醫療機器人特大收購案，歐洲研製辣椒採摘機器人，物理學家訓練仿生機器人滑翔機

1、業界|醫療機器人：美敦力以16億美元收購Mazor Robotics

美敦力公司在購買Mazor Robotics以超過16億美元的現金購買協議後全面投入手術機器人技術。對於全球最大的醫療設備製造商美敦力而言，該交易擴大了其在脊柱外科市場的領導地位，並加快了其向機器人輔助程序的轉變。

美敦力自2016年起擁有Mazor 3億美元的股份（約11％），Mazor被廣泛認為是機器人輔助脊柱手術的領導者。到2022年，全球脊柱外科機器人市場預計將達到27.7億美元。Mazor製造了Mazor X制導系統和文藝復興機器人輔助脊柱手術平台。

美敦力於2017年成為Mazor X系統的全球獨家經銷商，迄今已成功安裝了80多套系統。現在，所有美敦力公司的籌碼都以每股58.50美元的ADR股票收購，以收購位於以色列凱撒利亞的Mazor。該報價為每股29.25美元（ILS104.80），扣除現有股權和收購現金約13.4億美元。

2、業界|智能電子： 谷歌在華舉辦最大規模路演，亞洲科技初創公司走向世界

昨天，谷歌在中國舉辦初創企業路演活動 Demo Day Asia，這也是谷歌的 Demo Day Asia 首次登陸中國。此次活動作為谷歌上海開發者日的內容之一在滬舉辦，共有來自中國、澳大利亞、日本、韓國等多個亞洲國家的 10 家科技初創公司從此前的在對 300 多位參賽者評選中脫穎而出，在 Demo Day Asia 上進行決賽路演。在當天的活動上，來自印度的 AI 醫療初創公司 SigTuple 拿下了 Demo Day Asia 的決賽冠軍，它將獲得投資者的資金和最高100,000 美元的谷歌雲服務贈金( Google Cloud Platform credit )。兩家中國公司也在 Demo Day Asia 上展示了中國的科技創新力量：FinTech 公司 Miotech 專註於多元化資產管理大數據，正在為金融服務公司開發基於人工智慧的軟體；來自中國香港的 Origami Labs 公司，則致力於智能指環研發，通過骨傳導技術，讓人們不必掏出手機就可以接聽電話、發送簡訊。

3、前沿|無人機：DJI，EENA和Black Channel發布SAR無人機研究結果

無人機越來越多地被公共安全團隊和急救人員採用。本周DJI，歐洲緊急號碼協會（EENA）和愛爾蘭研究公司Black Channel的一項研究表明，為什麼這種趨勢將持續下去。

像這樣的研究很重要。您將很難在世界任何地方找到緊急服務 - 特別是在搜索和救援（SAR）領域 - 現金充足，能夠為新技術分配資金，而無需證明其有效性。

當生命受到威脅時，緊急救援隊伍不能挪用資金。這就是為什麼支持無人機可以通過現場測試來幫助拯救生命以量化其影響的說法至關重要。SAR團隊使用無人機強調成功的一些障礙包括持續的誤報，當地形變得更具挑戰性時的溝通問題（即山坡阻擋並降低視頻輸入），根據視頻對地形的不準確感知飼料，當然，眾所周知的電池壽命和飛行時間的煩惱。

然而，與傳統的SAR團隊相比，無人機搜索者確實發現他們的受害者平均快了191秒。

總體而言，很清楚地看到無人機團隊與傳統同行相比表現良好，並且通過一些調整可以改善成功率（無論是尋找倖存者還是尋找倖存者所需的時間）。

4、學界|特種機器人：辣椒採摘機器人在溫室勞動力自動化方面發展

由歐盟資助的研究人員組成的團隊開發了一種甜椒收穫機器人，可以幫助農民降低成本。SWEEPER機器人是一個自動移動平台，帶有一個機械臂，帶有一個用於水果收割的末端執行器。該機器人設計用於單莖行裁剪系統，作物具有非成簇果實和少量葉片遮擋。初步測試表明，通過使用經過改良模擬所需條件的市售作物，機器人可以在24秒內收穫成熟的甜椒，成功率為62％。研究人員計劃在SWEEPER系統中添加傳送帶和收穫小車，並自動化收穫後的水果和蔬菜採摘物流。

