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丽莎老师讲机器人之机器人进军考古界，破解3亿年前生物谜团
最新一期Nature封面是一个原型为3亿年前生物化石的机器人。
这篇论文将古生物学、生物力学、计算机模拟、活体动物演示等学科结合在一起，对3亿年前生物的行走状态进行了深入研究，并根据研究成果做成了机器人来进一步探索各种可能性。
《连线》杂志发表评论称，这对于理解陆地上的运动是如何进化的有很大的影响。同时，这种利用机器人学等跨学科的研究方法， 也会对科学家研究各种灭绝动物的生存方式产生影响。

这个生物名叫Orobates，一个大型食草四足动物，是当前发现的、能够将完整的骨骼化石与足迹化石联系起来的最古老的生物。
它诞生于大概3亿年前生物从海洋爬向陆地的时期，处于生物进化的关键交界处。对于研究来年两栖动物和哺乳动物来说，具有承上启下的作用。
怎么研究的？
Orobates拥有完整的骨骼化石、相应的足迹化石以及行走轨迹的化石，让这项研究成为了可能。
基于对这些化石的综合分析，来自德国柏林洪堡大学和瑞士洛桑联邦理工学院的研究团队计算出了Orobates的数百种可能的步态：从较不先进的拖着肚子到在陆地行走，到像鳄鱼那样肚子悬空奔跑的更先进的姿势。
此外，他们也对四种当前现存的两栖动物和爬行动物的步态进行了测量，分别是凯门鳄、鬣蜥、蝾螈和石龙子。
在这些生物行走时，对它们进行X光扫描，研究团队检查了这些动物如何直立行走的，行走时骨骼如何弯曲以及肘关节和肩关节弯曲程度。
基于对不同生物的骨骼解剖对比与相应行走轨迹分析，他们发现，Orobates的行走方式，更加偏向于直立行走的方式，而不是将肚皮拖在地上。
从而得出结论称，直立行走这种相对先进的运动方式，演化时间比此前科学家预期的更早。
此外，研究团队还开发了一个仿真机器人“OroBOT”，来研究Orobates最有可能的行走方式，以及它们的合理性和有效性。
关于这项研究的数字模拟系统，已经做成了可以交互的Demo，任何人都可以去他们网站上去体验，设置不同的参数，观察这个大约3亿年前的生物行走步伐。
结果的呈现形式有两种。
一种是3D图像，代表着可能的步态。其中，点的颜色越蓝，得分就越高，越红得分就越底，也就代表着行走的步态更加笨拙。
图中的大色块，代表着四种当前现存的两栖动物和爬行动物的数据，它们分别是凯门鳄、鬣蜥、蝾螈和石龙子。
3D图像与动力学（Dynamic）指标相关，右侧与运动学（Kinematic）指标相关。
另一种是动图，直观呈现了不同的参数下Orobates的步态会如何变化。动图一共有3个，第一个是数字模拟的Orobates，第二个机器人OroBOT，第三个是基于化石重建的Orobates。
动力学指标中，可以调整能量消耗程度、平衡度、精确度和地面反力，都会影响Orobates的步态得分。比如，能量消耗程度越大，步态得分就越低。
运动学指标用于调整前肢和后肢的骨骼碰撞程度，主要由骨骼间的软骨数量来衡量的，这对于Orobates来说是未知的。通过调整指标可以看出，如果骨骼碰撞频繁，步态就会更加敏捷。
经过初步体验，这些指标的改变，只会影响3D图像的展示。
能够影响其他3D图像和下方动图展示的指标位于下方。这些指标分别控制的是Orobates行走频率、脊柱弯曲程度、身体重量等等，都会直接影响Orobates的爬行方式。

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丽莎老师讲机器人之2019年最值得关注的八大AI趋势。
AI所带来的优势及其深远的影响，仅从中美之间新生的AI竞争就能看出，未来，人工智能将重塑从工作性质到日常沟通再到运输方式的一切一切，它所释放的“创造性破坏”将使大量现有技能和工作状态革新，开辟一个新智能时代。
接下来，让我们来看看2019年的几个AI趋势。
AI芯片
AI的发展，是需要依赖于CPU/GPU协同工作的专用处理器。然而，当下一个主要缺点是，即使是AI发展的速度再快，也存在CPU/GPU也无法训练的情况，比如需要额外的硬件来执行复杂任务的数学计算等，这个时候AI芯片的重要性就凸显出来。
今年，英特尔，NVidia，AMD，ARM，华为，高通等领先的芯片制造商都已经将AI芯片的生产提上了日程，在2019年，他们将生产能够快速提高基于AI执行速度的芯片，这些芯片将应用在不限于计算机视觉、语言处理等多种定制用途，更完全会根据市场需要，推出特定使用在如医疗保健以及汽车行业专业芯片。
AI+IoT
2019年，AI和IoT的结合，将达到1+1>2的效果。
对AI来说，因为AI可以提升精度，并提高其分析和预测性维护方面的功能，因而IoT设备通过AI神经网络的高级机器学习模型的优化，甚至嵌入专门设计的AI芯片，将实现万物互联更为多样性的适配。
