丽莎老师讲之人工智能将改变物流的六种方式

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人工智能正在打入可以想象到的每个领域，物流世界也不会落后。
据预测，到2021年，物流和仓储的销售额将达到224亿美元。
例如，因为大数据与人工智能的综合应用，供应链品牌联合包裹服务公司（United Parcel Service）每年节省1000万加仑的天然气。
人工智能技术已经为物流带来了突破性的创新，并通过机器学习和深度学习改变了供应链。
让我们一起来看看人工智能如何改变物流的六种方式。
1.更好的供需预测
需求预测是人工智能将引入物流的最重要变化之一。
人工智能的预测分析方面将使品牌能够根据AI的预测对其运营模式做出积极的改变。
AI能够分析确保效率的因素，有助于提高需求预测的准确性。它可以根据不同的变量预测模式或趋势，如实时销售，天气等。
例如，预测特定地点的可能销售数量或订单所需的交付工具数量的能力将确保任何企业的物流，运输和供应链团队的无缝运行。
如果与物联网一起使用，人工智能甚至可以确定送货卡车何时需要维修，以避免在交付期间发生故障。
2.准确的信息验证流程
随着物流软件的云业务管理服务成为常态，B2B和B2C公司中存在大量信息，如果没有充分识别和细分，它将具有负面破坏性。
确保客户信息手动正确可能是一项艰巨的任务。
验证订购商品，将产品链接到特定客户以及修复所有拙劣订单等其他方面也是繁琐的工作，但AI和自动化可以简化它们。
AI会在几秒钟内验证信息。
它的预测功能始终确保识别出最快的路线，以使物品尽快传达给客户。
3.智能仓储
运营英国仓库在线杂货品牌Ocado。该公司每周从客户那里获得超过65,000份订单，利用人工智能来提升，隔离和移动人工随后打包的物品。

AI通过在彼此的顶部放置多达17个盒子来确保最大的空间使用。它非常聪明，经常订购的物品永远不会保留在底部，而是保持在顶部。
这样可以在订单时轻松到达此类产品，从而节省客户和员工的时间。
即便是电子商务巨头亚马逊也会利用名为Kiva的AI在几分钟内将货物提升并分配到各个仓库。
人工智能的自动化能力将对物流产生积极影响，从而创造更加平稳，快节奏的工作环境。
4.整个供应链中的即时解决方案
在物流中，您需要足够的数据来做出任何决策 - 例如选择最佳路线，为每次交货选择合适的承运人以及安排。人力劳动对于此类任务来说效率很低，并且容易出现更多错误。
然而，AI具有巨大的计算能力，可以在几秒钟内从众多数据点中作出决策，从而实现几乎即时的最佳解决方案。
它还将设计纠正措施，以避免负面情况。
由于机器学习，人工智能将随着时间的推移增加其知识，因为它遇到不同的情况，使其更好地预测趋势和涉及紧急情况。
人工智能不仅仅依赖于现实世界的数据和情境，而且还可以通过数字双胞胎进行教学，DHL已经在探索这个概念。
5.改进大数据分析
通过不同渠道累积的大数据不能在其未定义状态下使用，但AI算法可以分析这些大量数据并连接人类可能遗漏的数据点。
使用AI进行大数据分析有助于根据历史数据和趋势预测出货量，时间和设计未来销售计划。
人工智能在复杂的计算中并没有多少 - 甚至包括地缘政治景观和破坏性天气模式等因素也会被考虑在内以确保全面的决策过程。
人工智能还能够从各种接触点收集数据，对其进行分析并制定出有助于实现任何品牌物流的积极变化的模式。
由于物流领域中大量的结构化和非结构化数据，人工智能智能组合并将其用于有利可图的使用的能力至关重要。
6.简化交付流程
当客户下订单时，需要建立一个强大的系统，以确保物品通过适当的渠道交付，正确密封并告知客户何时到达。
人工智能可以管理多个数据点，并预测订单的时间比任何人都快得多，因此交付变得高效并有助于客户体验。
某些公司甚至开始引入人工智能无人机作为交付物流的一部分。
人工智能将给物流行业带来的变化是有希望的，并将提供将成为常态的解决方案。
它将帮助供应链和运输领域的企业提高效率，使工作更加顺畅，提供更加简化的体验，并提醒季节变化和机会。

