《365全球风报》来袭！冯唐、严歌苓同台辩论，金星也来凑热闹？这个活动尺度令人震惊
在AI与机器人加速融合的背景下，全球机器人产业正迈向智能化、具身化的新阶段。中国力量正在加速崛起，不仅在市场规模上持续扩大，更在具身智能领域加快技术突破与应用落地，日益成为全球机器人竞争格局中的关键驱动力。全球机器人市场迈向4,000亿美元，中国市场贡献近半在用户需求持续释放、AI、视觉分析与边缘计算等技术加速融合、多国政策支持与投资加码，以及多类机器人加快落地应用的多重驱动下，全球机器人市场持续扩张。IDC预测，到2029年全球机器人市场规模将超过4,000亿美元。其中，中国市场占据近半份额，并以近15
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人工智能视频生成初创公司 Luma 和 Runway 将目光投向了电影制片厂之外。据 The Information 报道，这些视频生成人工智能公司将目光投向了其他市场以寻求未来的收入来源，并一直在与机器人和自动驾驶汽车公司进行谈判。该报告没有透露 Luma 和 Runway 正在与哪些公司进行谈判。这种潜在的收入来源对 Luma 来说尤其有意义。据 TechCrunch 当时报道，该公司宣布计划在 3 年初构建 2024D AI 世界模型，目标是让这些模型了解如何查看周围的世界并与之
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Luma Runway 机器人 驱动力
近日，光象（北京）科技有限公司（简称 “光象科技”）正式成立，同时完成数千万元种子轮融资。该公司源自清华大学车辆与运载学院、人工智能学院及人工智能产业研究院的科技成果转化项目，获清华大学官方正式占股，由光源资本3i产业创新孵化器深度孵化。本轮融资由头部机器人与制造业产业公司领投，某知名投资机构与光源资本共同参与，光源资本担任独家财务顾问。所获资金将用于具身机器人核心技术研发与产品化推进，计划先在汽车制造工位落地具身智能体，后续拓展至更多工业制造场景。光象科技核心团队由清华系顶尖科学家及阿里巴巴、腾讯、华为
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光象科技，机器人
教会机器人新技能过去需要编码专业知识。但新一代的机器人可能只需要任何人就能学习。工程师们正在设计能够“通过示范学习”的机器人助手。这种更自然的训练策略使人们能够引导机器人完成一项任务，通常有三种方式：通过遥控，例如操作操纵杆远程控制机器人；通过物理移动机器人来完成动作；或者自己执行任务，同时机器人观看并模仿。通过实践学习的机器人通常只采用这三种演示方法中的一种进行训练。但麻省理工学院（MIT）的工程师们现在开发了一种三合一训练界面，允许机器人通过这三种训练方法中的任何一种来学习任务。该界面是一种手持的、配
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上个月，当特斯拉在德克萨斯州奥斯汀推出备受期待的机器人出租车试点服务时——一支由 10 到 20 辆 Model Y SUV 组成的车队，上面贴有“机器人出租车”贴纸并进行了细微修改——科技界和汽车界都惊叹不已。但在千里之外，中国领先的自动驾驶公司的高管们并没有退缩。“特斯拉甚至还没有坐在 [robotaxi] 桌子旁，”中国自动驾驶汽车公司 Pony.ai 的首席技术官娄天成在 5 月份的一次采访中表示。去年，中国搜索引擎和人工智能巨头百度自动驾驶部门负责人王云鹏
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台积电董事长魏哲家的一席话，透露美国科技大客户对于人形机器人的商机期盼，可望是电动车（EV）的10倍以上，各界更高度关注，还有谁会是AI机器人世代中的大赢家？因应劳动成本日益提高，以及今后全球区域生产在地制造风潮所需，鸿海集团正持续加大在机器人产业的相关布局，并且朝着百万机器人大军的目标，射出了关键三箭：技术、AI、应用场域。 除了掌握多项关键零组件与机器人本体的设计制造能力外，近期亦结合人工智能（AI）技术，透过发展专属的AI大脑FoxBrain，以及与包括优必选（UBTech）等业者的合作，
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美国在努力将制造业迁回本土方面正在落后，而最大的障碍就摆在眼前：机械工程师的短缺。虽然中国每年有超过 35 万名机械工程师毕业， 而美国却不到 4.5 万名 。这不仅仅是一个数字上的差距，而是一个结构性劣势，可能会限制我们扩大工业创新的能力。而且这还不包括其他同样关键的工程领域，如工业、控制和制造，这些对美国的未来制造业都至关重要。我在过去的20多年里，在国家级研究实验室、初创企业和开源倡议等领域从事机器人和自动化工作。在每一个环境中，公式都保持不变：你需要有人才和工具，有熟练的工程师
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在第三届中国国际供应链促进博览会上，宇树科技工作人员表示，未来1到3年内，机器人产品有望从单一工业化产品，发展至复合化工业场景，如机器人搬完箱子后，换个 “手” 就能在流水线上打螺丝。在3到10年内，还有望将机器人投放至生活场景，如做家务、照顾老人等。据了解，本次链博会宇树展出了人形机器人G1和Go2机器人两款明星产品。工作人员介绍，宇树的产品并非开箱即用，虽内置握手、招手等基本demo功能，但需通过遥控器实现。若要使用搬运等功能，需用户进行二次开发，对普通用户而言有一定难度。宇树科技希望借助链博会平台，