除此之外，2019年，随着5G的普及，所有设备和基础设施都会联结在一起，技术和产品会使得我们整个社会的效率越来越高，加之AI+IoT也将越来越多地融入边缘计算，大多数经过云训练的模型都将放在边缘层，最终从云到边缘再到终端，最后这张网将会越来越复杂。
自动化机器学习
随着AutoML（自动机器学习）算法的到来，机器学习将发生根本变化。AutoML将允许开发人员和程序员在不创建特定模型的情况下解决复杂问题。AutoML的优势在于它可以使分析师和开发人员只关注有关问题，而不是整个流程和工作流程。
因此，AutoML独特地融合了灵活性和可移植性。AutoML与认知API和自定义ML平台无缝对齐，通过直接解决问题而不是完成整个工作流程，来节省大量时间和精力。
AI+网络安全
由于网络安全专家的需求和供应存在巨大差距，以及网络安全的缺点以及需要采用创新方法的安全漏洞风险不断增加，2019年，人工智能和机器学习在网络安全中的使用将会大幅度提升。
其中，尤其是具备海量大数据的组织随着系统规模的扩大以及警惕地监控威胁需要，在没有人工智能的情况下，网络安全流程会变得脆弱并导致效率降低，因此，将AI纳入网络安全并不意味着不需要专家，反之，AI将赋予专家更多的权力并使得安全系统更加完善。
AI技能
据报道，在2018年，人工智能已经成为薪酬最高的工作之一，并且许多组织及高校已经在人工智能领域的技能培训和学科培养上加大投入，同样的趋势在2019年也将继续。
然而，其中有一些挑战也正在出现，比如企业自身难以在短期培养一个具备强人工智能技能的高级人才，因此，他们可能更趋向于选择设立一个不需要监督的人工智能工具进行替代。
通过AI实现DevOps的自动化
如今，互联网生成的海量数据无法估量，往往需要对其进行过滤后再实现分析，其中，使用AI对数据集进行整理，来找到可以满足硬件和其他应用软件的相关性和新模式，将逐渐成为主流。
在2019年，最优的解决方案，是在这些数据集上应用机器学习模型使它们具有预测性，并且随着AI的不断深入，管理IT基础架构的方式将被重新定位，在IT运营中部署AI将帮助他们在更短的时间内完成任务，并快速解决问题，因此，基于AI的DevOps将于2019年投入运营，云供应商等将从中受益匪浅。
神经网络互操作
在目前的一些神经网络操作中，最主要问题存在于选择最合适的框架，因此，开发人员往往面临从一系列工具中进行选择的艰难问题，不仅局限于Apache MXNet，Microsoft Cognitive Toolkit，TensorFlow等等。
这是因为神经网络一旦选择并训练了特定模型，就很难再在另一个框架上工作， 为了应对这一挑战，AWS，Facebook和Microsoft合作构建了开放式神经网络交换（ONNX），这使得在多个框架中重用经过训练的神经网络模型成为可能，2019年，神经网络中互操作性的突破会成为AI的重点趋势之一。
开源AI
2019年，AI大多数的项目都会进行开源，是因为越来越多的公司开始关注协作和知识共享，人工智能也会遵循相同的发展轨迹。开源AI作为人工智能发展的下一个阶段，多家公司将开始开放他们的AI堆栈，以建立更广泛的AI社区支持网络。
Gartner预测“到2020年，AI技术将普遍出现在几乎每一个新的软件产品和服务中”，在那天到来之前，开源AI将一直扮演重要角色。目前，包括Acumos AI、Facebook框架、Yahoo的CaffeOnSpark、Google的TensorFlow 、H2O.ai以及Microsoft Cognitive Toolkit等，都作为比较主流的开源AI工具在市场中占据大量份额，除此之外，更多的AI公司也正在争相开源自己的项目。
实际上，伴随2019年的到来，没有人能预见到AI领域到底会发生哪些令人难以置信的变革，我们仅能从这些趋势中，感受到足以令人十分兴奋的未来。

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丽莎老师老师讲机器人之LG发布机器人外骨骼工作服，亮相2019CES展。
LG电子公司近日发布了全新的机械外骨骼工作服，可以支撑体力劳动者的背部，使他们的活动更加省力便捷，防止受伤。
这款名为 CLOi SuitBot的机器人，可以穿戴在工人腰部，在弯腰和伸展背部时激活，从而降低劳动强度。该公司表示，机器人系统将帮助工人执行重复性任务。该产品穿戴十分方便，这一点尤为重要。
由于外骨骼工作服有助于工人更有效地工作，并防止潜在的事故或伤害，所以对此的需求一直在急剧上升。该公司援引BIS Research汇总的数据称，预计2026年全球此类产品的市场价值将达到5万亿韩元(44.4亿美元)，2016年市值为1000亿韩元。
