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38小时完成15万欧元众筹目标 投资者看好Miito加热炉大商机

Post Views: 39,598 引言 用水壶烧水难免会出现烧过量的情况,虽然不多,但还是会浪费不少的能源,而且水壶使用久了还容易滋生水垢,引发卫生问题。Miito加热炉就旨在代替水壶,只需将一根铁棒放入杯中,就能任意用量的液体进行加热。现在就随《大橙报》来了解这个新科技。 在2013年举办的技术、娱乐、设计大会(TED)上,设计顾问蕾拉·阿卡罗格鲁(Leyla Acaroglu)给出了一份奇怪的调查统计:在英国(United Kingdom),有65%的人烧的水比能喝的水多。而这些没喝完的水所消耗的能量,足以支持伦敦(London)所有街道的路灯亮一个晚上。烧过量的水是一个普遍现象,不过新式茶壶Miito能解决这个问题。 德国(Germany)设计师尼尔斯·库迪(Nils Chudy)和贾思敏娜·格蕾丝(Jasmina Grase)就想出一个可以节省能源的好办法,设计出了一个全新的加热器Miito,包括一根独立的加热棒以及一个连接电源的感应型底座。使用时,只需将需要加热的容器置于底座上,放入加热棒就能启动加热模式。当水达到沸腾状态时,加热棒就会自动结束工作。除了加热水之外,Miito还可以用于加热牛奶、咖啡等饮品。 它的原理和无线充电很相似:电磁共振。加热杆底部有一个45毫米的圆盘,可以接受底座传递的能量,并通过不锈钢材质的加热杆将热量传递给周围的液体。 因此,Miito可以加热大多数容器中的任何液体。除了咖啡、茶、巧克力等饮品之外,还可加热米粉、麦片、汤等流食。你还可以直接用它在耐热的容器中“按需烧水”,喝多少烧多少,比电水壶更省电、比热得快更安全,比微波炉更便利。说它是对市场上现有的加热产品的颠覆也不夸张。 Miito适用于任何非铁制容器。其加热时间和容器底部的厚度、材质,以及液体的多少有关。加热200毫升玻璃杯中的液体只需要1分钟,瓷壶中500毫升的液体需2.5分钟。 将杆浸没在液体中 Miito就会释放电磁场 把Miito称为茶壶似乎有点不妥,虽然它可以取代茶壶,但它是圆形的便携式感应炉,配备了一个电磁感应杆,无论Miito上方的杯中装入何种液体,将杆浸没在液体中,Miito就会释放电磁场,让杆受热并对周围的液体进行加热。 库迪首次对改进茶壶产生兴趣,还是在他就读于荷兰埃因霍温(Eindhoven,Netherland)设计学院时期。“如果搜索电水壶,你会得到许多类似的产品”,他说:“他们看起来都是一样的流线型。”此外,电水壶在欧洲厨房标准中是不卫生的,里面会生成水垢,而水壶的形状也让清洗变得困难。 于是,库迪觉得可以设计一款用来加热定量液体产品。作为一个设计师,他还注意到厨房用具需要满足操作简单的需求,“没有人愿意在水壶上浪费额外的时间和精力,它应该尽可能的简单。如果在固定的时候需要按下按钮,人们会很厌烦。” 在毕业后,他们继续完善产品原型,最终共同创立了Miito。2015年初,库迪和格蕾丝在柏林(Berlin)开设公司,并招募工程师,一步步制作出了可用的产品原型(working prototype)。他们的产品设计还在伦敦设计博物馆(London Design Museum)中展出。 和许多以概念设计为原点的产品一样,Miito在Kickstarter上众筹资金以支持产品的进一步完善和实际投产。在Kickstarter上,它获得了奇迹般的成功:2015年5月12日上线,38小时内就完成了15万欧元的众筹目标。截止一周后,已有2391位支持者,筹集到了27多万欧元的资金,早段产品全部售磬。 Miito还只是个雏形,但是库迪以及同伴认为在不久的将来,Miito将成为解决父母为新生儿加热食品,以及城市中厨房面积小等问题的有效途径。库迪说:“也许还会有其他的东西,比如说如果人们煮了过量的食物,那时候就需要一个足够小的电饭煲。这将会是一个5到7年的长期打算,大量的不同事物需要加热。”