丽莎老师讲之牛津大学使用人工智能识别野生动物灵长类动物面孔

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牛津大学的科学家们开发了新的人工智能软件来识别和跟踪野外黑猩猩的面部。对于生活情况复杂的黑猩猩，短期实地研究中只能告诉我们一点信息。利用机器学习可以开启大型视频档案，也可以长期衡量其行为。例如，可以观察一个群体的社会互动在几代中是如何变化的。”
该计算机模型使用了京都大学灵长类研究所PRI的数据，这个野生黑猩猩档案数据库中有1000万张图像。新的软件可以连续跟踪和识别目标，还可以在低照明，运动模糊等情况下执行任务。
利用这个庞大的数据库，让我们能够使用尖端的深层神经网络，此外，我们的方法与以前的灵长类人脸识别软件不同，它只需有限的人工干预或预处理，就可以应用于原始视频片段，节省时间和资源。”
这项技术具有许多用途，如监测物种的保护。虽然目前的应用集中在黑猩猩身上，但所提供的软件可以应用于其他物种，并有助于推动采用人工智能系统来解决野生动物科学中的一系列问题。

丽莎老师讲机器人之“飞鱼”机器人利用智能推进系统实现自我发射

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英国伦敦帝国理工学院航空机器人实验室的一个团队开发出了一种漂浮机器人，它可以从其尾部喷出一股水流然后让自己向空中发射。这种机器人的形状就像一架小飞机。该研究团队发布了一段慢动作视频来展示这个机器人的空中杂技。
这个机器人的创新之处在于它的智能推进系统–水和碳化钙粉末在反应室内混合并产生乙炔气体，乙炔气体通过点燃、膨胀的过程将水推出来进而推动机器人的运动。看来这股推力非常强劲，因为它可以让机器人在空中飞到高达85英尺(26米)的位置。
从水到空气的过渡是一个能源密集型过程，这在小型飞行器上是很难实现的，因为小型飞行器需要非常轻才能飞行。
目前，这一机器人已经在实验室和室外环境都进行了测试。对于这款机器人的研发工作还在继续，团队的最终目标是用它来监控珊瑚礁和近海平台。