2018年8月，LG展示了CLOi SuitBot的另一个版本，加强腿部和下半身的设计，帮助用户增强体力。这次新发布的SuitBot增加了LG的CLOI机器组合。该公此前还推出了多用途的产品，包括导航、清洁、除草、服务和购物。
新的外骨骼工作服将于2019年1月份的CES展期间展出，将继续推出可在不同地点使用的机器人，比如家庭、工作场所和医院。

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丽莎老师讲机器人之Nike将发布新款自动系带智能跑鞋。
运动品牌 Nike 在近日分享推文宣传即将上市的新款可自动系带运动鞋，据称可以由智能手机进行控制。视频中展示了多位职业运动员对新鞋的「神奇」功能的反应，可以看到有运动员手持智能 手机进行操作，甚至可通过 App 对每只鞋进行单独调整。　　
Nike 并未披露有关新鞋的其他细节，只表示该鞋是基于 2016 款可自动系鞋带的 HyperAdapt 1.0 运动鞋。报道称新鞋售价大约在 350 美元左右，虽然售价很贵，不过应该会吸引那些科技达人或者时尚潮人的关注。这将会是2016年HyperAdapt 1.0的重大升级。第一款自行搭扣运动鞋采用了物理“动力”按钮，以使鞋子系带。
耐克的可穿戴设备类别即将迎来一款全新的产品——智能手机控制的运动鞋。
2016 款 HyperAdapt 1.0 的设计概念来自于 1989 年的著名科幻电影《回到未来》系列的第二部，相信很多人应该还对电影中那款鞋记忆犹新。

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丽莎老师讲机器人之我国首款神经外科手术机器人获批上市。
我国首款神经外科手术机器人正式通过国家药品监督管理局（NMPA）审批准产，成为首款获得国家创新审评通过的神经外科手术机器人，标志着我国神经外科手术机器人达到国际领先水平。此款产品也是我国首款同时适用于儿童和成人的神经外科手术机器人，不仅填补了我国在此领域的空白，也成为具有国际竞争力的创新医疗器械。
该机器人技术源于清华大学，由清华大学和天坛医院、宣武医院、北京大学第一医院、清华大学玉泉医院、深圳大学总医院、复旦大学附属华山医院、复旦大学附属儿科医院、首都儿科研究所、北京协和医院、南方医科大学第三附属医院、福建协和医院、河北医科大学第二医院、郑州大学第一附属医院等十余家医院合作研发的新一代具有国际领先水平的机器人系统，2017年通过国家食品药品监督管理局创新医疗器械特别审批通道，2018年入选“中关村示范区高精尖产业培育项目”。
临床同时适用于成人和儿童
该神经外科手术机器人主要用于神经外科立体定向手术中手术器械的定位和定向辅助，如癫痫脑立体定向电极置入、帕金森脑深部电极置入、脑肿瘤穿刺活检等手术。产品不仅在成人神经外科领域具有重要意义，同时也因为对传统头架和传统手术导航定位系统具有替代作用而填补了我国小儿神经外科此领域的空白，这对我国神经外科整体发展具有重要意义。
与国际水平相比，该神经外科手术机器人在精准性和安全性上都具有领先优势。
在产品的精准性方面，本产品以目前国际先进技术体系为依托，采用无接触视觉定位病人注册技术，基于机械臂本体定位的方式，采用自动视觉扫描定位病人面部表面进行病人注册这一方法，使得本产品让神经外科手术机器人在国内首次同时适用于成人和儿童。这一技术属于国际领先、国内首创。其优点是避免目前国内在这一方面研究采用的传统的光学定位所存在的独立定位系统增加系统复杂度、仅依赖三个标记点配准误差较大、需手术当天贴标记点扫描CT流程繁琐等问题。

在产品的安全性方面，针对神经外科定位定向的实际临床特点，研发应用了基于多模态影像融合的颅脑血管三维可视化技术，这一技术可以将颅内血管结构充分的展现出来，从而有效的帮助医生避开重要血管规划穿刺路径，从而形成安全的、有针对性的、个性化、最优化的立体定向手术方案，该技术属于国际领先，受到了国内临床应用的好评。
精准、可靠、安全、易用
该神经外科手术机器人为神经外科立体定向手术提供可靠的精度保障，整体手术精度达到1mm以内，重复定位精度小于0.02mm。产品包含国际领先的立体定向手术计划系统、高智能视觉定位系统、高精度力传感系统以及高稳定性机械臂系统。
立体定向手术计划系统借助独有的多模态影像融合技术、无与伦比的血管重建技术、让轻松且精益求精地设计每一条手术路径成为可能。
高智能视觉定位系统通过使用高精度摄像头全自动扫描皮肤表面，形成扫描点云，然后进行机器人和实际人体表面的三维面配准，利用独有的算法技术大幅提高精度。同时计算机视觉系统还自动获取并建立实际病人头颅模型及环境障碍模型，通过自动寻优算法获取最佳避障路径，使机器人得以安全高效的运动到指定规划位置，并且与病人全程无接触。
