斯坦福华人教授研发柔性电极，像皮肤一样柔软、透明可拉伸；傅利叶智能发布「拯救系」外骨骼，比国外同类便宜3-5倍；可以自动播种、喷洒农药，甚至自动除草的Farmbot机器人。
新研究
斯坦福华人教授研发柔性电极，像皮肤一样柔软、透明可拉伸
近日美国斯坦福大学华人教授鲍哲南领导的研究团队在新一期美国《科学进展》杂志上发表报告称，他们开发出了一种导电性和拉伸性极佳的高分子材料，可用于可拉伸塑料电极。这种柔性电极也可作为可穿戴电子器件。也就是说，如果成功，以后，我们带有「智能」的衣服或者体内的供电设备就不会再被僵硬的电路掣肘了。
在研究中，鲍哲南的团队发现的柔性聚合物很薄，并且透光率达到了96％，几乎是透明的材料，而且它还具有高导电性，把它运用到柔性电极的基板上面非常合适。为了增加这种材料的韧性和机械性，研究人员为其添加了特殊的添加剂，改变了材料分子之间的结构，使得高分子材料更容易拉伸。经过测试，新材料被拉伸到原来长度的两倍时，仍然能保持高导电率。
据介绍，接下来，鲍哲南和他的团队将会验证这种材料是否可以植入生物体，是否会对生物提造成损害。
新产品
他们发布「拯救系」外骨骼机器人，比国外同类便宜3-5倍
3月17日，傅利叶智能在上海国际贵都大酒店举行了一场发布会，推出了公司下肢康复机器人Fourier X1。公司CEO顾捷在会上提出了上述关于器官的说法，并表示，近视眼患者戴上一副眼镜就可以和正常人一样看书，无法行走的残疾人如果穿上一套外骨骼机器人，就可以像普通人那样迈步行走，那么这种机器人也会成为一些残障人士的「器官」。
无论是以色列的Realk还是日本的Cyberdyne，他们的产品价格都要7万美元—20万美元，这对于普通消费者来说还是非常昂贵的，傅利叶智能的CEO顾捷表示，Fourier X1产品投入市场后，价格将是国外同类产品的1/3至1/5。
像玩QQ农场一样种真实的菜，这个机器人真的可以！
Farmbot机器人可以自动播种、喷洒农药，甚至自动除草，你要做的是在作物成熟时去收割就好了。
据了解，Farmbot的硬件使用Arduino开发板和树莓派，软件是可定制和扩展的开源平台，它的密码也在于此，Farmbot的零件是定制的，比如播种器、浇喷头、土壤探测器、摄像头和杂草拔除器，它们都使用一种有12个电路接口及3个液体/气体管道的通用接口连接，可以自动探测土壤质量，精确控制浇水量，借助摄像头和计算机视觉，它就能分辨出作物和杂草。
将这些零件安装好之后，你就可以通过一个配套的App来时刻观察自己的菜园了，就像QQ农场一样。你可以直接拖拽不同的作物到菜地上，机器人就会在相应的位置播下种子，你甚至能为每一株作物制定不同的种植计划。Farmbot还有一些可扩展的零件，它们也可以通过App实现手动控制，比如，做一个吓鸟用的稻草人？
新公司
他们创建了一个“算法商店”，让普通人也能变身AI专家
有微软背景的Diego Oppenheimer想要做的，就是让Algorithmia成为一个开放式算法市场，一方面挖掘那些被“雪藏”的算法，另一方面帮助互联网企业、开发人员甚至普通人提升“AI能力”，让算法使用起来更简单、更有效。
在“商店”中，算法开发者（包括学院、科研机构等）将其发明的算法共享并定价，App开发者通过浏览和查询找到自己想要的算法，完成支付，Algorithmia的云平台就可以反馈结果，从而避免了将算法直接集成到中的过程，降低了App开发者实现算法的门槛。
融资800万美元的Astro，要让聊天机器人为你打理臃肿的收件箱
作为新一代的邮箱，Astro要做一点完全不同的东西，它的最大特色是人工智能聊天机器人Astrobot。
Astrobot使用“Ask Astrobot”作为唤醒词，目前，它提供“提醒”、“查询信息”、“处理邮件”（zap）、“发送邮件”等功能。如果选择提醒，你可以使用 remind me to [ ] at [time] on [day] 的语法，设置一个事项，到时间后，系统会自动给你发送一封邮件提醒你。发送邮件也是类似的语法，你可以在聊天机器人内快速给一个指定邮箱发送邮件。