5、學界|仿生機器人： 物理學家訓練機器人滑翔機像鳥一樣翱翔

來自加利福尼亞大學聖地亞哥分校的研究人員利用強化學習訓練滑翔機自動導航大氣熱量，飆升至700米高度 - 近2,300英尺。這項新穎的研究在自然雜誌上發表的「 通過現場強化學習的滑翔機翱翔」中有所描述。該研究強調了垂直風加速度和滾轉扭矩作為高飛鳥的可行生物線索的作用。調查結果還提供了一種直接應用於自主飛行器或無人駕駛飛行器的開發的導航策略。

「這篇文章是邁向人工智慧的重要一步 - 如何在像鳥一樣不斷變換的熱量中自動飆升。我很驚訝，需要相對較少的學習來實現專家表現，」 Terry Sejnowski說，他是研究團隊的成員。 Salk生物研究所和加州大學聖地亞哥分校生物科學系。

強化學習是機器學習的一個領域，受行為心理學的啟發，即代理人根據已執行的動作和結果學習如何在環境中表現。根據加州大學聖地亞哥分校物理系教授Massimo Vergassola和博士學位。候選人Gautam Reddy，它提供了一個適當的框架，以確定有效的導航戰略，作為響應環境線索的一系列決策。

6、學界|智能製造： 亞利桑那州立大學副教授Ming Zhao領導GEARS的開發

亞利桑那州立大學副教授Ming Zhao領導GEARS的開發，GEARS是一個大數據計算基礎設施，專為當今苛刻的大數據挑戰而設計。

異構計算的一個例子是iPhone X的處理器，它有四個針對性能優化的內核和兩個針對功效優化的內核。雖然這些通用內核可以運行各種應用程序和操作系統職責，但該處理器還具有專門用於機器學習任務的雙核神經引擎，並運行Face ID，這是一種需要大量計算能力才能運行的人臉識別應用程序很快。

GEARS採取了類似的方法，但規模要大得多。該系統正在擴展，只有通用計算機處理器（中央處理單元），加入加速器（圖形處理單元和現場可編程門陣列，或FPGA），並集成深層次的存儲層（動態隨機存取存儲器，非易失性存儲器，或NVM，HDD和各種SSD技術），每個都有自己的優點和缺點，具體取決於給定的應用程序的特性。

包含諸如FPGA和NVM之類的異構硬體使GEARS能夠解決棘手的大數據問題，例如，無法輕鬆並行化且對延遲敏感的問題。在許多情況下，這些不太傳統的硬體設計也消耗更少的功率，從而有助於實現GEARS的能效目標。

7、前沿|智能製造：圖靈獎得主Patterson力推新計算機架構及軟體語言

加州大學的David Patterson也是RISC的先驅和Google工程師，他表示摩爾定律已經結束，計算機架構正處於新時代的前沿。Patterson於2004年至2006年擔任ACM主席，並且是2017年ACM AM圖靈獎的共同獲獎者，他表示，「革命性的新硬體架構和新的軟體語言，專為處理特定類型的計算問題而定製，只是等待如果人們只是在處理這些事情，那麼有圖靈獎等待被接受。「 例如，在軟體方面，Patterson表示將Python重寫為C可以將性能提高50倍，優化技術可以進一步提高速度。他認為「在Python中改進1000倍是可行的」。他說，應用程序並不都需要相同級別的計算精度，並補充說有些可能使用低精度浮點運算而不是常用的IEEE 754標準。他說，機器學習「對於計算是貪婪的」，並為應用新的架構和語言提供了最大的機會。「這是計算機架構的黃金時代，」帕特森說。

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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