丽莎老师讲机器人之人工智能深入到医疗领域的哪几个方面

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随着人工智能技术的不断发展，其应用的场景也越来越多。借助计算机连续高速运算的优势，结合大数据分析和深度学习，人工智能在很大程度上改变医疗现状。现如今许多科技巨头和传统医疗企业纷纷布局“人工智能+医疗”，并取得了很大进展，未来人工智能在医疗领域将从多个方面影响我们的生活。
1、智能病理诊断及医学影像识别
通过大数据和深度挖掘等技术，以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标，同时结合相关医学知识，在病理诊断及医学影像识别中为医生提供辅助医疗工作，并为患者提供诊疗方法参考。
智能诊断有以下几点优势：其一，效率更高。传统医疗体系下，经验丰富的医师诊断200张CT扫描图片需要20min，AI可以将这个时间缩短到秒级；其二，准确率高。以肺结节领域的机器读片为例，AI可以将人工判断的准确率从60%提高到85%；其三，稳定性增强。人工智能可以将影像诊断报告标准化，排除由人为因素导致的诊断报告不标准的情况，同时与医生不同，机器阅片的准确率性不受工作与阅片时间长度制约，能有效提高诊断稳定性。智能诊断是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景
2、远程医疗
随着互联网技术的发展，特别是5G的应用，人工智能远程医疗逐步落地，目前人工智能远程医疗覆盖的领域有远程会诊、远程诊断、远程手术等方面。目前，已有多个省份地区开展远程诊疗服务，如广东省人民医院和华为及广东移动合作全面建设 “互联网＋”智慧医院服务体系；清华大学附属北京清华长庚医院与深圳市人民医院传输高清手术影像，同时无延时直播，通过混合现实技术，两地手术医生进行了术前方案讨论，在两台异地手术进程中进行实时远程技术指导等。
建立远程医疗诊治网络，有助于缓解基层人民看病贵看病难的问题。随着人工智能与健康医疗服务深度融合，远程巡诊机器人等智能化的远程医疗产品相继推出，能够让更多患者享受到科技带来的更加智能动态的便捷医疗服务。
3、医疗机器人
机器人在医疗领域的应用非常广泛，不同于基于机器深度学习的系统程序，医疗机器人的核心是实体设备，比如智能假肢、交流机器人（用于自闭症儿童的辅助治疗）、医疗保健机器人、手术机器人等。其中，手术机器人由于其成熟的技术，目前已广泛应用于临床手术中，世界上应用最广、技术最成熟的做手术的机器人是达·芬奇手术系统。达·芬奇手术系统由美国麻省理工学院主导研发，该产品包括外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统。相比传统的外科手术，手术机器人完成的手术创伤较小，基本都是微创手术。此外，机械臂的控制更加稳定、灵活、精细，手术的精准度更高，手术风险更小。当前已有多种新型手术机器人正在开发，以实现双人操作、全景视野、指控操作等。并且随着５Ｇ时代的到来，远程手术将迅速发展，结合了手术机器人的远程操作可进一步提高手术的实时性、准确性，消除因距离而导致的医疗水平隔阂，让人工智能受益于更多患者。
4、药物智能研发
药物研发包括临床前研究、临床试验审批、临床试验、新药上市审批、上市后IV期临床和上市后再审批几个阶段。临床前研究又被细化为靶点筛选与化合物筛选。在靶点筛选过程中，人工智能可以通过深度学习患者及健康人群数据库，从而找到药物候选靶点，运用算法精准预测，快速筛选活性化合物，虚拟构建药物分子，这能够大大缩短药物研发的时间成本和经济成本。在药物筛选过程中，人工智能以化合物与靶点结合信息为文本，通过分析提供开发新技术或优化旧技术的方案，进而找到某种具有化学结构与生物活性的化合物。
5、智能健康管理
智能穿戴设备可以监测人体基本身体特征，如运动时长、步数、身体健康指数、睡眠、心率等，结合用户的基本数据（年龄、身高、体重等），对身体素质进行简单的评估，从而提供个性的健康管理方案。除智能穿戴设备外，目前人工智能在健康管理方面的应用还包括虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
人工智能不仅能提高医疗水平的技术深度，还可增加优质医疗的覆盖广度

丽莎老师讲机器人之城市道路反复开挖，微型机器人可用于地下管道检修

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在我国各大城市，道路反复开挖、“马路拉链”问题，似乎不是孤案。规划上，管线多数依附道路建设，供水、排水、燃气、电力、通信、广播电视、照明、交通信号、公共视频、石油等管线近20种。每一种管线维修都需要挖开路面。这几十种管线轮着来，马路怎么可能不出现反复开挖的情况？各级政府为此也确实想尽办法，“减少道路反复开挖”还被写入了某地区政府工作报告。但是管线出了问题，不挖怎么办？
随着数字化技术的普及，微型机器人也许可以解决这一矛盾。
管道机器人是什么

