「路演」BionicM:動力式假肢目前仍是藍海市場

2020-12-05 金融界

來源：全景網

全景網6月24日訊 全景鳳凰營70期華科大-長虹集團「校企行」專場行動項目對接會暨全景&「創業紅娘會」線上雲路演在全景路演天下舉行，6家華科系企業參與推介，多位來行業垂直投資機構人線上評審，並與項目展開投融資對接。值得一提的是，為更好助力企業擺脫疫情影響，本次活動還創新性地加入了直播帶貨環節。

BionicM創始人兼CEO孫小軍表示，目前全球假肢市場規模為60億美金左右，並且每年以CAGR6%增長。現階段，假肢公司主要分布於歐洲，壟斷導致價格昂貴，發展緩慢，且99%都是被動式假肢，動力式假肢目前仍是一個藍海市場。

據悉，BionicM基於機器人和仿生學的有機融合，設計出了全新的動力式智能假肢，通過假肢搭載的多種傳感器來感知用戶的姿勢和動作，基於仿生學進行控制，提供相應的動力來輔助用戶行走，這將減輕用戶疲勞，避免二次損傷，幫助用戶輕鬆自然地行走。（全景網）

了解更多路演詳情，請點擊：http://rs.p5w.net/html/122746.shtml

相關焦點

  • 「小車看百度,大車看深蘭」,自動駕駛公交駛向千億藍海市場
    可以預見，自動駕駛將是一片無限廣闊的藍海市場。而作為城市交通的重要組成部分，巴士、公交等客用大車，也是這片藍海市場中不可忽視的一環。提到公交車，我們會首先想到它是一個大型共享代步工具。然而，環境簡陋、行業利潤低、司機操勞且事故頻發，卻成了我國的公交車行業現存的幾大「痛點」。針對以上幾點，深蘭科技推出了豪華型高配AI客車——熊貓智能公交車，這是AI企業在大車自動駕駛上的一次突破和創新。並且，熊貓公交已經成功「上牌」。
  • 36氪首發|自主研發智能電動假肢,「健行仿生」獲數千萬元A輪融資
    BionicM從2015年在東京大學JSK機器人實驗室開啟研發，經過團隊成員5年的努力、約2000萬人民幣的資金投入，目前已更新迭代8代樣機，並研發出提高下肢截肢者移動能力的全新智能電動假肢。據統計，目前全球下肢截肢人數約1200萬人以上，市場規模約60億美元，CAGR穩步保持6%以上增長，市售產品99%是被動式假肢，只有關節與骨頭，沒有「肌肉「，天生三大劣勢即無法交替式上下樓梯，容易摔倒和二次損傷，歐洲三大公司寡佔近70%市場，技術迭代緩慢，產品自重大、穿戴易疲勞、易摔倒、壽命短等痛點。
  • 為什麼巨頭要血拼「社區團購」?
    那麼，社區團購背後所代表的那個網際網路滲透率不足 10% 的幾十萬億市場，由於技術迭代產生的機會，正有可能孕育出下一個阿里巴巴、騰訊和拼多多，並且極有可能是同時誕生——沒人敢錯過這個風口。「小超市」變成大生意社區團購這個「藍海」究竟有多大？
  • 新型機器人假肢手是如何做到的?
    導讀目前，市面上絕大多數的機器人都是通過「機械化」的方式，完成抓握和觸覺感知。但是，這種方式過於呆板僵硬。康奈爾大學的一個研究小組設計了一種新方法，使得柔性機器人「可內在」地感知周圍環境，這點和人類很相似。
  • 他9歲截肢拄拐15年 如今融資數千萬研發智能假肢 團隊皆出自名校