高精度力传感系统利用独家重力补偿算法，实时监测机械臂受力情况，在异常受力时，系统自动停止，反应时间小于30ms，为机器人提供有效的闭环安全保障。高稳定性机械臂系统采用关节抱闸与RV减速器技术，确保产品具有高度的稳定性和抗扰性。

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丽莎老师讲机器人之亚洲外骨骼机器人的发展势头。
外骨骼机器人通过帮助无法行走的人重获行走能力，实现了医疗行业的变革，它们还可以协助人们移动和举起物体，减少了工伤的发生。亚洲的两个国家引领着外骨骼机器人的发展，分别是：中国和日本。这两个国家的外骨骼机器人产业发展如何？亚洲两大经济体的技术区别是什么？
外骨骼机器人市场仍然受到高成本的困扰，这阻碍了它们进入消费市场。然而，由于外骨骼机器人由原型阶段进入了量产阶段，吸收利用了研究和开发成本，它们的成本正在缓慢下降。此举背后是希望让更多的人可以使用外骨骼机器人。
预计到2026年，全球外骨骼机器人产业将达到66.5亿美元。在此背景下，中国和日本都在高速发展的外骨骼机器人上投入巨资，两国也都注重外骨骼机器人在协助伤员或残疾人方面的能力，以及协助老年职工工作更长时间的能力。
中国和日本认为外骨骼机器人在防止工伤以及协助老年职工工作更长时间上极为关键。
在成本下降和消费品供应扩大的共同推动下，外骨骼机器人市场将在未来十年内迅速发展。
在日本，外骨骼已经被保险公司纳入投保范围，这一迹象表明外骨骼机器人可能会有更广泛的医疗用途。
日本的医疗外骨骼机器人
中国和日本的外骨骼机器人都是为解决医疗保健和工业难题而设计的——尤其是为了帮助老年人和老年职工，日本多年来一直引领着外骨骼机器人的进步。
赛百达因公司（Cyberdyne Corp.）是日本外骨骼机器人领域的领导者，2004年，该公司推出了第一款外骨骼机器人：“HAL-3”（HAL代表“混合辅助腿”），它旨在帮助下肢有问题的人。自此，Cyberdyne已经发布了很多HAL的升级版，其中包括去年年底推出的新版HAL——“腰部HAL”。
2012年，HAL被用来帮助福岛的清理工作，它使用技术监测用户的健康信号，通过影响外骨骼机器人的功能提供“屏障”，保护佩戴者免受辐射和其他健康风险。
去年，由于升级版本机器人的问世，Cyberdyne的销售额增长了30％。2016年底，日本的公共医疗保险开始将使用Cyberdyne外骨骼进行医学治疗纳入投保范围，这是外骨骼技术在亚洲地区日益普及的重要一步。
2015年，广岛大学与医药制造商大亚工业株式会社合作，研发了“简约外骨骼”的“不插电动力套装”（Unplugged Powered Suit，简称UPS），与其他使用电机的外骨骼不同，UPS利用使用者的重量来驱动套装。当使用者走路时他们的重量会让一根管子内注入一定量的空气，随后空气会被送入凝胶并形成人造肌肉。
2015年年底，三菱电机与日本原子能公司合作开发了用于核灾害的外骨骼机器人，它是一种动力辅助套装（PAS），并采用了外骨骼行业的标准配置——“髋-膝-踝”设计。
2016年，辰巳株式会社推出了一种协助老年人举起和移动重物的外骨骼机器人，它可以举起超过89公斤（196磅）的东西，是专为农村劳动力设计的。辰巳株式会社已经在这项技术上进行了投资，因为该公司有许多年龄较大的工人。
此外，松下电器推出了一款服务于工人和老人的外骨骼机器人“AWN-03”，它可以抵消15公斤（33磅）的重量，从而减轻了承重者的腰部压力。这并不是松下电器正在研发的唯一一款外骨骼机器人，该公司的机器人部门ActiveLink正在研发一款名为“PLN-01”的外骨骼机器人，它可以帮助人们更加轻松地步行和移动。
中国外骨骼机器人的发展
与日本不同，中国在医疗保健领域的外骨骼机器人发展更为有限。
Dexta Robotics是中国少数几家已经研发出外骨骼系统的公司之一，它研发了一种名为Dexmo的外骨骼手套，这款手套旨在帮助用户在虚拟现实中“感受”物体或无线控制机器人。也许，Dexta公司也可以用Dexmo来帮助那些手指和手部有神经损伤的残疾人。
位于成都的电子科技大学机器人中心于2016年宣布将把他们的外骨骼机器人投入生产，他们的外骨骼机器人在2010年亮相，通过紧扣佩戴者的腰部和腿部，这款机器人能够帮助残疾人行走。
山东大学云智能机器人实验室也研发了一款用于帮助老人的机器人。“智能机器人”虽然不是外骨骼机器人，但可以帮助老年人追踪家中的变化，比如是否有不请自来的客人或发生了煤气泄漏。下一步，山东大学能否为老年人和残疾人推出一款外骨骼机器人呢，让我们拭目以待。
