四大巨头合作发布开源数据传输计划；无人驾驶再获突破；“水下精灵球”成功捕捉深海生物；谷歌AI动作识别功能强大

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四大巨头合作发布开源数据传输计划；无人驾驶再获突破；“水下精灵球”成功捕捉深海生物；谷歌AI动作识别功能强大

2018 年 7 月 23 日 泡泡机器人SLAM

选文&评论 | 周艺胡琪范博 Tim

校对&编辑 | 叶培楚

泡泡机器人推广内容组编译作品

四巨头合作发布数据传输计划

近日，脸书，谷歌，微软，推特，四大巨头联合发布了开源数据传输计划。该计划致力于实现数据端到端的直接传输，免去了下载和重新上传的步骤。传输内容支持图片，邮件，通讯录，日历以及任务。微软呼吁其他公司加入这项计划，如果这项计划得到了实现，那么各个公司将不用想方设法增加用户粘性或者保护自己的数据，而是会致力于提供服务，用优质的内容去吸引用户。试想如果你是一个音乐app的忠实用户，收藏夹里已经有了几百首歌曲，此时更换新app的成本很大，要把这么多收藏迁移过去几乎不可能。而在未来，你可以根据喜好去尝试新的app。这个计划将会打破大公司靠着用户数据吃老本的状况，给了很多初创公司挑战的机会，也给了用户更多选择。值得注意的是，苹果公司并未加入这个计划。不过，这项计划仍处于雏形阶段，相信越来越多的公司将会逐步加入。

机器学习助力打破自行车世界纪录

当前自行车在直平道上行驶的世界纪录是由一个德国团队于2012年创造的。瑞士的团队计划借助机器学习的力量打破这个记录。他们运用机器学习对空气动力学进行优化，有望显著降低风阻并创造新的记录。这个团队是由洛桑联邦理工EPFL计算机视觉实验室的研究人员组成的，他们用自行车模型和其空气动力学性质训练神经网络学习其中的物理规律。优化后的结果比传统方法得到了百分之5-20的性能提升。除此之外，这种方法使得设计更加自由灵活。低速空气动力学是一个很复杂的领域，涉及到各种导流减阻技术，还要考虑各种设计之间的耦合，往往都是需要很有经验的设计师操刀，而且还需要后续的有限元仿真和风洞实验，EPFL的方法提供了一个新思路，缩短了设计时间，给设计提供了更大的灵活性。但是这仅限于应用层面，对于研究空气动力学理论的学者来说，对物理规律的总结要比结果更重要。

在通勤路上睡觉看电影做任何事不是梦

沃尔沃研发部高级副总裁Henrik Green周三告诉汽车网站Jalopnik，这家瑞典汽车制造商（由中国汽车公司吉利控股）计划在2021年前推出一款真正的自动驾驶汽车。该系统计划将在沃尔沃的下一代XC90 SUV中使用 - 接近所谓的4级自治。4级自动驾驶和3级之间的差异已经在奥迪A8等车型中可用，后者可以自行驾驶某些道路，但期望人类驾驶员通常会保持警觉，以便在需要时进行控制。凭借4级自主权，在完全映射的道路上的驾驶员理论上可以自由地打瞌睡，或在旅行期间做一些工作，而不是关注道路。最高级别的5级自治能够在任何道路上行驶，甚至不需要人类来搭乘。汽车将使用测绘技术和激光传感器，安全地在主要高速公路上行驶 - 这就是该公司称其系统为Highway Pilot的原因。该系统的成本将在“四位数”的范围内，作为该车的高级附加装置，目前XC90的起价为46,900美元。

用于捕捉深海生物的“水下精灵球”

深海生物往往是极其脆弱的，如何捕捉这些生物用于科学研究始终是相关领域的一大难点。近日，哈佛大学的研究人员设计了一种可以在深海极端条件下工作的微型机器人，相关的研究成果已发表在权威的学术期刊Science Robotics上。

这种机器人是旋转驱动的十二面体，包括了五个由3D打印制造的“花瓣”，这些花瓣可以由其后方设置的一个点上所施加的作用力，以一种均匀无损的方式完成闭合。由于机器人的工作环境为海底的极端高压环境种，因此该款机器人密封性好的特点显得尤为重要。在测试过程中，研究者在一个水池中成功捕获了一些水母和章鱼等深海生物，并在没有造成伤害的条件下再次释放了它们。在未来，研究者希望在机器人上搭载包括相机在内的多种传感器，以搜集动物的体貌特征以及基因等信息，并通过修改设计将这一种机器人应用在太空或地底的探测任务中，成为相关领域科学研究中的一大助力。

罗尔斯-罗伊斯研发用于修理引擎的“蟑螂”机器人

近日，飞机引擎制造商罗尔斯-罗伊斯（劳斯莱斯，Rolls-Royce）表示，他们正在与哈佛大学与诺丁汉大学的研究人员合作，共同研发一种可以深入到飞机发动机内部进行检修的蟑螂机器人。该公司的发言人称，这种技术可以有效加快对发动机的检查速度，同时实现不需要将飞机发动机从飞机上拆卸下来就可以对其状况进行检修的功能。研究人员表示，该款机器人的设计灵感来自于蟑螂，目前机器人的研发工作已经进行了八年了，下一步的工作是在机器人上集成一台摄像机，并将机器人的尺寸缩小到15毫米。在使用过程中，首先由技能普通的工作人员将机器人固定在发动机上，再由熟练工人远程操纵机器人。当机器人完成所设计的任务后，它们可以自行爬出发动机，或者由发动机主动将它们排出。通过这一方式节省拆装发动机以及派遣熟练工人飞往飞机现场的时间成本。

谷歌推出Move Mirror，可以找出与你动作相匹配的图像

Google 今天推出了一款名为 Move Mirror 的小工具，它本质上是一个基于 AI 技术的实验项目，能将你在 webcam 前做出的动作记录下来，然后跟资料库内超过 80,000 幅的图像进行比对，最后找出动作相似的影像。Move Mirror 采用的是名为 PoseNet 的机器视觉模型，它可以探测到使用者的身体，并且辨识出主要的关节位置。比对出来的结果会根据你动作的变化即时更换，两边的影像会被并排放在一起，你甚至可以做成 GIF 动图发给朋友。对于 Move Mirror 记录下来的影像会否侵犯隐私的问题，Google 保证所有一切数据并不会被传送或是存储到他们的服务器上。因为 Move Mirror 是以 TensorFlow.js 来驱动的，所以处理过程其实都是在浏览器内直接完成，不用担心会有外泄的风险。

亚马逊ios app“Part Finder”利用AR用户识别和购买小零件

当我们准备再网购一些同规格的螺丝、螺母、螺栓、垫圈或紧固件等小配件，但又担心找不到完全符合的产品，怎么办？为此，亚马逊推出了“Part Finder” APP。只要将手机相机对准某个小配件，“Part Finder”就可以扫描它，测量它，然后指导你从产品目录中找到匹配的产品。该功能主要是利用iPhone的摄像头和增强现实能力来测量对象。亚马逊的“Part Finder”是其AR技术的更实用的例子之一，它可使用智能手机的摄像头来确定真实世界物体的大小。而苹果公司在iOS 12中也引入了一个名为“Mead”的类似新应用程序，只要用户将iPhone对准图片框、海报和标牌、桌子和其他物体，就会得到自动测量的效果。目前，“Part Finder”功能仅应用在iOS系统的亚马逊应用程序中，安卓系统并未发布这一功能。