    鉛筆道9月7日訊，智能助行機器人產品研發商BionicM（中文：健行仿生）目前已完成數千萬元 據天眼查App顯示，BionicM成立於2018年，是一家專注於智能可穿戴機器人的國際化研發公司，基於東京大學JSK機器人實驗室（全球有名的機器人實驗室）的人形機器人技術，研發出了全新的動力式智能假肢，以期幫助提高殘疾人的移動能力，提高生活品質。目前在日本東京和中國深圳同時設有辦公室，並在兩地同步運營。
  • 意念加AI算法「復原」每個手指,智能義肢登上Nature子刊封面
    機器之心報導參與：張倩、杜偉、李澤南使用「意念」控制機械，讓肢體缺失的殘疾人過上正常人的生活，這聽起來像是出現在電影中的場景。用 AI 算法解碼「意念」在此前，科學家們對於機械臂控制研究很多，但充其量也只能控制單個手指，而且其研究成果也僅限於在四肢健全的人群中實現離線的「義肢控制」。EPFL 提出的新系統，在神經學上的關鍵理念是對來自現有運動神經的信號進行解碼，這些運動神經旨在為手指發出活動的信號。
  • 創新無標記成像平臺，「Vibronix」如何布局快速藥敏市場
    十四年來，DEMO CHINA創新中國總決賽累計匯聚萬餘初創項目登臺路演，幫助企業融資總額逾在專場的路演環節，評委對Vibronix代謝法的普適性提出了疑問，王璞對此回答道，「目前Vibronix的代謝法及相干拉曼系統可以適用於抑制蛋白質、DNA的藥物，因為不論是DNA代謝、蛋白質代謝、細胞膜、細胞質代謝等，都需要從水質中獲得氫。利用該技術，已可實現檢測十幾種細菌菌種以及二十餘種抗生素」。 Vibronix致力於開發創新的無標記成像平臺以及在醫療領域的應用。
  • ...機器人企業,Open Bionics讓每個殘障人士都有機會得到3D列印假肢
    「RBR50 名單」，即RBR認為最值得關注、全球最有影響力的 50 家機器人行業上市公司和非上市公司，每年評選一輪，今年已是第六年。就傳統假肢而言，因人體、殘障的特殊差異，假肢零件必須完全定製，需要假肢技師多次試驗、改進，才能製作出符合預期的假肢產品。Joel Gibbard 的 Open Bionics 通過電腦程式，掃描人體，並模擬假肢零件的活動，確認能否順利實現預想的功能，再通過3D印表機製作部件。這樣，在調試、製作過程中，已經節省了大量的成本。
  • 給身體裝個「USB接口」,讓截肢人士能夠用上「即插即用」的假肢
    ，假肢的出現為他們帶來了新的生活，但是，假肢除了給他們的生活帶來一些便利之外，更多的是痛苦。CBAS研發了一種能夠實時傳輸信息的神經植入系統，這套系統能夠收集人體神經的信息數據，並反饋給外部接口上的義肢設備，讓患者能夠做到用身體直接控制義肢的動作。目前在該企業已經在豬腿上進行了實驗，據說能夠達到一些簡單控制的效果。
  • 「路演」聯泓新科:環氧乙烷產品具備較強的競爭優勢
    來源：全景網全景網11月24日訊 聯泓新科（003022）首次公開發行股票並在中小板上市網上路演周二下午在全景網舉辦，董事長、總裁鄭月明在本次活動上表示，公司環氧乙烷產品部分自用部分外銷。環氧乙烷裝置採用先進的乙烯直接氧化工藝。
  • 專注柔性顯示屏幕,「合肥微晶」開發石墨烯納米銀線複合柔性導電膜...
    「合肥微晶」2013年成立於安徽合肥，據公開信息顯示，目前公司已取得72項智慧財產權成果，包括36項發明專利、36項實用新型專利和其他非專利技術。石墨烯從本質上來講，是單層碳原子組成六角型呈蜂巢晶格的二維碳結構，是目前發現的最薄最堅硬的納米材料，其剛度是鋼鐵的200倍。其導電性能也非常好，電阻率只有10-6Ω·cm，甚至比銀還低。