中国和日本在医疗领域的外骨骼机器人发展上有一些关键的差异。

首先，日本明显领先于中国。原因是什么？一个可能的解释是日本和中国在人口老龄化方面有两种不同的策略，日本希望确保其员工能工作更长时间，这也是日本投资可应用于工业领域的辅助技术的原因。
另一方面，中国可能将老龄化人口视为经济增长的“脆弱点”，这就是中国大规模投资自动化，而不是寻找方法让老年人继续工作（或吸引年轻人）的原因所在。
第一个区别导致了第二个区别的产生。如果中国希望用自动化解决人口老龄化的问题，而日本则致力于用机器人技术解决这一问题，日本的机器人实验室还可以研发什么去帮助未来的老年人和工人呢？在文化方面，日本对私人机器人助手、其他机器人以及具有人工智能功能的家用和服务机器人持开放态度，机器人经常用于养老院和其他照护机构。
第三个区别，大多数日本的外骨骼机器人的研发（用于医疗保健）由私企完成，如Cyberdyne、Tatsumi和Panasonic。在中国，推动机器人发展进步的不是私企，而是学术界。这表明，在日本，外骨骼机器人被视为一个市场机会。而在中国，它可能仍然被认为是一种概念性的技术——至少在医疗领域是这样。
外骨骼机器人行业的腾飞
虽然目前日本在发展医疗保健和工业应用中的外骨骼机器人上领先，但这并不意味着未来日本也将领先。如果以史为鉴，中国将迎头赶上，这意味着解决医疗保健和工业领域难题的外骨骼机器人会成为亚洲两大经济体之间竞争的新领域。
还有其他问题，与其他国家在该领域的合作将如何影响中国和日本的外骨骼项目的进展？中国可以和俄罗斯合作开发用于农业或油田的外骨骼机器人吗？或者，日本能和印度公司合作去开发服务于建筑工人的外骨骼机器人吗？
外骨骼机器人是一项新技术，它在重量、成本和耐力方面仍需完善。同时这意味着中国和日本在医疗行业的外骨骼机器人发展可能只是大变革的一角——外骨骼机器人会改变整个亚洲及其他地区的机器人和辅助护理行业。

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丽莎老师讲机器人之协作机器人不再视人类为交互过程中的障碍。
莱斯大学的研究人员希望通过环境难以预测的复健 、手术和训练等交互任务
协作机器人（cobot）的设计初衷是为了保证在与人类一同工作时的安全性，协作机器人的工作非常出色，但是它们不够聪明，无法做到超出其编程动作序列以外的任何动作。
因此，当人在与机器人一同工作时碰到了机器人，机器人就会暂停。只有确认了安全或者人去重启机器人，它们才会继续完成任务。当协作机器人以这样的方式运行，虽然它们成功地完成了任务，但是如果协作机器人更聪明，能够根据人的指导来适应环境，那么它们能达到什么样的新成就呢？
当机器人完成任务时，他们用“温和的反馈”来训练机器人，实时手动地调整机器人的运动轨迹，最终目标是简化的训练协作机器人的过程。
从历史上看，机器人的职能是接管我们不想做的单调任务：制造、流水线、焊接和喷漆。随着我们越来越愿意与科技分享个人信息，比如用手表记录了每天行走的步数，科技也不断转化为具体的硬件。
机器人将实体人机交互（pHRI）看作干扰，只有当交互结束时才会恢复其编程行为。
研究人员开发的莱斯算法允许机器人在受到中断或被指导时重新计算其目标路径——就像GPS系统计算替代路线一样。
研究人员花费一个夏天的时间训练协作机器人在桌面上递送一个咖啡杯，并使用实体人机交互来帮助它避免使用电脑键盘。同时机器人手臂还要保持足够低，以免杯子掉落。
“轨迹变形”有效地改变了协作机器人到达目地的方式。通过观察之后重新规划机器人的期望轨迹，机器人能够产生符合人类偏好的行为。
这一测试及其他测试证明了轨迹变形使后续任务变得更容易，并且机器人只需要较少的交互就可以完成目标。实验表明，即兴互动可以编程自主机器人。
这项工作的范式转移是，机器人不应该把人视为一种随机的干扰，而应该把人视为一个理性的存在——人的交互是有原因的，人试图传达一些重要的信息。机器人不应该试图摆脱困境，它应该知道发生了什么事情，并更好地完成工作。

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丽莎老师讲机器人之IBM发布全球首个独立商用量子计算机。
在2019 CES上，IBM宣布推出IBM Q System One，该系统是世界上首个专为科学和商业用途设计的集成通用近似量子计算系统。此外，IBM还计划于2019年在纽约开设首个IBM Q 量子计算中心。
IBM Q系统的目标是解决当前经典系统无法处理的被认为是过于复杂的问题，帮助开发者构建量子计算机与常规架构计算机之间的接口。量子计算的未来应用包括寻找新的方法模拟金融数据，隔离关键的风险因素以进行更好的投资，或者找到跨系统的最佳路径，以实现超高效的物流和优化交付的运营。