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人工智能(AI)潜能庞大 VC积极部署机器人领域

Post Views: 39,845 引言 人机世纪大战结果公布,谷歌(Google)人工智能系统–AlphaGo以4:1的总比分战胜世界围棋冠军李世石(Lee Sedol)。人工智能目前可应用在哪一些领域?对于投资人而言,潜力巨大的市场有哪些投资机会?人工智能的投资该如何选择方向?现在就随《大橙报》来了解这一方面的最新发展。 今天,全世界的目光都似乎聚焦在一件事情上,它是关乎人类的未来— 随着谷歌(Google)人工智能系统–AlphaGo与世界冠军李世石(Lee Sedol)展开”围棋世纪之战“之后,全世界的目光都似乎聚焦在一件事情上,那就是未来人工智能的发展潜能。 有观点认为说:“其实通过人类智慧开发出来的智能机器战胜了自己,本身就是一个骄傲。”这是人类科技史的一个转折点,未来人工智能可发挥的潜力巨大。人工智能目前可应用在哪些领域?对于投资人而言,潜力市场有哪些投资机会?人工智能领域投资该如何选择团队和项目? 为什么一场人机对战的围棋比赛,引起全世界的关注? 首先,要从19年前说起。当时国际商业机器(IBM)的超级电脑“深蓝”(Deep Blue)击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。 从那一天起,围棋就被当成了人类智力最后的堡垒(也有人说,这是人类掩饰智商的借口),也是人工智能研究者们最想要攻克的难题。 根据报道,从“2015国家机器人发展论坛”上的数据显示:2013年,中国(China)新增机器人达到3.7万台,一跃成为全世界当年增加工业机器人数量最多的国家。2014年,这一数字已上升到大约5.6万台,其中有1万多台是国产的。这标志着中国已成为世界最大的工业机器人生产国。 数据显示2000年,中国进口机器人才380台,到2013年,进口机器人3.7万台,13年时间增长了两个数量级。各地工业机器人园区已经发展到40个以上。机器人企业数突破500家。从全球看,中国新松公司(Siasun)在全球排名前三,在机器人行业中仅次于瑞典(Sweden)的ABB和日本(Japan)的Fanuc。中国的机器人企业基本具备了一定的国际竞争力。 业内普遍认为,未来主要有几大动力推动国内服务机器人市场爆发: (1)服务机器人产业扶持政策的陆续出台; (2)Pepper等杀手级产品推出,驱动服务机器人产业化进程加速; (3)私募股权(PE)/风险资本(VC)投资开始活跃、上市公司加快布局服务机器人领域。 2014年,中国工业机器人销量达到5.6万台,已成为全球最大的工业机器人消费市场。不过,目前中国工业机器人使用密度仍不及世界平均水平的一半,仅为发达国家的1/8。 根据此前中国工信部发布的《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》资料显示,到2020年中国机器人密度达到每万人100台以上,预计至少需要110万台,而中国目前机器人保有量仅为18万台,存在较大缺口,机器人市场潜力巨大。伴随产业不断发展,有越来越多的上市公司看好机器人产业,纷纷表示进军机器人领域。 IDG资本技术小组在接受中国媒体采访时表示: 一、VC的投资核心在于生产产品和提供服务的公司,能够真正被大家所用的解决实际痛点问题的产品和服务,如果再有一个DeepMind一样的高技术公司摆在我们的面前,我们投资的逻辑,不是能不能下棋,而是它未来能提供更完美的落地的产品和服务;二、人工智能现有阶段,在语音语义和图像识别上,已经从技术活儿变成产品活儿,进而是VC的投资热点。 对客(To C)的人工智能,由于应用场景要求不十分严苛,且人才储备已足够充足,已经由技术活儿更多的向产品活儿转变。所以在这层面上说,VC愿意投资具有强大技术实力,但是同时更是一个具有超强产品思维的团队。至于对商(To B)的人工智能,图像识别在苛求精准度的应用场景下,还是非常需要高大上的技术团队。 人工智能(Artificial Intelligence,AI)到底是什么? 百科上讲,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学。 宽泛一点,是指能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 在某些领域,这个人造物种已经开始“碾压”人类。例如: 1. 德州扑克 2008年,一场人机德州扑克牌大赛在美国赌城拉斯维加斯(Las Vegas,United States)举行,一台名为“北极星2”(Polaris 2)的电脑连续击败了6名德州扑克牌顶级职业选手。 2. 猜拳 日本东京大学2015年最新研制出战无不胜的猜拳机器人。工作原理是:设有高速视觉系统,来帮助它观察对手的手指运动趋势,并且在最短时间内分析出对手手指的最终形状,然后伸出能够战胜对方的手势。 3.拼魔方: 通过摄像头用于判断魔方的颜色,用双相算法来快速计算。德国(Germany)的工程师艾尔伯特·比尔(Albert Beer)发明的Sub1,最快只需要0.887秒,便可以拼好一只魔方。 但更多需要强调的是,人工智能已经成为一支不可忽视的力量,它已经开始“入侵”或服务于人类生活的方方面面,并为人类行为提供有用的帮助。例如: 1. 救援机器人 两个履带可以适应复杂的路况,有能力抬举伤亡人员。 2. 农业机器人 更加高效,例如勘查地况、修剪收割农作物等。 还有: 打开苹果手机长按Hone键,Siri和你对话了;扫地机器人,发现家中污物,自动帮你打扫等等… ——- […]