  • 機器人式智能假肢研發商「健行仿生」完成數千萬元A輪融資
    2011年，24歲的他在日本殘障福利幫助下首次安裝假肢，隨後發現諸多問題，決心以假肢用戶、開發者與創業者的三重身份，重塑假肢行業。據統計，目前全球下肢截肢人數約1200萬人以上，市場規模約60億美元，CAGR穩步保持6%以上增長，市售產品99%是被動式假肢，只有關節與骨頭，沒有「肌肉「，天生三大劣勢即無法交替式上下樓梯，容易摔倒和二次損傷，歐洲三大公司寡佔近70%市場，技術迭代緩慢，產品自重大、穿戴易疲勞、易摔倒、壽命短等痛點，智能電動假肢還是藍海市場。
  • 從「腦機接口」到「金剛狼的皮膚」，7位科學家的科幻之旅
    至於腦機接口是否會像馬斯克說的那樣，實現意念控制，米格爾給出了回答：「不會。」 「腦機接口的一些潛在應用可能會引起關切，但目前我們最關注的還是它在醫學上對人類有所幫助，尤其是採用非入侵性手段的做法，2014年世界盃上截癱青年的例子是一個非常好的示範。」
  • 基於特殊大腦植入物，盲人可「恢復視力」？
    雷鋒網註：盲人能夠通過受到動態刺激的大腦刺激來「看到」M、N、U 和 W 等字母在古早時期，人類以打獵為生，視覺系統也因此不斷進化——當人類盯著靜態的風景時，大腦不會出於興奮狀態；當獵物在視野中運動時，視覺皮質會因為接受信息而「被點亮」。
  • 擁抱大健康藍海,錦旗生物集團董事長劉學聰聚焦益生菌產業發展
    如今,高品質的健康生活已成為社會的普遍追求,伴隨著人口老齡化加劇以及「健康中國」戰略的推動,有人預計到2025年,中國健康產業的規模有望突破10萬億,儼然一片藍海!在這片備受期待的「海域」,錦旗生物集團在董事長劉學聰的掌舵下,早已揚帆起航,聚焦益生菌產業發展,加速開闢著發展新篇章。
  • ...華為回應「撤出美國市場」:以官方信息為準;微信聊天翻譯現已...
    （來源：網易科技、經濟觀察報）華為回應「撤出美國市場」：以官方信息為準近日，華為在深圳舉行的 2018 華為分析師大會向外界傳遞出信號：美國市場已不再是其全球戰略的一部分，該公司對美國市場不再感興趣。這也意味著華為未來很可能退出美國市場。今天，華為官方回應稱，關於美國市場的發展情況一切以官方消息為主。
  • 免費祖源基因檢測培育市場「23魔方」蓄力打造國內最大基因資料庫
    目前，「23魔方」的消費級基因檢測服務可以對九大類遺傳指標進行檢測，採集手段主要是通過使用「23魔方」提供的專業唾液採集樣盒，將用戶的唾液樣本回寄到「23魔方」檢測中心，待檢測結果出爐後，用戶只需要登錄「23魔方」的APP就可以拿到自己的基因檢測報告了。
  • 「十四五規劃建議」對中國地產市場意味著什麼
    原標題：《洞析樓市－魏東》「十四五規劃建議」對中國地產市場意味著什麼 　　「五年規劃」作為中國
  • 在「古板遲緩」的晶片產業,一群「寒武紀」們誕生的意義與挑戰
    通俗來說，與傳統計算通過固定流程解決「確定」問題不同，深度學習算法需要模擬人腦來解決那些取決於概率的「不確定問題」。而這個解決問題過程所需的算力，卻與傳統晶片所擅長的不一致。因此，各類終端，乃至整個智能硬體市場，對底層基礎晶片的要求也發生了根本改變。簡單來說，就是處理器性能與需求之間出現了巨大的市場缺口。