快讯|埃夫特科创板再下一城；继AI养猪后，阿里又开始AI养蜂；马斯克警告：聊天机器人正在进化，或操控社交网络等

2019 年 9 月 28 日 机器人大讲堂

1.埃夫特科创板再下一城，中止审核情形消除

9月26日，埃夫特智能装备股份有限公司的科创板闯关之路再下一城。据悉，上交所指出，2019年9月26日，根据《审核规则》第六十六条，《审核规则》第六十四条(六)所列中止审核情形消除，恢复埃夫特智能装备股份有限公司发行上市审核。

2.继AI养猪后，阿里又朝AI养蜂下手了

近日，阿里巴巴在云栖大会发布AI养蜂系统，该系统由阿里巴巴数字农业事业部和阿里云联合发布，预计未来让30万中国蜂农增产20%。据官方介绍，阿里AI养蜂系统可以实现对传统蜂箱的“智慧升级”，完成对蜂箱内温度、湿度的实时监测后进行温度调节，蜂箱口红外计数器可以记录进出蜂箱的蜜蜂数量，GPS与北斗定位可以实现对蜂箱移动的报警，避免蜂箱丢失。

3.马斯克警告：聊天机器人正在进化，或操控社交网络

据外媒报道，电动汽车制造商特斯拉与太空公司SpaceX的首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）在两条推文中发布警告称，社交媒体平台很快就会被“先进的人工智能（AI）”所操纵。马斯克警告说，匿名聊天机器人应该得到更密切的关注。聊天机器人是一种自主程序，经常试图欺骗社交媒体。它们要么通过转发特定的推文来在整个平台上推广它，要么通过让它看起来像成千上万的人在推特上发布同样的（假）新闻，从而在整个平台上散布虚假信息

4.MIT 新研究：用于「物联网」的光伏传感器

专家估计到 2025 年，全球「物联网」设备的数量（包括收集有关基础设施和环境实时数据的传感器）可能会增加到 750 亿。但是，这些传感器需要经常更换的电池，这对于长期监控可能会造成问题。麻省理工学院的研究人员设计了由光伏供电的传感器，这些传感器可以在需要更换之前传输数年的数据。为此，他们在物美价廉的射频识别（RFID）标签上安装了薄膜钙钛矿电池（以低成本，灵活性和相对容易制造而著称），作为能量收集器。麻省理工学院自动 ID 实验室和麻省理工学院光伏研究实验室在《高级功能材料》和《IEEE 传感器》杂志上发表的两篇论文中描述了使用传感器连续几天监控室内和室外温度的方法。传感器连续传输数据的距离是传统 RFID 标签的五倍（无需电池）。更长的数据传输范围尤其意味着可以使用一个读取器同时从多个传感器收集数据。

5.伯克利牛津 Adobe 最新研究：AI 自动替用户画完草图

使用 AI 编辑图像已经不是一项新技术了。早在今年 3 月，Nvidia 在加利福尼亚州圣何塞举行的 GPU 技术会议上就介绍了 GauGAN，一种生成对抗性的 AI 系统，可替用户虚构出栩栩如生的风景图像。但是，加州大学伯克利分校，牛津大学和 Adobe Research 的研究人员希望通过交互式草图和填充技术进一步推动该领域的发展，该技术基于一种机器学习系统，可以在用户绘制对象时以交互方式向用户推荐填充对象。该论文的联合作者表示：「AI 图像翻译模型在获取抽象输入（例如边缘图或语义分割图）并将其转换为真实图像方面显示出了非凡的成功，将该技术与用户界面结合，使用户可以在目标域中快速创建图像。

6.伦敦帝国理工学院提出 RLBench：机器人学习基准和学习环境

来自伦敦帝国理工学院的研究员近日为机器人学习提出了一个具有挑战性的新基准和学习环境：RLBench。该基准测试包含 100 个完全独特的手工设计任务，从简单的目标到达和开门到更长的多阶段任务（例如打开烤箱并在其中放置托盘），难度很大。研究员提供了一系列的本体感受观察和视觉观察，包括来自立式立体相机和手眼单眼相机的 RGB、深度和分割蒙版。独特的是，通过使用在任务创建期间指定的一系列航路点上运行的运动计划器，每个任务都可以提供无限的演示，激发了令人兴奋的基于演示的学习。

7.DeepMind 新研究：数据驱动机器人的框架

DeepMind 近日提供了一个数据驱动机器人技术的框架，该框架利用了记录的机器人经验的大型数据集，并使用学习的奖励功能将其扩展为多个任务。研究员展示了如何应用此框架在真实的机器人平台上完成三个不同的对象操作任务。给定任务演示和与任务无关的记录经验，研究员使用一种特殊形式的人类注释作为监督来学习奖励功能，这使他们能够处理无法直接获取奖励信号的现实世界任务。学习的奖励与来自不同任务的大量经验数据结合使用，以使用批处理 RL 离线学习机器人策略。使用 DeepMind 的方法可以训练智能体执行各种具有挑战性的操纵任务，包括堆叠刚性物体和搬运布料。