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能通过机器学习自我优化 DeepMind研发人工智能 Alpha Go让人类备感威胁

Post Views: 39,603 引言 世界著名围棋高手–韩国(South Korea)的李世石(Lee Sedol)与谷歌(Google)旗下子公司DeepMind研发的Alpha Go之间的人机大战引发全球高度关注。可以注意到两个点的是:第一,大数据的支撑让Alpha Go能够厘清头绪,形成了对规则的认知。第二,Alpha Go能通过机器学习自我优化。现在就随《大橙报》来了解这个神奇的新科技。 备受瞩目的李世石(Lee Sedol)对阵Alpha Go的围棋大战,将这款由谷歌(Google Inc)旗下位于伦敦(London)的子公司DeepMind研发的系统将近两年逐渐火爆的人工智能(AI)又推上了风口浪尖。 打败人类就必须像人类那样学习和思考,而不是像国际商业机器(IBM)的“深蓝”(DeepBlue)用搜索穷举方式。 Alpha Go系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术以及两个深度神经网络相结合,用“策略网络”预测下一步棋、将搜索范围缩小至最有可能触发的那些步骤;并且用“价值网络”减少搜索树的深度,每走一步估计一次获胜方,而不是搜索所有的结束棋局的途径–两个神经网络之间通过成千上万的对弈,采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善,并最终发现新策略。据说,DeepMind团队给Alpha Go输出海量的职业棋手的对局,其自我演绎的对局高达3000万局。 可以注意到两个点:第一,大数据的支撑让Alpha Go能够厘清头绪,形成了对规则的认知。第二,Alpha Go能通过机器学习自我优化。 Alpha Go的程序原理有二:“深度学习”和“两个大脑”。 深度学习 Alpha Go的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性的激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。 两个大脑 Alpha Go通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些谷歌图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始,去处理围棋棋盘的定位,就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤,13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。 这些网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这一个处理器有大量的随机性元素,所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。 ·第一大脑:落子选择器(Move Picker) Alpha Go的第一个神经网络大脑,是“监督学习的策略网络(Policy Network)”。观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。 ·第二大脑:棋局评估器(Position Evaluator) Alpha Go的第二个大脑相对落子选择器是回答另一个问题,不是去猜测具体下一步,它预测每一个棋手赢棋的可能。在给定棋子位置情况之下,这“局面评估器”就是“价值网络(Value Network)”,通过整体局面判断来辅助落子选择器。这一个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”,Alpha Go能决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么人工智能就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