Astro把处理你几乎不读的阅读邮件称为“Zap”，选择这个选项后，机器人会把订阅类邮件、过时邮件以及真实联系人发来的邮件分别归类，询问你是否进行归档、退订等操作，一键让你的收件箱里不再塞满垃圾信息。
他从底层做操作系统，创业七个月融资4500万
库柏特机器人智能无序分拣系统最新测试
李淼在EPFL读博期间研究方向为机器人学习和人机协调交互，博士论文被提名EPFL优秀博士论文奖和自动化奖，其中机器人抓取的动态自适应研究工作，被美国国家标准技术研究所（NIST）选为机器人基于传感的抓取效率的标准测试方法。
传统智能程度低、操作困难、灵活性差，李淼希望结合机器学习包括深度学习与机器人控制让机器人变得更加智能化。比如说传统工业机器人只能执行预设的任务，而智能化工业机器人则可以感知并分析环境做出决策。
由库柏特开发出的库柏特系统（Cobot System）通过核心学习算法以及专用控制软件针对客户的不同需求进行定制化系统设计和开发，可应用于上下料的无序分拣、手机或者航空叶片的力控打磨、智能示教、智能贴标以及零件装配等行业。
目前，库柏特针对不同场景下的需求设计出四款系统，包括机器人智能无序分拣系统、机器人力控打磨系统、机器人柔性装配系统和机器人智能移动抓取系统。
把激光雷达的成本降至几百块，他们是怎么做到的
北醒非常清楚，激光雷达如果不实现量产，成本永远降不下来，他们需要找到一个突破口。
最初，他们为零度探索者二代无人机开发了激光雷达避障模块，并在2016年美国CES上亮相。虽然探索者二代没有量产上市，但经此一役，北醒“刷脸”成功，进入无人机玩家、厂商的视野。
2016年初，北京举办现代农业展。团队成员慕名而去，跟参展厂商交流，希望借此机会了解业界的最新动态。随着与各大厂商、客户沟通的不断深入，他们发现，在农业植保无人机领域，存在着一个痛点问题——“定高”。
通过不断与客户沟通、及时反馈，第一版定高雷达TF01样机研发只用了一个月。虽然样机还存在很大问题，但经过数次改进，将信号输出距离提升至10米，体积重量变小变轻，适配12V、5V等多种电压输入，特别考虑到植保无人机的特性，做了水雾实验、振动试验、划伤实验、农药腐蚀试验、光强影响实验、不同地表植被影响实验等，保证其品质。
量产之后的激光雷达TF01，成本已经下降至几百块。2017年CES期间，TF01在全球硬件销售平台SEEED、ROBOTSHOP等同步发售，正在和数十家代理商进行商务沟通。目前，新一代长距面阵雷达TF20的量产工作已接近尾声，即将面世，其输出距离为50米。
从开源到商业，他用了七年时间做出深度学习定制库
GotoBLAS是一个开源程序库，由日本开发者Kazushige Goto于2002年写成，最初针对奔腾4处理器进行了优化，并设法将基于该CPU的超级计算机的性能从1.5 TFLOPS提高到2 TFLOPS。由此，逐渐吸引了大量来自世界各地的开发者，张先轶也是其中之一。
2010年，因Goto个人原因，GotoBLAS停止更新，很多开发者在邮件组里曝出Bug，追问为何没有修补。此时，远在中科院的张先轶萌生想法。2011年，基于GotoBLAS的原有基础，他创建了开源矩阵计算库OpenBLAS，领导着一个小团队不断进行修补和维护。
2016年9月，张先轶通过FA（财务顾问）融到了紫牛资本和明势资本合投的数百万天使轮，并且组建了一个10人左右的团队，联合创始人包括中科院计算所助研、中科院博士后、中国海洋大学博士贾海鹏以及浪潮集团具备丰富市场和销售经验的邱凯。
而他们的产品，则是一个商业版本的“OpenBLAS“，区别在于OpenBLAS是为科学计算做的，商业版本则是为深度学习定制的；，也不仅仅局限在矩阵计算，还用到了一些其他的加速算法。