一个管道机器人由爬行器、高清摄像头、控制器、电缆盘组成。管道机器人可以拍摄管道的缺陷快照，快速定位检测出管道内部问题，对管道的情况进行排查、维护和维修。并可以全面了解管道内部结构状况，可以及时、准确地为城市规划、设计、施工、抢险以及建设和管理提供决策依据。
管道机器人的爬行器上一般安装配件有防撞探针、前置摄像机、辅助光源、弯挂、升降支架、橡胶轮胎、后置摄像头。爬行器大小可根据管道不同直径来选择，还有多种行走方式的爬行器，例如蠕动式、履带移动式、足腿移动式、滚轮移动式等。
安装在爬行器上的摄像机可旋转多方位拍摄，它身上搭载的摄像头拍摄的画面可以将管道状况和缺陷进行拍摄记录，同步呈现在电脑屏幕上，同时摄像机具有一定的红外夜视效果，可以适应部分光线不足的环境。
上位控制单元是管道机器人系统的人机交互部分。操作者可通过上位控制单元向管道机器人发送控制命令，管道机器人将采集的管道信息传送到上位控制单元，经过处理后，通过显示器等信息输出单元呈现给操作者。
管道机器人的商用技术发展
去年，英国政府与包括谢菲尔德在内的六所大学开展了一项耗资3500万美元的研究，开发“昆虫机器人”，用于修复地下管道网络。英国政府的目标是开发出一种1厘米大小的机器人，这种机器人将能通过水、天然气和污水管道，进行管道故障检测。
新研究计划将帮助公共事业公司监控隐藏的管道基础设施，并在出现问题时快速有效地解决问题。”这项创新将首次在地下管道中部署具大量有长期自主性的微型机器人，以及其它新兴的管道内传感器、导航和通信解决方案。
在美国，哈佛大学教授RobertWood设计了一款可移动的微型机器人，执行搜索和救援任务。劳斯莱斯工程师受到这种微型机器人的启发，去年夏天，他们开发了依靠用于飞机引擎修理的微型机器人。以前这些检测修理工作由人工来完成，需要5个小时，但有了这些微型机器人，它们只需要5分钟就能完成整个检测和修理过程。

丽莎老师讲机器人之科学家开发出全新柔性减震机器人抓手

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纽约州立大学布法罗分校的科学家开发出一种全新柔性减震机器人抓手，这种实验性夹手采用两个电动指状物，沿着轨道朝向或远离彼此滑动。每个指状物都安装在一个磁性底座上，磁性底座位于两个“排斥”的钕磁铁之间，用于推动它。两块磁铁实际上都不接触底座，所以底座的两侧和相应的磁铁之间都有一个间隙， 这个间隙可以起到减震弹簧的作用。
当两个“手指”靠在一起以抓住它们之间的物体时，每个“手指”两侧的磁铁相对靠近其底座，通过推动“手指”保持牢固地固定就位。随着该物品随后被抓起和移动（通过附着抓手的机械臂），抓手总是可能意外地撞击障碍物。如果发生这种情况，集成传感器会检测到撞击，并通过将磁铁移动远离“手指”瞬间响应。这减小了排斥力，允许两个“手指”通过相对于夹持器的其余部分暂时滑动来吸收冲击。
一旦障碍物被清除，磁铁就会重新移回，将“手指”推回到原来的位置。此外，该系统不仅可以保护正在运输的物品，还可以防止工厂工人受到工业机器人的伤害。
这些抓手设计适合用于与人合作的协作机器人，它们将成为人类的帮助者。

丽莎老师讲机器人之ABB未来工厂在沪开工

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近日瑞士工业巨头ABB集团其位于中国上海的机器人新工厂和研发基地正式破土动工。该工厂预计将于2021年投入运营，总投资额达1.5亿美元（约10亿人民币）。
ABB于去年10月对外宣布上海“未来工厂”的投资决定，并与上海市政府签署了一项全面战略合作协议。新工厂位于上海康桥，占地6.7万平方米，将采用包括机器学习、数字化和协作解决方案在内的先进制造工艺，致力于将其打造成全球机器人行业最先进、最具柔性、自动化程度最高的工厂 —— 一个使用机器人制造机器人的前沿中心。
新工厂还将设立一个强大的研发中心，以帮助加快人工智能领域的创新发展。该研发中心将采用开放式创新模式，ABB将与客户紧密合作，共同开发满足客户个性化定制需求的自动化解决方案。
高度自动化的ABB上海新工厂将基于互相连接的自动化岛，而非固定的装配线，机器人能够从一个工作站移动到另一个工作站，相比传统的线性生产系统，具有更高的定制化水平和更大的灵活性。
自动导引车能够及时为机器人生产提供零件，而最新的协作技术将确保人与机器人能够近距离安全协作，为生产过程带来更大的灵活性和敏捷性，充分将机器人的优势与员工出色的工作能力相结合。
新工厂将成为一个完整的数字化制造生态系统，采用数字孪生技术，使管理人员、工程师、操作人员和维护团队都能获得数据洞察力和机器学习带来的优势，从而提升性能，使生产效率最大化。ABB将利用基于机器学习的系统来检查机器人装配工作，以确保达到最高的质量标准。