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最新黑科技 美国(United States) 让意念控制成为现实

Post Views: 39,209 美国(United States)五角大楼一直在试图开发出一种看似不可能实现的技术——连通大脑的高速带宽神经接口,让人可以直接将脑中数据导出到外部设备当中。这其实就是将大脑作为调制解调器,在实际应用中士兵可以通过其用自己的意念来控制无人机。 这种看似不可能的技术朝着现实方向又迈进了一步。2016年2 月 8 日美国国防部先进项目研究局(DARPA)发表了声明,这个隶属于美国军方专门研究一些边缘科学的机构首次在实验中成功将微型传感器通过血管传送植入实验动物脑部,并记录神经活动。 根据TECH2IPO(http://tech2ipo.com/)的资料显示,这个被称为“stentrode”的装置由一个组合支架与电极组成,回形针大小,形状灵活可变。这个小巧且可以植入体内的发明是澳洲(Australia)墨尔本大学神经学家汤姆·奥斯利( Tom Oxley)与他的团队开发出来的。这发明目的在帮助研究人员解决在将大脑变成调制调机器中面临的最棘手问题:如何在不需要给用户头部钻孔的前提下将信号发射器安全植入大脑。毕竟无论医学多么昌明,在人头部开孔都会面临许多未知的重大风险。 stentrode 在现有的医生通常用于清理血管的支架基础上进行了改造,加上了传感器与微型发射器。在通过导管进入血液之后,stentrode 将游荡在血液中。医生将通过观察血液循环系统来监控 stentrode 在体内的旅程,当该设备达到脑部的时候,医生将发出指令让它依附于血管壁上,建立一个站点。这个小装置在体内一次大概可以工作几个月的时间,在此期间不断记录神经活动,并且将精密的电流信号从大脑传输到身体各处。 “通过这种方式可以减少侵入性手术对人体的伤害,这样的话 stentrode 就能够将这种会改变生活的可接入大脑装备变得更为实用,实现更多功能。”美国国防部先进项目研究局的一位项目经理道格·威伯(Doug Weber)在声明中说道。 从4年前开始奥斯利与他的团队得到了来自 DARPA 的资助,该团队已经在绵羊身上成功测试了 stentrode,奥斯利与他的研究团队在2016年 2 月初的 Nature Biotechnology 期刊上发表了一篇解释实验过程的学术论文。简而言之,神经学家们将微型传感器注入了那些毫不知情的家畜体内,在长达 6 个月的时间里记录了控制动物运动行为的电脉冲。 根据 DARPA 的说法,奥斯利与他的团队计划最早将于 2017 年在皇家墨尔本医院针对人体进行植入 stentrode 的测试。而针对军队方面的测试也会随后展开。 现在这一技术还蕴藏着一些风险,Oxley 表示所有类型的支架都有可能为人带来血栓和中风的风险。但是他同时也表示 stentrode 将会被注射到静脉当中(静脉将血液传入到心脏)而不是动脉里(动脉将血液从心脏中输出),这会减少受体中风的风险。

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推出Powerwall新产品 伊隆·马斯克(Elon Musk) 再一次震撼世界

