机器人工业自动_快讯|机器人员工敲响纽交所收盘钟、Denso将在东京开设新自动驾驶技术工厂、德州仪器（TI）推出新型毫米波工业传感器

RoboGlobal的团队最近聚集在纽约证券交易所庆祝其机器人指数和交易基金成立五周年。它以一种真正机器人化的方式标志着这一事件:一个支撑在桌子上的机器人伸出手臂，敲响了关门的钟声，15名公司高管在附近疯狂鼓掌Robo Global负责机器人、自动化和人工智能公司的研究、建议和投资，以了解行业的发展。自Robo Global成立以来，该公司报告称其资产从第一年的4300万美元飙升至34.6亿美元。事实上，机器人和自动化不再被视为流行时尚或酷技术，让极客蜂拥而至。相反，越来越多的公司转向人工智能，以提高生产率，并在高度竞争的市场中保持相关性。

电装公司将在东京羽田机场建立新工厂，开发和测试自动驾驶技术该设施预计将于2020年6月竣工，并将为移动系统研发提供建筑和测试场地。此前，电装公司于2018年4月在东京港口地区的新川站附近建立了一个自动化驾驶研发办公室，宣布与其开发合作伙伴(包括汽车制造商、大学、研究机构和初创企业)开展合作和开放式创新新设施将包括原型开发和测试车辆的建筑物维护，以及实时车载测试的测试场地。羽田地区被指定为日本的国家战略特区，该地区拥有一个测试系统，可以在公共道路上进行先进移动技术的现场测试，包括自动驾驶。

Trifo是一家成立两年的家用机器人公司，由SamsungVentures支持这家总部位于加州圣克拉拉的公司今天宣布了一项由清华大学人工智能基金牵头的1100万美元的融资计划在此之前，该公司在沃尔德宁国际和矩阵合伙人等公司的参与下，进行了一轮又一轮的种子融资。该公司还宣布，人形机器人公司Ubtech Robotics的前首席运营官葛相生将负责Trifo的业务运营。在过去两年的大部分时间里，Trifo的40名工程师和软件开发团队(其中一些来自英特尔、博世和通用电气)研究了等式的传感部分，开发了视觉跟踪和导航算法，并获得了适用于相机和其他传感器的供应链。他们也一直在申请专利，在美国和中国获得了40项专利，另有70项专利正在等待审查。在硬件方面，特里福的系统有一个由英特尔、ARM、英伟达或其兼容的片上系统产品支持的处理组件除摄像机外，船上至少还有一些近程、惯性和声纳传感器(但不包括激光雷达或雷达)，可以实现高清测绘、环境传感(温度和湿度)和障碍物探测等。

全球展览物流提供商德国申克公司和香港机器人和人工智能公司奥古斯特机器人公司宣布合作帮助展览公司和场馆使用新机器人改善展览建筑过程奥古斯特机器人公司开发了一种叫做莱昂内尔的自动机器人，它可以自动标记贸易展厅的地板，并集成到现有的展览设施工作流程中。据说机器人可以提高工人的准确性和安全性，同时也减少了这一劳动密集型过程所需的时间。Dbshenker为奥古斯特机器人公司提供咨询服务和商业建议，为全球物流和现场运营支持提供服务。全球展览和展览副总裁马蒂亚斯·多恩谢特(Matthias Dornscheidt)表示:“我们相信，奥古斯特机器人公司的地面标记机器人能够为世界各地的组织者和场馆创造巨大价值。“

德州仪器(TI)表示已推出其最高分辨率的单芯片毫米波传感器和工业毫米波传感器该公司表示，该计划旨在促进毫米波传感器技术在全球工业应用中的发展。该传感器可以通过片上处理功能实现工业自动化，提供实时决策和信号处理。最新的60千兆赫毫米波传感器将首次包括天线对封装产品，消除了与射频设计相关的传统挑战，同时将尺寸和总成本降低了75%。借助60千兆赫毫米波传感器，世界各地的工程师可以将毫米波技术集成到各种机器人、工厂和建筑自动化设计中，同时使用ISM频段进行广泛部署。高分辨率IWR6x传感器专为工业性能而设计。它可以提供高达4千兆赫的超宽带宽，可以检测物体，移动速度是24千兆赫窄带解决方案的16倍。IWR6843模块化开发平台(IWR6843-STARTER-BDL)成本为348美元，附加天线模块(IWR6843ISK)成本为149美元

最新的奥菲利亚酒店拉金塔套房酒店推出了递送服务机器人TigerBot，以帮助提供客房服务“这对客人来说非常方便，”欧菲莉亚的总裁约翰·怀尔德说泰格伯特是阿拉巴马州第一个酒店拥有的机器人，旅游官员说他们认为未来会看到更多的东西。TigerBot使用摄像头和运动传感技术在酒店内导航，甚至可以乘坐自己的电梯直接到达客房。交付货物后，TigerBot将为客人提供评估服务选项。给定一个5星等级，TigerBot甚至可以跳一些舞。旅游官员表示，他们仍在解决一些问题，但希望尽快向该地区引进更多的送货机器人。

7，industry | intelligent robots:Kebotix使用机器学习和机器人加速来设计化合物和材料< br>

一家名为Kebotix的初创公司开发的设备表明，机器学习和机器人自动化将如何为未来几年的材料科学革命做准备。该公司认为，机器学习和机器人可能会发现新的化合物，可以吸收污染，对抗抗药性真菌感染，并作为更有效的光电元件。该公司的软件从已知性质的分子三维模型中学习。目前，已经使用一些软件算法来设计化合物和材料，但是过程缓慢并且结果粗糙。一般来说，机器只测试材料的微小变化，并盲目寻找可行的新发明。机器学习和机器人技术可以使这个过程更快更有效。Kebotix是致力于这一想法的几家初创公司之一。Kebotix使用几种机器学习方法来设计新的化合物。该公司将具有所需性质的化合物的分子模型输入神经网络，该网络学习这些性质的统计表示然后，该算法可以提出适用于同一模型的新实例。该公司的首席产品官克里斯托弗·克里斯贝克(Christoph Kreisbeck)表示，凯博蒂将开始研究电子应用的分子，然后尝试解决新的聚合物和合金问题。

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