丽莎老师讲机器人之首个被机器人面试雇佣的员工诞生

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瑞典市政府使用机器人Tengai面试员工，一个名叫安德斯达年轻人通过了Tengai的面试，成为了市政府的数字协调员，他也是第一个通过机器人面试被录用的员工。
Tengai身高41厘米（16英寸），体重3.5公斤（7.7磅），放置在桌子上 刚好能和面试者平视。
面试机器人Tengai有瑞典科技公司Furhat Robotics与瑞典最大招聘公司之一TNG联手研制，旨在消除面试中的年龄、性别、外貌、种族等偏见。
Furhat Robotics是一家人工智能和社交机器人公司，在过去的四年中，他们一直在构建一个类似人类的计算机界面，模仿人类的说话方式以及面部表情。
人们通常在7秒内形成对一个人的第一印象，招聘人员需要大约5到15分钟才能做出对面试者的判断。
我们希望面试机器人能更接近人类，与传统的机器人相比，Tengai不会让人觉得可怕或奇怪。
2018年10月，Furhat Robotics开始与TNG合作，使用机器人为候选人提供面试，面试者不受管理者和招聘人员的任何无意识偏见影响。无意识的偏见包括基于性别、种族、声音、教育、外表，和在面试之前或之后中的非正式谈话而对某人做出的假设。
比如，在面试开始时面试官和面试者闲聊，问到：“你打高尔夫吗？”如果面试者回答很喜欢，也许面试官就会首先对他产生较好的印象。
相比之下，Tengai不参与采访前的闲聊，并以相同的方式、相同的语调、相同的顺序提出所有问题，这样可以创造一个更公平、更客观的面试过程。
Tengai面试结束后，会将面试的文本记录提供给招聘负责人，帮助决定哪些候选人应该进入下一轮面试。
从事医疗保健招聘工作的工作人员认为，机器人面试能在筛选时为人类提供非常好的帮助，机器人是没有感情的，在众多候选人中做选择时能避免很多主观因素。
工作人员作为面试者测试了Tengai，“在与Tengai见面前，我一直对机器人面试持怀疑态度，但在面试过程中我完全忘了它不是人类。
已有人通过机器人面试找到工作
机器人是由人类编程的，分析人类编制的数据集，并从人类行为中学习，它也很可能形成人类的一些偏见。
为了解决这一问题，Furhat Robotics通过让各种各样的志愿者进行多次访谈，让Tengai从不同招聘人员身上学习不同的访谈习惯，而不是学习一个人的固定语言习惯。
去年三月，Tengai的研制已经初步完成，并开始进行了测试，5月开始和真实的人类面试者进行对话测试。
本月初，Tengai成功在瑞典市政府进行了真正的面试，并成功招聘了一名数字协调员。
对于为什么要研发面试机器人，TNG公司的负责人解释说：“人类倾向于寻找并喜欢和自己有相同兴趣爱好的人，这通常通过私人问题来完成，而这些问题会让我们投入情感，所以，每名招聘人员都携带着某种潜意识的偏见。”
经过半年多的测试，Tengai已经可以开始完成面试工作，在Furhat Robotics发布的一则广告，就介绍了一位女性在求职中因为受到偏见而屡屡被拒的故事，当她遇到面试机器人后，成功通过了面试，证明了不是她没有能力，而是因为别人的偏见一直没得到公平的机会。
瑞典市政府率先使用面试机器人，敢于采用新技术，为AI招募提供了一个有趣的实验平台。
近年来，全球劳动力市场的种族多样性已经成为了热门话题。据BBC报道，瑞典当地人的失业率约为4%，但对于身在瑞典，出生在国外的公民来说，这一数字超过了15%。在英国，有5%的外籍人员找不到工作。
TNG最近的一项调查显示，瑞典73％的求职者认为，他们在找工作时会因为种族、年龄、性别、性取向、外表、体重或残疾等因素而受到歧视。
像Tengai这样的机器人，很可能成为消除社会歧视“伟大的一步”，因为机器人面对一个人时，不会因为他来自哪里，或者外表有什么与众不同而产生任何刻板印象。