IBM Q的用途
IBM Q由IBM科学家，系统工程师和工业设计师设计，具有精密，模块化和紧凑的设计，在稳定性、可靠性方面进行了优化。IBM Q使通用近似超导量子计算机能够走出实验室，这可能是有史以来第一次。
就像经典计算机将多个组件组合成一个优化的协同集成架构一样，IBM正在使用第一个集成的通用量子计算系统将相同的方法应用于量子计算。 IBM Q由许多自定义组件组成，这些组件协同工作，可用作最先进的基于云的量子计算程序，包括：
量子硬件设计稳定，自动校准，可提供可重复且可预测的高质量量子比特;
低温管理，提供连续冷和孤立的量子环境;
紧凑型高精度电子元件，可严格控制大量量子比特;
量子固件，用于管理系统运行状况并启用系统升级，无需用户停机;
经典计算，提供安全的云访问和量子算法的混合执行。
IBM Q 如何设计？
IBM组建了世界一流的工业设计师、架构师和制造团队，与IBM Research科学家和系统工程师一起设计IBM Q，具体包括英国工业和室内设计工作室Map Project Office和Universal Design Studio，以及Goppion。
IBM与这些合作者共同设计了第一个量子系统，将数千个组件整合到一个专为商业用途而构建的玻璃气密环境中，这是商用量子计算机发展的一个里程碑。
IBM Q旨在解决量子计算最具挑战性问题之一：持续保持用于执行量子计算的量子位的质量。量子比特强大但又脆弱，通常在100微秒内（对于最先进的超导量子比特）就会失去其特殊的量子特性，部分原因在于互连机械的振动，温度波动和电磁波的环境噪声。防止这种干扰是量子计算机及其组件需要考虑的问题。
IBM Q的设计包括一个外形尺寸高2.74米（9英寸），宽2.74米（9英寸），厚1.27厘米（半英寸）的硼硅酸盐玻璃外壳，形成一个密封外壳，可以使用“旋转平移”毫不费力地打开，通过电机驱动，旋转两个移位轴的设计用于简化系统的维护和升级过程，同时最大限度地减少停机时间，这也是IBM Q适用于可靠商业用途的一个创新。
另外，还有一系列独立的铝和钢统一框架，也有解耦系统的低温恒温器，控制电子设备和外壳，有助于避免潜在的振动干扰，导致“相位抖动”和量子比特退相干。
IBM Q量子计算中心
IBM将与今年晚些时候在纽约Poughkeepsie开设的IBM Q Quantum计算中心扩展IBM Q Network商业量子计算计划，这个计划已包括位于纽约约克镇的Thomas J. Watson研究中心的系统。新中心将容纳部分世界上最先进的基于云的量子计算系统，IBM Q Network的成员可以访问这些系统，这是一个由全球财富500公司、初创公司、学术机构和国家研究实验室组成的全球社区。
IBM Poughkeepsie在计算领域的历史可以追溯到20世纪50年代，IBM的第一批商用计算机IBM 700系列，还有20世纪60年代的IBM System / 360，通过改变企业对计算机的看法，彻底改变了世界。现在，IBM Poughkeepsie定位为世界上为数不多具备量子计算能力的计算中心。
“IBM Q System One是量子计算商业化的重要一步，”混合云高级副总裁兼IBM研发总监Arvind Krishna表示。“当我们致力于开发商业和科学的实用量子应用时，这个新系统对扩展量子计算走出研究实验室研究至关重要。”
新系统标志着IBM Q的下一次发展，IBM表示这是业界首次通过基于云的IBM Q体验将人们带入可编程通用量子计算，以及商业和科学应用的商业IBM Q Network平台。雷锋网了解，自2016年5月，公开免费的IBM Q Experience一直在运营，已经拥有超过十万名用户，他们已经进行了超过670万次实验并发布了130多份第三方研究论文。IBM Q Network包括最近新增的阿贡国家实验室，欧洲核子研究中心，埃克森美孚，费米实验室和劳伦斯伯克利国家实验室。
BATH的量子计算进展
在国外，谷歌和英特尔也积极研究量子计算，当然国内的科技巨头们也不甘落后。2015年阿里就开始布局量子计算，与中科院成立联合实验室，开展量子信息科学领域的前瞻性研究。去年5月，达摩院量子实验室推出世界最强量子模拟器“太章”。“2018云栖大会上，达摩院宣布着手超导量子芯片和量子计算系统的研发，使阿里巴巴成为继IBM、微软、谷歌和英特尔之后，全球第五家启动量子硬件研发项目的大型科技企业。
腾讯在2017年12月的TSAIC大会上，香港中文大学计算机系任副教授张胜誉正式以腾讯量子实验室负责人、杰出科学家的身份现身并发表演讲，这也是腾讯量子实验室的首度对外亮相。
2018年3月，百度宣布成立量子计算研究所，开展量子计算软件和信息技术应用业务研究，百度计划在五年内组建世界一流的量子计算研究所，并逐步将量子计算融入到业务中。
