導語：MIT研發腦控機器人，全新機器學習算法識別腦波只需10ms；日本成功研發微機器人系統，可像細胞一樣移動並由DNA控制；PAL Robotics推出仿人形機器人TALOS，已上崗工作；第一款不會炸機的無人機：遭遇碰撞就變軟；日本團隊發明AI耳機，能根據你的情緒量身定製音樂；本文總結了本周雷鋒網(公眾號：雷鋒網)「 新智造」欄目報導過的新研究、新產品和新公司。
新研究MIT研發腦控機器人，全新機器學習算法識別腦波只需10ms
來自麻省理工學院的計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）和波士頓大學的一個團隊創建一個反饋系統，使人類操作員只使用大腦信號就可實時糾正機器人做出的選擇。
使用來自記錄腦部活動的腦電圖（EEG）監視器的數據，系統可以檢測到人類是否注意到機器人執行對象分類任務時所犯的錯誤。該團隊全新的機器學習算法使系統能夠在10到30毫秒的時間內，識別分類腦電波。
日本成功研發微機器人系統，可像細胞一樣移動並由DNA控制
日本的研究人員成功設計了一種微小的機器人系統，可以像一個活體細胞一樣移動。上周，科學家們在「科學機器人」雜誌上發表了相關研究成果。
該系統被稱為分子機器人，大小形狀類似於阿米巴變形蟲。樣子像是一個充滿液體的囊，該結構體內含有大約27種生物和化學成分組成，該機器人研究人員之一，日本仙臺東北大學的生物工程師野村一郎說。分子組件協同工作通過拉伸動作來改變囊的形狀，在液體環境中推動囊體像細胞一樣運動。通過使用對光敏感的DNA信號來控制囊體運動的啟止。
除了以這種奇特方式運動，該變形蟲機器人能做的並不多。但這就是該發明的絕妙之處，野村說。機器人可作為一種載體，可以裝配研究人員想到的任何東西：微型計算機，傳感器，甚至藥物。配備了這些工具後，變形蟲機器人系統就可以用來探索生物分子環境。它可以尋找毒素，檢查其他細胞的表面或是分析培養皿內的物質。
第一款不會炸機的無人機：遭遇碰撞就變軟
瑞士洛桑高等工業大學（EPFL）的機器人專家就向鳥類和昆蟲取經，設計了一款彈性十足的四軸無人機，炸機再也不會成為用戶的夢魘了。
EPFL 的四軸無人機用上了柔性框架，無人機核心部位周圍圍著一圈磁性材料。一旦碰撞發生，整個柔性框架會從磁性材料上彈開，吸收碰撞產生的能量。當碰撞能量被抵消後，無人機上的橡皮圈會將彈性框架拉回重新吸附在磁性材料上，這樣一來無人機就不會因碰撞而炸機了。
這樣的設計讓 EPFL 的四軸無人機擁有了黃蜂的特性，在飛行時它足夠堅硬，穩定性和操控性都不會受影響，在碰撞時卻能變身「安全氣囊」。
EPFL 的測試也證明了這一設計的可行性，在 50 次碰撞後，無人機並未受到永久性破壞。
日本團隊發明AI耳機，能根據你的情緒量身定製音樂
日本一支研究團隊開發了一種機器學習裝置，其為一種人工智慧耳機，能夠跟蹤聽眾的情感狀態，創造出為聽眾量身定製的音樂，從而改善聽眾的情緒，激發新的情緒。
該研究團隊得到了日本大阪大學創新中心項目的支持與合作，其開發的AI能夠檢測用戶的大腦狀態，並通過音樂來刺激它，從而讓聽眾產生新的情緒。首先，AI系統能夠收集用戶大腦的音樂數據，創建個性化音樂的「情感音樂模型」。在開始譜寫音樂之前，它能學習用戶的腦電波，並能識別音樂與各種音樂之間的關係。然後，它能夠合成為用戶貼身打造的定製音樂，來刺激用戶的精神狀態。
新產品PAL Robotics推出仿人形機器人TALOS，已上崗工作
西班牙機器人製造商PAL Robotics推出了旗下 REEM 仿人形機器人的改進版——TALOS。這款機器人身高 1.75 米，重 100 公斤，自由度高達 32，可以輕鬆行走、搬取重物，未來它能幫人類完成各種髒活累活。
從具體參數來看，TALOS 的步行速度可達 3km/h，即使路面不太平整它也能順利通過。TALOS 有一塊大電池，能支持它連續工作 3 小時（過重的工作可能會降低續航時間）值得注意的是，TALOS 運行 ROS 系統，藉助 EtherCAT（乙太網控制自動化技術），TALOS 的內部網絡可以在千赫範圍內運行控制迴路。其手臂擁有 7 個自由度，完全伸展時可以拿起 6 千克的重物。最重要的是，TALOS 的軟硬體都是模塊化的，未來可以進行升級。