丽莎老师讲机器人之用神经元和光致肌肉组织打造新型生物机器人

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来自伊利诺伊大学的一支科学家团队，发布最新研究成果 —— 一种纯粹由运动神经元、肌肉组织和光线混合推动的生物机器人。
新方案结合了最近十年来的集成心肌细胞技术、以及光致推进系统，这种新型生物机器人能够自行走动和游泳。
其首个‘游泳健将’成功地证明了以细胞为模型的生物机器人可以切实地运动。作为对比，第一代单尾机器人能够利用心脏组织独自跳动，但无法感知环境或作出任何响应。
后来他们继续努力，开发出了一种双尾生物机器人。它由分层的骨骼肌肉组织作为软支架，以及来自小鼠干细胞的光致响应运用神经元组成。
当暴露在光线下时，神经元会发射信号，让肌肉作为致动器的齿轮，以推动生物机器人的前进。这么做最大的意义，就是它是完全可生物降解的。无需外接电池，即可扩张和收缩。
相比之下，旧版生物机器人使用电子信号来触发这个过程。而想要通过神经元来打造“智能机器人”，则是研究人员的一个长期目标。
该研究实现了里程碑式的生物混合神经肌肉驱动机器人，为该平台的未来发展铺平了道路。作为一个模型，其能够帮助人们更深入地了解电机控制，或对机器人、生物工程和健康领域产生广泛的影响。

丽莎老师讲机器人之机器人搭乘无人驾驶飞船返回地球

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联盟号MS-14太空舱于近日在哈萨克斯坦中南部的大草原着陆。飞船里没有搭载航天员，而是搭载了人形机器人费奥多尔和其他俄罗斯航天设备。
联盟号MS-14是联盟号有史以来第一个访问国际空间站的无人飞船。多年来，这个可搭载三名宇航员的飞行器常常被用来运送宇航员往返轨道实验室。
俄罗斯联邦航天局8月22日发射了“联盟号”MS-14无人飞船，以测试其与升级后的“联盟号”2.1a火箭的兼容性。这是2.1a火箭搭载联盟号太空舱的首次飞行，在此之前，联盟号太空舱一直用于发射“进步”号货运飞船。
俄罗斯联邦航天局职员还利用这次飞行测试了联盟号太空舱的其他升级，旨在让未来的机器人版本将货物送回地球。
联盟MS-14改进了其制导、导航和下降控制系统，下降飞行器采用基于光纤陀螺仪的数字角速度积分单元控制系统，而不是基于自由姿态陀螺仪的类似下降控制系统。
联盟号MS-14于8月27日在空间站着陆，由于空间站的技术故障比预计时间晚了几天。这次试飞因其独特的货物而受到了广泛关注。除了1450磅(657公斤)的补给，飞船还携带了6英尺(1.8米)的费奥多尔——俄罗斯的费多机器人的太空版本。该机器人装有传感器，可以记录人类在联盟号2.1a火箭发射时的感受。空间站上的宇航员也对机器人进行了一系列测试，以研究其进行未来太空任务的潜力。