华为也在2018年华为全联接大会期间正式发布量子计算模拟器HiQ云服务平台，包括量子计算模拟云服务以及量子编程框架。

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丽莎老师讲机器人之国外军用外骨骼发展浅析。
随着科学技术的飞速发展，战争形态已经从机械化迈向信息化。近年来人工智能、大数据、云计算迅速崛起，未来战争必将由信息化转向智能化。战场形态越来越趋近小型化、特种化，所以单兵作战能力就显得越来越重要，战场上要求士兵拥有超强的作战能力及侦查能力，但是有时候受到地形、负重等因素的限制，人体机能的极限已经无法适应瞬息万变的战场情况。在这种情况下，能够提高士兵身体机能的外骨骼装备就成为解决这个问题的最好方案。
外骨骼机器人是模仿生物界外骨骼而提出的一种新型机电一体化装置，结合传感、控制、信息融合、移动计算等机器人技术，在为穿戴者提供诸如保护、身体支撑等功能的基础上，还能够在穿戴者的控制下完成一定的功能和任务。机器通过多种传感器实时感知穿戴者的运动状态和运动意图，并进行实时分析，快速做出反应，以实现人机多自由度、多运动状态的运动辅助，并对穿戴者的行为运动进行放大，提升人体机能。
外骨骼机器人结构
外骨骼机器人主要包括机械外框架、感知系统、控制系统、通信计算系统、执行机构和能源动力6大部件。其工作原理一般为：根据仿生学、动力学等原理，设计机械机构组成外骨骼框架；在人体和外骨骼系统中安防各种传感器，如在关节部位安装角度传感器，在足底等支撑位置安装压力传感器，在人体皮肤上安装生理信号传感器，实时感知人体的运动信息和生理信息；传输到嵌入式计算机中，计算机综合各传感信息，并通过相应的感知和预测算法，感知人体姿态并对运动做出预测；控制系统综合各种信息，将之转化为控制参数，驱动外骨骼框架运动，实时追踪人体运动并对人体运动提供高效的助力。最终能达到人机一体化。
外骨骼机器人发展历程
国外从20世纪60年代就开始对外骨骼助力机器人技术进行研究，早期的代表如美国康奈尔航空实验室的Man-Amplifier外骨骼，以及美国通用电气公司的Hardiman外骨骼。由于受到传感、计算机、控制及能源等技术的限制，未能有实际应用和进展。
美国国防高级研究计划局（DARPA）在2000年启动了“增强人体体能外骨骼（EHPA）”计划，将外骨骼机器人的研究推向高潮。目前典型的外骨骼机器人包括美国的第二代XOS全身外骨骼、人体负重外骨骼（HULC）、“超柔”（SuperFlex）机械外骨骼、“Soft Exosuit”外骨骼、MAXFAS的手臂外骨骼系统、MIT外骨骼、BLEEX外骨骼系统、英国“矫正负重辅助装置”、法国“大力神”可穿戴外骨骼、意大利“V-盾”第一代人体脊柱外骨骼、澳大利亚新型被动式可穿戴外骨骼等。
第二代XOS全身外骨骼是美国雷神公司开发的外骨骼装置，由一系列结构、传感器、传动装置以及控制器构成。XOS2外骨骼自重95kg，可抓举90kg的重物，行走速度为5km/h。其中每条腿有7个自由度，髋关节、膝关节和踝关节屈曲/伸展由液压驱动。穿着者能灵活运动，可以进行诸如俯卧撑、爬楼梯、踢足球等复杂运动。但它最大的缺陷就是要拖着一条外接电缆。而自带电池只够使用40分钟，所以还需要解决的问题还有很多。
“人体负重外骨骼”（简称HULC）是一种模仿人体结构特点设计的外穿型机械外骨骼。最初由洛克希德?马丁公司下属的伯克利仿生科技公司研制，目的是使士兵能够背负大约90公斤重物，以10千米/小时的速度在多种地形中行进。HULC既能够使士兵完成爬行、深蹲、提举重物等一系列动作，又可减少士兵因提举较重战斗载荷而引发的肌肉骨骼损伤。
“超柔”（Super Flex）机械外骨骼是SRI国际公司为满足美国国防高级研究计划局（DARPA）“勇士织衣”项目的需求而研制的。Super Flex样衣集成有用于监测的生物传感器和计算机、电池、驱动与控制装置、运动跟踪传感器等，采用运动预测与性能增强算法，可预判穿戴者的运动，从而在精确时间内根据需求开启外骨骼。因此和始终需要开启或驱动的外骨骼相比，它的电池能使用更久。
2013年美国哈佛大学仿生设计实验室设计出第一代柔性外骨骼Soft Exosuit，驱动采用了McKibben型气动肌肉。随后在美国DARPA的“勇士织衣”项目的资助下，研制了第二代Soft Exosuit，其设计了一种更加符合人体工程学、适于穿戴的新型轻质、弹性纺织带。Soft Exosuit与传统刚性外骨骼不同，没有刚性元件，这种柔性设计不仅能够使穿戴者的下肢摆脱刚性外骨骼硬性约束，而且更加轻便，质量仅为12.15kg，在运动过程中也能让外骨骼对人体运动的干涉最小化。