雷鋒網獲知，第一臺 TALOS 機器人（名為 Pyrène）已經在法國土魯斯的 LAAS-CNRS 實驗室投入了繁忙的工作。
新公司Dispatch：麻省理工學院創業團隊做快遞無人車，用手機APP隨叫隨到
Dispatch是舊金山的一家初創公司，由麻省理工學院的計算機科學專家Sonia Jin和Stav Braun以及賓夕法尼亞大學機器人學家Uriah Baalke共同創建於2015年。2016年4月，Dispatch曾獲得了200萬美元種子輪融資，由Andreessen Horowitz領投，當時公司只有四個人（三個創始人和一名工程師）。
該公司的第一款產品，就是為了解決「最後一公裡」配送問題的無人車——Carry。
Carry是一款自動駕駛的運輸車，說是「自動駕駛」運輸車，其實它並不是人們想像中的那種沒人開的小轎車，而是一個只能在人行道和自行車道上行駛的「三輪運輸箱」，Carry有4個隔間，載重量可達到100磅（45公斤左右），每次出門執行任務時可同時為4名用戶運送物品。
Carry在為客戶運送快遞時，用戶可以通過手機APP或者網頁來查看Carry的實時位置，當Carry將貨物送達到指定位置時，用戶就會在手機或網頁上收到相應的通知。之後用戶只需靠近Carry，通過手機對其進行解鎖操作，就能取出自己的包裹了。
Textio：百度的招聘廣告為何比小米差 這家公司用人工智慧告訴你
哪些詞能讓招聘廣告對求職者更有吸引力呢？一家叫Textio的人工智慧公司可以幫助你。
Textio的CEO Kieran Snyder曾在微軟擔任UX經理，同時是一位語言學家，2014年成立以來，這家公司先後獲得了150萬美元種子輪和800萬美元A輪融資，並在今年入選了CB Insights「全球最值得關注的100家人工智慧公司」名單。投資人對Textio的興趣來自其出色的機器學習和自然語言理解技術，以及他們在技術商業化上的探索：通過預測引擎，幫助企業改進招聘廣告。
Textio認為百度的招聘廣告質量很差，比阿里巴巴、Google、華為、騰訊和小米都低，得分僅12分，但是，它的招聘廣告卻比80%的競爭對手都要偏女性化。
鋼鐵俠科技：不僅做出雙足大仿人機器人，而且還要商業化
長期以來，由於國外在機器人領域起步早，核心技術壁壘高，國內高校、科研院所想要研究，要麼從國外購買，要麼自己研發。前者花費巨款，後者由於學生畢業往往半途而廢。這就導致無論是學界還是工業界在機器人研發、商業上，無法形成能夠比肩國外的力量。
所以，從一開始，張銳和他的鋼鐵俠科技，就想要率先把研發的機器人，應用在高校、科研院所、科技館等場景中，為其研究、教育、展示來服務。這樣做也能夠實現「階段性商業化」，保證公司有足夠的資金運轉下去，並給投資人帶來收益。
Kitt.AI：多輪對話聊天機器人開發也可以很簡單
聊天機器人的開發並不簡單，尤其是需要聯繫上下文的多輪對話中。雷鋒網獲悉，由三位研究人工智慧的博士組建的創業公司Kitt.AI要幫開發者解決這個難題；他們的對話引擎ChatFlow還集成了開發聊天機器人的各個模塊，允許開放者像畫流程圖一樣把各個模塊串好，輔以對應的代碼，簡單調試後就可以進行部署；同時，ChatFlow可以幫助開發者把自己的聊天機器人部署到Facebook Messenger、Telegram和亞馬遜Alex等各個平臺。
Synaps Labs：自動向你的寶馬車播放捷豹廣告，這家公司要做高速公路上的「分眾」
《麻省理工科技評論》最近報導了一家叫Synaps Labs的創業公司，他們就要收集並分析「線下cookies」，把傳統的電子廣告牌也變成智能推薦系統。
如果你駕駛寶馬X5或者沃爾沃XC60，行駛在莫斯科的高速公路上，那麼裝有Synaps系統的電子廣告牌會用高速攝像頭在180米外感知到你的存在，之後，系統的機器學習算法會根據照片中車輛的型號和品牌，自動將廣告牌切換到捷豹最新款SUV，當然，這是因為它背後的廣告主瞄準的就是這部分人群。
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