一文盡覽蘋果發布會，耶魯機器人，亞馬遜無人機，賓士無人概念車，Otto Omega自動駕駛叉車

1、業界|智能電子：蘋果發布會上聲稱擁有首款7納米智能手機晶元

在萬眾矚目的蘋果發布會中，蘋果高管表示，新的iPhone Xs和Xs Max將包含第一款使用7納米製造技術製造的智能手機處理器，這是最先進的工藝節點。上個月末，華為提出了相同的主張，而且不太明顯，目前還不清楚誰應該獲得這一榮譽。如果有人這麼做，那就是製造兩種晶元的台積電。

2、學界|機器人手：耶魯大學GRAB實驗室的研究人員為機器人手開發了一種雙指設計

這些機器人手指可以打開和關閉摩擦力，從而更容易用一隻手去操縱物體。耶魯大學GRAB實驗室的研究人員開發了一種雙指設計，帶有一個巧妙的可變摩擦系統，可以進行手動操作只需一小部分能耗。其使用非常簡單的手動設置和非常簡單的控制器，但手指表面受到人類指墊的獨特生物力學特性的啟發，隨著法向力的增加，它們會改變其有效摩擦力。

3、業界|無人機：無人機加上衛星，亞馬遜AWS的雲服務這是要上天

9 月 12 號，先後有兩則關於 AWS 的消息曝光，分別是亞馬遜有意藉助無人機來實現數據傳輸，以及 AWS 發布和衛星有關的工程師及產品經理招聘崗位，暗示將進入太空雲服務市場。雖然而這似乎看起來並無太大關聯，但不可否認的是，外界對於 AWS 的未來方向難免不會有無限遐想。

4、前沿|無人駕駛：賓士推出可變形的無人駕駛概念車，外媒稱「丑出天際」。

近日，德國汽車製造商梅賽德斯-賓士公布了一款造型獨特的全電動無人駕駛概念車——Vision URBANETIC。這款Vision URBANETIC是一款純電動的可變形無人駕駛概念車，它的賣點在於電動底盤可以與不同類型的車身分離、組合，實現從貨車到載人汽車的無縫銜接，如下圖，外媒稱「丑出天際」。

5、業界|倉儲機器人： Otto Omega自動駕駛叉車在IMTS首次亮相

Clearpath Robotics的一個部門Otto Motors在IMTS上推出了Otto Omega自動駕駛叉車。Otto Omega旨在幫助材料處理人員降低成本，提高產量並提高倉庫安全性。根據Otto Motors聯合創始人兼首席執行官Matt Rendall的說法，Otto Omega可以自動接收和放下滑動裝置，接收物品，將零件運送到線路，運輸垃圾等等。Otto Omega還具有半自動模式，使工人能夠管理複雜的裝載和卸載，據悉，Otto Omega依靠許多相同的感測器作為自動駕駛車輛進行測繪，路徑規劃和避障。然而，Otto Omega不使用GPS，因為工廠是GPS拒絕的環境。

6、業界|工業機器人：密歇根州諾維市電池展上，愛普生展示了C4L機器人

在9月11日至13日在密歇根州諾維市Suburban Collection Showplace舉行的電池展上，愛普生機器人（展位號1110）展示了工廠自動化行業的機器人，其中包括機器人設計和性能的所有最新進展，包括集成視覺引導電池負載和基於力引導的電池測試應用。電池展涵蓋了當今用於汽車，攜帶型電子產品，醫療技術，軍事和電信以及公用事業和可再生能源支持領域的新興先進電池技術。

愛普生C4L長距離6軸機器人提供纖薄的線條設計，具有最大的靈活性，長距離和高達4Kg的有效載荷。它包括緊湊的手腕間距設計，可以更容易地進入狹窄的工作區域。

C4L機器人工作單元將使用Epson的Force Guide產品顯示電池組測試，該產品提供集成的高精度力反饋。機器人將通過拉線測試測試組裝的凸耳螺母的旋轉扭矩值和線性力值。將電線正確連接到電池對於汽車和其他設備中的正確電池供電至關重要。作為裝配過程的一部分的集成測試可以在製造過程的早期捕獲質量問題。

C4L適用於實驗室自動化，醫療，消費品，食品，汽車，電子，PC外圍設備，半導體，塑料，電器和航空航天工業，可用於各種應用，如部分裝載/卸載，托盤和托盤轉移，配套，組裝等等。

7、學界|人工智慧：麻省理工學院林肯實驗室提出理解神經網路如何做出決策的新模型。

林肯實驗室小組能夠縮小與TbD-net的性能和可解釋性之間的差距。他們系統的一個關鍵是「模塊」的集合，這些小型神經網路專門用於執行特定的子任務。當TbD-net被問到關於圖像的視覺推理問題時，它將問題分解為子任務並分配適當的模塊以實現其部分。就像裝配線上的工人一樣，每個模塊都會在模塊出現之前構建出最終產生最終正確答案的模塊。總的來說，TbD-net利用一種AI技術來解釋人類語言問題，並將這些句子分解為子任務，然後是多種解釋圖像的計算機視覺AI技術。經過測試，TbD-net取得的成績超過了性能最佳的視覺推理模型。研究人員使用視覺問答數據集評估了該模型，該數據集包括70,000個訓練圖像和700,000個問題，以及15,000個圖像和150,000個問題的測試和驗證集。初始模型在數據集上實現了98.7％的測試精度，據研究人員稱，這遠遠優於其他神經模塊網路方法。

重要的是，研究人員能夠改善這些結果，因為他們的模型的關鍵優勢 - 透明度。通過查看模塊產生的注意麵具，他們可以看到出現問題的地方並改進模型。最終結果是最先進的99.1％準確度。

Humanoids 2018

由IEEE（國際電子和電氣工程師協會）機器人與自動化學會主辦，北京理工大學等單位承辦的2018年IEEE-RAS仿人機器人國際學術會議（ Humanoids 2018）將於2018年11月6日至9日在北京友誼賓館舉行。大會主席由黃強教授、戴斌教授共同擔任。

現已全面開啟企業贊助和招展通道，強烈推薦機器人、科研儀器等與高校合作有關的企業參展。

聯繫人：堂博士 13810423387（同微信）

IEEE-RAS仿人機器人國際會議是仿人機器人領域最權威、最有影響力的國際學術會議，從2000年開始在全球各國巡迴舉辦，目前已成功舉辦了17屆，會議涉及的信息具有極高的前瞻性和應用價值。2018年IEEE-RAS仿人機器人國際會議首次在中國舉行。

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