从小学习机器人有什么用？机器狗正式加入美军演习；“机器人织物”未来可自行搭建帐篷

1.机器狗正式加入美军演习

近日，莫哈韦沙漠机场，机器狗从美军运输机窜出来，与人类士兵协同，参加军事演习。机器狗乘坐空军C-130降落在可能存在敌意的机场，首先被派到机外侦察，以免人类士兵首先暴露在危险中。机器狗已被纳入高级战斗管理系统（ ABMS ）。这些仿生机器狗由“幽灵机器人”（Ghost Robotics）公司制造，该系列机器人被命名为Q-UGV（四足无人地面载具），参与演示的机器狗是Vision 60型号，被设计用于执行检查、情报侦察、监视、分布式通讯和持续警戒等任务。根据“幽灵机器人”公司的宣传，Q-UGV系列机器狗几乎是“无所不能”的，它的模块化设计意味着可以执行多种多样的任务。这种机器人可以在任何地形环境下进行操作，与传统的轮式、履带式无人车辆相比，机器狗的机械复杂性要低，从而更加耐用、灵活，可以有效降低部署和维护成本。

2.科学家打造“机器人织物”：未来可自行搭建帐篷

耶鲁大学的科研团队近日开发出了一种新型“机器人织物”，可以根据需求或通过感知环境来改变其形状和硬度。未来这种材料可以应用于高科技服装、可自行搭建的帐篷或者机器人降落伞。为了让织物具有多种功能，团队创造了具有不同能力的纤维，并将它们编织成日常织物。第一种纤维是一种充满了名为菲尔德金属（Field’s metal）合金颗粒的环氧树脂，它的熔化温度相对较低，为62℃（144°F）。这意味着它可以被轻轻加热以使织物变得柔软和可塑性，然后冷却到室温以将其锁定为特定形状。

3.移动机器人最新市场报告：今年的收入预计将达到24亿美元

近日，英国伦敦-Interact Analysis推出了有关移动机器人（AGV/AMR）市场的新报告，尽管全球因新冠而感到混乱，但预测到2020年收入将增长近四分之一。今年的全球收入预计将达到24亿美元，由于新冠的影响导致对移动自动化的需求增加，到2021年它将进一步增长50%。此前，中国移动机器人产业联盟，新战略移动机器人产业研究所预计2020年中国工业应用移动机器人（AGV/AMR）市场规模将达20%的增幅。

4.可拆卸轻型LED材料，可能会改变可穿戴设备的未来

德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员和他们的国际同事共同开发出了一种创建微型LED的方法，使用该方法，LED可以折叠、扭曲、切割并粘贴到不同的地方。这项给下一代灵活的，可穿戴技术提供了发展基础。UT Dallas的材料科学与工程学杰出教授Moon Kim博士、同时也是该书的作者说道：“这项研究的最大好处就是我们创造了一种可拆卸的LED，几乎可以将其安装在任何物体上。我们的核心理念是，允许人们将LED轻松安装到衣服上甚至是橡胶上。即便是去挤压它也能够完好工作，甚至如果你将它切开，该LED也可以被拆成两半独立使用”。

5.SpaceX获美军1.49亿美元订单 生产4颗导弹追踪卫星

美国太空发展局(SDA)周一表示，太空探索技术公司SpaceX赢得了一份价值1.49亿美元的合同，为美国国防部生产导弹追踪卫星，这是该公司获得的首份制造卫星的政府合同。SpaceX向来以开发可重复使用火箭和飞船闻名，现在正努力提高其星链（Starlink）互联网项目的卫星产量。该公司首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)希望这个卫星网络能产生足够多的收入，为SpaceX实现星际目标提供资金。同时，科技公司L3 Harris获得价值1.93亿美元合同，帮助美国国防部建造另外四颗卫星。两家公司预计将在2022年秋季交付用于发射的卫星。

6.Anduril发布军用智能无人机Ghost 4

近日，美国国防科技初创公司 Anduril 宣布正式推出 AI 无人机「Ghost 4」，据了解，该无人机可在 60 秒内完成安装，飞行时间超过 100 分钟，具备实时情报、监视和侦察等功能，可自动完成检测、分类等任务，以及在低频宽或拥挤的环境中追踪目标。这是一家成立仅三年时间的公司，但它已经低调地与美国国防部、国土安全部和英国皇家海军陆战队签订了合同。公司创始人 Palmer Luckey 十几岁靠倒卖旧 iPhone 赚取研究资金，此前曾创建名噪一时的 VR 公司，被 Facebook 收购后实现财富自由。他还是特朗普的死忠粉，原因是童年时读过《交易的艺术》并为之着迷。

7.微软与美国能源部联合开发AI灾难响应工具，对抗洪水和火灾

美国能源部和微软公司宣布合作开发人工智能工具，旨在帮助急救人员更好地应对洪水和野火等快速变化的自然事件。该小组已经有两个处于早期阶段的系统：一个用于绘制和预测所谓的火线，即活跃的野火范围，以及一个用于洪水的类似工具。微软联邦政府首席技术官Susie Adams表示，人工智能通过实时分析海量不同的数据集（例如烈火温度或风向）在每个过程中都发挥作用，这可以帮助应急人员更好地分配资源或通知公众。她说：“人们并不擅长迅速地综合这些信息”。

该文章内容转载自机器之心、大数据文摘、直观学机械、人工智能学家、机器人创新生态

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