人类的生产制造首先从手工生产开始，再到自动化生产，接着是机器人与人的协作。未来的生产制造将采用强化的人工智能来完成，在机器人的帮助下，人类将拥有更高质量的生活，以及更优美的环境。
现阶段，围绕自动驾驶、5G、人工智能、机器人、医疗等多个技术前沿领域；北美各大高校，还有各大科技公司纷纷出台研究项目，把这些高精尖的科技应用得惟妙惟肖。
南加大：如何让自动驾驶车上路时更安全？
近日，南加州大学研究人员发表了一项新研究，该研究解决了自动驾驶汽车开发人员长期存在的问题 —— 如何测试系统的感知算法，验证汽车是否能正确“理解”它所“看到的”。
纽约大学：5G时代的机器人安全和边缘计算
纽约大学无线电系的副教授Ludovic Righetti和他的团队，长期从事研究无人机、人型机器人和机械手的新颖控制和感知算法，并研究如何利用5G无线通信来提高机器人的自主性。
5G无线通信提供了一个独特的机会，可以通过提供低延迟和高数据带宽的无线网络，创建真正无处不在的自主机器人。可以部署在任何地方，从家庭环境到仓库或建筑工地，甚至潜在的极端环境如核电站或灾难站点等。
未来，机器人可以采集大量数据，并将对于这些数据的计算有效保证的转移到网络边缘。这些技术将促进数据密集型多机器人学习并改善与人类操作员的交互。
康奈尔大学：确定责任归咎将帮助人工智能道德化
根据康奈尔大学工程学教授Joseph Halpern和计算机科学博士生Meir Friedenberg最新研究发现，集体事件中的责任归咎取决于人们是否可以相互协调以改变结果和成本。
在Halpern教授关于因果关系的基础工作的基础上，研究员们开发了一个数学模型来计算从零到一的规模的责任。
这项研究属于计算机科学、哲学和认知心理学的交叉点，可能用于指导人工智能代理人（如无人驾驶车辆）的行为，以帮助他们以“道德”的方式行事。
斯坦福大学：为结核病开发新的血液检测方法
斯坦福医学院副教授Niaz Banaei领导的团队和机械工程系教授Juan Santiago共同研发了一种用于搜索血液和尿液样本中的结核病迹象的设备，而该设备并不需要被试者咳出肺部液体。
和肺液相比，血液和尿液样含有少量的可以用于检测结核病病毒的DNA，并且更难被提取。对此，该团队发现，由于血浆和尿液中的DAN和其他分子具有不同的电荷。将其置放在电场中，DNA将以不同的速度移动，并以此可以提取出较纯的DNA.
阿姆斯特丹自由大学：机器人也能生孩子了？
阿姆斯特丹自由大学、的计算机科学家建立了一个简化的系统，展示未来机器人如何交换和组合他们的“遗传”信息。
该项目的科学家之一David Howard认为，未来二十年左右，科学家们甚至可以批量生产廉价的机器人，这些机器人试图完成一项特定任务，然后将那些更成功的机器人“培育”成新一代的机器人，这些机器人将越来越擅长某项特别的技巧。
实验室
洛斯阿拉莫斯：自然灾害造成严重破坏后，新技术可提供快速可靠的停机评估。
在发生重大自然灾害之后，很多人需要在没有电力的情况下生活数周或数月。这会影响个人健康安全、当地安全，并产生深远的经济影响。直到现在，使用网络建模中的精确细节估算灾难对电网的影响的技术还不存在。
最近，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的一组科学家和研究人员开发并部署了突破性技术，以测试对许多特定网络组件造成损害的影响。
企业
谷歌公司与普林斯顿大学、哥伦比亚大学和麻省理工学院的研究人员合作开发了一款叫做TossingBot的机器人，该机器人学习抓取物体，并将物体扔到指定的盒子里。该机器人可以学会快速的拾取物体，效率是之前系统的两倍；其可以拾取物体的范围，也是之前系统的两倍。
丰田研究所：用低成本的方式预测电池寿命
日本丰田研究所和斯坦福大学、麻省理工学院的科学家们发现，人工智能算法结合实验数据，可以准确预测锂离子电池的使用寿命。
该机器模型算法由研究人员结合几亿个电池充电和放电数据训练，可以根据电池的前5个充电/放电周期的数据，预测每个电池的寿命，从而将电池分类，提供给不同的设备需求方。
融合物理规则和深度学习，从而它可以很快地被训练，并且在新的场景中应用这些技能。达到事半功倍的效果。
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