Post Views: 40,012 伊隆·马斯克(Elon Musk)如今名声大噪,被美国媒体赞誉为“当今最伟大的创新者”。太空火箭,电动车与太阳能发电,任何一个领域,都是国家级的事业,马斯克却能独立挑战这一切。 他提出的能够替代高铁的“超级环”(Hyperloop)高速交通系统的设想取得了实质性进展;他的太空探索科技公司(SpaceX)成功实现火箭回收,在实现普通人遨游太空的梦想之路上迈进了一大步;他的电动汽车特斯拉汽车公司(Tesla)更是受到世界的瞩目,股价增长了近700%。 而Powerwall的推出则将从根本上改变世界使用能源的方式! 家用电池储能系统 Powerwall可用于存储太阳能 2015年5月份,特斯拉推出了一个与电动生态息息相关的产品–Powerwall。它是一个家用电池储能系统,顾名思义即可用于存储太阳能,以供家用备用电源使用。推出后,3万8000块Powerwall随即以限量销售的形式被预定一空。近期,身为特斯拉首席执行员(CEO)兼创始人的马斯克说,新一代Powerwall将于2016年7月至8月间推出。 2016年1月29日,马斯克在巴黎(Paris)表示:“我们会继续销售Powerwall(家用)和Powerpack(商用),公司正在世界各地进行大规模的测试,结果很乐观。今年7月或者8月份,我们就会推出第二代Powerwall。届时,它的功能将会有很大的变化。”不过,马斯克并没有具体透露“很大的变化”是什么。 按照马斯克以往的说法,电池技术的发展速度并不会很快。2015年,马斯克曾在公开场合表示,未来特斯拉超级电池工厂Gigafactory将生产更好的电池,虽然要比松下(Panasonic)的电池要好,但是性能方面也只是会有适度的提升。 以纯电动车产品闻名全球的美国特斯拉,于美国时间2015年5月1日发表全新的产品。不过,这次发表的产品并不是电动车,而是名为Powerwall的家用电池储能系统。 马斯克表示,通过Powerwall产品的出现,人类电能的使用将更有效率,将进一步促成能源产业的改变。Powerwall系统建议售价自3000美元起,将在7月开始正式供应。 Powerwall的概念其实并不难以理解,它就像是一台大容量的不断电系统,平时连接在供电网络上进行充电,需要时则能提供电力给连接的系统。与传统的不断电系统有别的是,Powerwall并不是在停电时才进行供电,而是可根据设定或是系统智能型的进行切换,以随时进行供电。这样的设计,让Powerwall可以在非高峰时间储存优惠电价的电力,而在用电高峰时,将电力反馈给用户,不需使用高峰电价,为用户节省成本。 不过为用户节省成本,并不是Powerwall最主要的目的,Powerwall设定的,是更宏大的能源管理目标。在发电实务上,由于消费者的生活形态有着固定的节奏,电力公司必须以高峰用电量来规划发电系统的规划,造成在非高峰时间往往产生了多余的电能无人使用,在过去,这些电能往往就被浪费掉。

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全球首辆无人驾驶摆渡车 WePod电动汽车 于荷兰(Netherlands)启用

Post Views: 39,576 全球首辆无人驾驶摆渡车最近在荷兰(Netherlands)小镇瓦赫宁根(Wageningen)正式上路,这款名为WePod的电动汽车可搭载6名乘客,运营路线长度只有200米,时速为8公里。 尽管如此,Wepod是全球首个在普通公路上行驶的无人驾驶交通工具,乘客可使用相关App来预定乘坐。该项目的技术总监杨·威廉(Jan Willem van der Wiel)表示,在此之前,无人驾驶车辆从未在公共道路上使用过,这是一个里程碑。 这一试点项目未来几个月还将扩大,最终将在瓦赫宁根镇一条长达6公里的路线上运行。全面投入运营后,WePod的时速将可达到25公里。 目前全球汽车与科技行业正在进行所谓的自动驾驶汽车试验,从特斯拉(Tesla)的S型车到谷歌(Google)和戴姆勒(Daimler)的无人驾驶汽车计划。2016年4月,荷兰鹿特丹港(The Port of Rotterdam)将举行首个无人驾驶大货车试验。 自从谷歌开始测试无人驾驶汽车,全球以特斯拉为代表的新型车厂以及传统的车厂,一方面展示未来无人驾驶的宏图,一方面为产品添加各类具备“无人驾驶”的小功能。比如最近的宝马,开始实现无人驾驶泊车系统。 不过,目前各类无人驾驶尝试,还局限于私家车领域,而交通领域——除了个人出行以外,还有公共出行、物流等方面,同样需要科技的升级,或许比私家车的科技升级来得更加迫切。