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宇树科技，机器人
在慕尼黑工业大学机器人与机器智能研究所（TUM MIRMI）的 AI 机器人安全与性能中心，研究人员 Kübra Karacan、Robin Kirschner 和 Alessandro Melone（从左到右）分析了机械手的灵敏度。| 来源：TUM慕尼黑工业大学机器人与机器智能研究所（MIRMI）的研究人员创建了一个“机器人之树”，这是一种新的评估方案，用于测量自主机器人的灵敏度。灵敏度对于安全灵活的人机交互至关重要，他们说目前还没有一种标准的方法来评估它。慕尼黑工业大学（TUM）的研究人员表示，新的方
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RealSense，以其用于机器人的 3D 深度相机而闻名，现已正式作为一家独立公司运营。RealSense 于上周从英特尔公司分拆出来，获得了英特尔资本和 MediaTek 创新基金的 5000 万美元资金。机器人报告最早在 1 月报道了这次分拆即将到来 。这标志着加利福尼亚州圣克拉拉市-based RealSense 的一个动荡章节的结束。2021 年，英特尔宣布 正在缩减 RealSense 业务，随后迅速改变方向 。这些矛盾的
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一、简介ADA4571是一款各向异性磁阻(AMR)传感器，集成了信号调理放大器和ADC驱动器。 ADA4571产生两路模拟输出，指示周围磁场的角位置。 ADA4571在一个封装内集成两个芯片，即一个AMR传感器和一个固定增益（标称值G = 40）仪表放大器。 ADA4571可提供有关旋转磁场角度的干净且经过放大的余弦和正弦输出信号。 输出电压范围与电源电压成比例。传感器含有两个互成45°角的惠斯登电桥。 x-y传感器平面的旋转磁场提供两路正弦输出去信号，且传感器与磁场方向的角度(α)频率翻倍。
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网球、板球和其他运动项目长期以来一直使用高速鹰眼摄像机来协助裁判。美国职业棒球大联盟过去几年一直在测试其版本的这项技术。尽管之前的试验都很顺利，但仍然不清楚球员、裁判和球迷是否会接受新规则。MLB 将在亚特兰大的 All-Star 比赛中使用计算机化高速摄像机来判定球是好球还是坏球，这是迈向自动化裁判的又一步。联盟自 2019 年以来一直在小联盟和春季训练赛中测试该系统，计划从明年开始在新赛季使用。自动判球系统（ABS）使用多个鹰眼姿态追踪摄像机来确定球是否通过本垒板上的击球区。击球手、裁判和投
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在全球各地的仓库中，自主机器人正在与人类协同作业，实现比以往更快速的货物配送——而对速度的需求也在持续上升。?在许多零售商承诺两天送达，且订单量庞大的背景下，仓库能在多大程度上实现货物定位、拣选和包装流程的自动化，成为决定成功与否的关键。最初，工作人员需要手持条形码扫描仪穿梭于仓库中，找到订单中的商品，然后将它们运回发货区进行打包和发运。为了加速这一过程，主要零售商投资引进了能够在仓库内搬运整排货架的机器人，将货架直接运送到人工拣货员处。随着机器人技术变得更加智能和灵巧，仓库得以进一步简化流程，
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两台协作机器人使用从微调的大型行为模型（LBMs）中获得的自主评估部署来执行长时程行为，例如安装自行车转盘。| 来源：丰田研究院丰田研究院（TRI）本周发布了其关于大型行为模型（LBMs）的研究结果，这些模型可用于训练通用机器人。该研究显示，单个 LBM 可以学习数百个任务，并利用先验知识以 80%更少的训练数据获取新技能。LBMs 在大型、多样化的操作数据集上进行预训练。尽管它们越来越受欢迎，但机器人社区对 LBMs 实际上能提供什么仍然知之甚少。TRI 的工作旨在通过这项研究揭示算法和数据集设计方面的
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QNX OS 8.0 是一种实时操作系统，可在 20 微秒内处理中断，抖动极小。| 来源：BlackBerry QNXBlackBerry QNX 是为广泛行业开发关键嵌入式系统的一家公司，最近发布了《机器人时代》研究，该研究对 1000 名全球科技领导者进行了调查，了解他们对医院和手术室中机器人技术的信任程度。该研究发现 ，77%的全球科技领导者表示信任机器人来执行工作场所中的关键功能。它还表明，71%的组织目前正在使用机器人，或者有明确计划在不久的将来整合机器人。QNX 的北美和 EMEA
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