MAXFAS的手臂外骨骼系统全称为“枪械瞄准稳定用手部机动外骨骼”，主要目的是能在士兵手持武器开火时，自动稳定士兵的手部。MAXFAS目前是一种概念验证设置，是一种由轻金属和碳复合材料制成的机电臂外骨骼。MAXFAS是一个带有电机的大型机架，外骨骼在实验室中与电机连接，并连接到电源。MAXFAS自带加速度计和陀螺仪，并通过魔术贴接在士兵的前臂和上臂上。这些仪器能探测到士兵手臂最微小的动作，然后将资料传输给处理器芯片，一个算法将数据分析并分辨出自主和非自主动作。接着，MAXFAS的绳索网络系统将拉动士兵的手臂，对士兵的不自主动作导致的偏移进行修正。
MIT外骨骼是美国麻省理工学院在DARPA的“增强人体体能外骨骼（EHPA）”计划的资助下研制了一款外骨骼，可负重36kg，其髋关节屈曲/伸展由串联弹性驱动器（SEA）驱动，膝关节屈曲/伸展由磁流变阻尼器被动驱动，踝关节屈曲/伸展装有弹簧。
BLEEX外骨骼系统是伯克利大学设计研发的，主要由燃料供给及发动机系统、控制及检测系统、液压传动系统及外骨骼机构等构成，通过传动带将自身的腿与机械外骨骼的腿相连，背上要背一个装有发动机、控制系统的背包，穿戴者进行运动的时候，位于腿部的传感器会搜集运动信号，并实时做出反应，通过液压系统为外骨骼系统提供动力，从而达到运动辅助的功能。
英国BAE系统公司“矫正负重辅助装置”采用铝和碳纤维复合材料制成，包括一副与士兵背包和靴子相连的机械腿，可帮助士兵分担背包负重，系统总重8千克（不含电池），已达6级技术成熟度。意大利“V-盾”第一代人体脊柱外骨骼配有部分电动调节致动器，可将人体肩部重量转移至腿部肌肉，以减少压力并增强潜在负重能力。
法国“大力神”可穿戴式外骨骼项目由武器装备总署制定，多家公司联合研制一种能够帮助穿戴者运送较重载荷的外骨骼。这种外骨骼能够辅助士兵并增强其在战场上的负重能力和持久作战能力。“大力神”外骨骼主要由机械腿（结合有机械装置、计算机和电子装置）和背部支撑架组成，使穿戴者能够轻松背负重物。该外骨骼配装的机械臂可以使穿戴者能够搬运重物。
澳大利亚国防部研制出一种新型被动式可穿戴外骨骼，能将士兵负重的2/3直接转移至地面。相较于美国等国家研发的可穿戴外骨骼技术，澳大利亚的被动式可穿戴外骨骼研制成本较低，重量不到3千克，配有两条简易鲍登线（即能够在独立外壳内移动的钢缆）。鲍登线通常用于提供一种拉力（如摩托车的离合器），由于这些缆线的外壳能够起到固定作用，防止缆线发生卷曲，使其还能提供一种推力（如舰船的转向控制）。正是借助这一特性，被动式可穿戴外骨骼才能将负重从背包转移至地面。另外，这些缆线是柔性的，能够随穿戴者弯曲，不会妨碍穿戴者的动作范围。如果不需要这些缆线，还可以简单拆卸并放入背包携行。
外骨骼机器人是未来智能化战争的研究重点，各国都投入大量人力物力财力以求研制出性能优越、续航能力强、人机协同度高的产品。我国在该领域同样取得了一些成就，中国兵器集团某研究所研制的外骨骼系统在背负35kg的情况下，平地步速4.5km/h，平地行走续航里程20km。未来我国应在电池技术、人机交互技术、安全防护技术、数据计算技术等方面继续深入研究，争取在该领域占得先机。

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丽莎老师讲机器人之洗头机器人，揉捏搓洗，你只管躺着睡觉
对很多人而言，洗头是个麻烦的事儿，不出门的话有可能好几天都不会洗头。不过，如果你如果有幸在日本西宫市，就可以体验一把高科技带来的优越感了。
这家名为Super Hair Seo的发廊有幸成为头部保健机器人的第一个主人。松下早在2010年就研发出了相关的机器人洗头设备，目前正在进行测试。由于这种机器人的工作与人密切相关，因此相应的实验和测试是必不可少的。
这种自动洗头机器人造型与普通的电动护理床很相似，可以调节床的高度、靠背的角度、肘杆的高度等细节，通过调节后甚至能变成一张轮椅，方便被护理人员的活动。这个设计降低了不方便行动的被护理人在被转移时的危险性，也可以有效减轻看护者的劳动负担。
自动洗头机器人一共有24根“指头”，包含一个躺椅和一个机械的洗脸盆。在工作开始前，它会通过3D扫描来判定顾客的头型从而选择适合的力度。开始作业后，洗头机器人会先使用温水冲洗客人头部，淋上现场调制的洗发水，然后24根“手指”就开始为客人洗头了。除了8根手指托住客人脖子外，余下的16根直径约2厘米的树脂制“手指”都会用来按摩客人头皮。松下表示，这种体验绝对要比人类洗发师舒服，因为机器人的“手指”数量是人类两倍，而且力道由电脑控制，精准又恰到好处。在洗完头发之后，机器人还会为客人喷洒护发素，再用24根手指头来一番按摩，最后用吹风机将头发吹干。
目前，反馈回来的数据都相当不错，用户满意度颇高。