绘制海浪与海岸相接的冲浪区非常有益。一家美国柔韧能源系统公司建立了一个高度通用的机器人，它非常敏捷，可以快速地改变位置。对于这个项目，该公司利用其最初开发的绿色能源技术，用于从河流发电。该公司的游泳机器人有柔软的鳍，使其非常敏捷，其两栖能力对海洋勘探具有一定的价值。华硕Zenbo      华硕Zenbo是一种低成本的机器人设备，能够自主地滚动，并能理解口头命令。该装置旨在帮助个人记住日常任务，例如锻炼和药物时间表以及医生的预约。华硕曾博还可以监控周围环境，以感知任何紧急情况。它能够连接到智能家居组件，如安全摄像头、灯和门锁。Collegiate Delivery 机器人       星舰科技公司已经开发出机器人，用于乔治•梅森大学的校园食品供应服务。这个机器人食品递送服务要求学生使用一个简单的智能手机应用程序从符合条件的餐厅订购食物，就像UberEats一样。食物由一个机器人运送，机器人通过使用一系列传感器和360度相机导航。Paro        由日本领先的工业自动化先驱AIST开发的Paro是一种治疗机器人设备。它有助于降低压力水平，加速护理者和患者之间的互动。事实证明，在激励和帮助患者放松方面，Paro是有效的。这是自2003年以来在日本和整个欧洲使用的第8代设计。它配有五种不同的传感器，包括姿势、光线、触觉、听觉和温度传感器。来源：贤集网  

       阿拉巴马大学的工程和通信研究人员正在开发下一代执法机器人，该机器人致力于开发能够在危险情况下直接与平民互动且价格合理的机器人。该项目的资金主持来自美国国家科学基金会，研究人员通过建立一个原型机器人，能够满足人员的需求，同时提高安全性和在潜在危险情况下的可以提供有效帮助。该人机交互机器人能够使平民和军官远离危险情况，从而创造一个安全的环境。       与用于研究爆炸性装置或探索具有潜在化学危险的区域的机器人不同，UA教职员工和学生研究人员正在设计其机器人，以通过摄像头、视频显示器、扬声器、麦克风和传感器与人们进行交流。机器人将成为人员之间的桥梁，该人员通过其界面与平民、犯罪嫌疑人甚至是其他涉及潜在危险情况的人员进行远程通信。       大多数执法机器人是用于战术目的的，项目旨在利用机器人技术作为沟通手段，来改善人与人之间的可能危险的或无法实现的接触。机械工程专业的研究生Roya Salehzadeh与阿拉巴马大学研究人员正在开发的机器人一起工作，以帮助执法人员。       UA团队与TPD一起与杰克逊维尔州立大学执法最佳实践中心，阿拉巴马州和平官员标准与培训委员会执法学院Tuscaloosa等机构合作。研究人员正在使用反馈来了解高度沉浸、社交、人机交互系统以及未来警察工作中的伙伴关系所面临的风险、挑战和要求。在此初始阶段之后，项目团队可以使用潜在的更多NSF资金将概念机器人带入准备进行测试的原型机器人。       执法活动中使用的机器人可能会花费数十万美元，从而将其限制在特殊情况下使用。领导该项目机器人团队的机械工程助理教授克里斯蒂安·库辛（Christian Cousin）表示，UA的研究团队旨在设计一款售价数千美元的机器人。       如果与目前的技术相比，如果这是一种廉价的机器人，那么警察部门可以更频繁地使用它们，目标是，让每辆巡逻车都可以搭载一个机器人供军官使用。教师和学生研究人员用于该项目的机器人是由现成的组件构建的，旨在不仅理解工程方面，而且还理解它们如何与人们进行最佳沟通。该研究小组希望 当前的拨款能够为未来的研究和与执法部门的合作提供跳板，但是。现实世界中的机器人还有数年之遥。来源：贤集网