<mark id="oztn4"></mark>
0
“飛行的Uber”
開篇這條并不是”無人“機，而是一項飛行共享服務。
說起共享飛行服務，Uber也曾經宣稱提供過飛機預約服務，不過只是其眾多宣傳手段的一種，只是在少數情況下提供，而這家英國航空公司要將這種服務變成現實了。
英國航空公司 Waves airline 計劃于今年 7 月推出商業航班服務，該服務將于海峽群島發行。但是公司創始人希望這項服務最終能在英國全境使用。該服務和Uber類似，用戶可以使用手機來預約飛機。通過一款在線軟件即可預約到航班，預約的航班 30 分鐘即可啟程。
最初運營的是 3 架 14 座飛機，均由私人機庫提供。航班在各島嶼間均設置有對接點，還提供覆蓋了英國南部和法國地區飛行服務，費用僅為每人次 55 英鎊。
無人機在物流方面的應用可謂是越來越火熱，也是近期人們集中討論的話題之一，國內外均有無人機快遞的新消息，雷鋒網也在本周報道了幾個跟快遞有關的無人機。
亞馬遜用小飛機組巨輪運貨
近日，外媒在專利查詢網站上又發現了亞馬遜的一個新無人機專利——集群無人機。根據專利信息顯示，亞馬遜于2015 年 2 月 19 日提交了該專利申請，并且在 2016 年 12 月 29 日正式獲批這項專利。
這項新專利用一群小無人機做一個無人機集群，組成一個巨型的運輸無人機，來完善亞馬遜自身的無人機物流方案。從曝光的專利技術圖來看，亞馬遜這個“巨型運輸機”集群所使用的無人機是一種小型的四軸無人機，無人機槳翼四軸都被邊框包裹，單個小無人機可以在載重10磅（約4.5公斤）的情況下連續飛行30分鐘。
這個“巨型運輸機”集群在運行時能夠具有非常高的靈活性，集群可以應對各種不同的需要而形成不同的排列組合，從而組成不同的形狀，從而運送不同形狀、尺寸、重量的貨物。而在“巨型運輸機”集群執行任務時，單獨的小無人機也可以通過指令脫離無人機集群單獨執行一些任務，甚至可以獨立進行送貨，把一些輕巧的小型貨物送到指定地點。
中國郵政正式接手無人機郵路
2016年9月19日，國內初創公司迅蟻無人機與中國郵政浙江安吉分公司聯合開通了中國第一條無人機快遞郵路，經過幾個月的試運營之后，迅蟻無人機和郵政合作的郵路已經充分證明了無人機穩定快遞的可行性，由此，郵政正式全面接手了無人機郵路。
本月20日，迅蟻和郵政方面按計劃將完成無人機交接，之后的無人機操作將交由杭垓郵政支局進行操作、保管，而目前正在勘測的兩條新線路“杭垓鎮—和村”、“杭垓鎮—繅舍”的無人機郵路也在交接之后有杭垓鎮郵政支局進行拓展。在此前試運行的時候，迅蟻的技術人員會到郵政做一些技術支持，確保安全，經過幾個月的飛行之后，他們的人也可以慢慢脫離出來，整個運營完全交由郵政人員接管，而迅蟻則會在云端后臺來監測無人機的安全以及負責無人機日常檢修、維護等工作。
用紙飛機送快遞
美國國防部先進研究項目局（Defense Advanced Research Projects Agency，下簡稱DARPA）和最近資助的一家創新公司Otherlab合作研究了一種新型無人機，比較新穎的地方在于，這款無人機沒有動力系統，而且還是紙質的。
因為沒有動力系統，所以該無人機設計成為了固定翼的樣式，在發射后能夠自主滑行，內置了微型電腦和傳感器，可以用來控制飛機的翅膀角度和飛行方向，確定無人機的距離和落地目標，飛行航程可以控制的很遠。
由于是紙質機身，用完即扔的一次性使用成本也不會很高，所以并不需要考慮無人機的返航問題，一下子就提升了一倍的續航能力。
據悉，該機器是DARPA研發用來進行人道主義救援所用的運輸機。
雖然說無人機行業已經成了一片血海，資本方面對其慎之又慎，但有實力的公司始終還是能夠受到資本青睞的。雷鋒網本周報道的三家無人機相關公司都獲得了千萬美元以上的融資，讓我們看看都是哪家。
無人機服務商Measure
美國無人機服務商Measure 近日該公司宣布它們在 B 輪融資中拿到了 1500 萬美元，Cognizant Technology Solutions 成了公司的新股東。
Measure成立于2014年，其優勢的地方在于商業模式頗為創新：它們打造了一個屬于手握飛行執照無人機操作員的全國性網絡，這些老司機可為客戶提供可操作的精準空中數據。Measure 不但為這些無人機飛行老司機找到了特許經營的機會，還能為他們提供相關的進階訓練。
飛行大腦Neurala
深度學習公司Neurala，“Neurala大腦”的創建公司也在本周宣布獲得1400萬美元的A輪融資。Neurala是位于波士頓的一家人工智能初創公司，公司致力于為無人機、機器人、汽車和消費電子產品打造適配的人工智能軟件服務，而改公司的最大市場則是在無人機領域。
Neurala大腦最初為NASA而開發，其設計是為了讓機器和人腦發揮一樣的作用，讓機器的學習和推理速度更加快速。 原先開發用于NASA行星探測，后來憑借其獨一無二的可擴展性，公司將其運用在了無人機領域之中，并取得了不錯的效果。
快遞無人機Flirtey
無人機快遞公司Flirtey本周正式宣布，公司獲得了1600萬美元A輪融資，此次融資由種子輪投資者 Menlo Ventures 和 Qualcomm Ventures 共同領投，Lowercase Capital、 Y Combinator 和 World Innovation Lab 等投資機構共同參與。
Flirtey成立于2013年，總部位于美國內達華州雷諾市，公司創立之初，就一直致力于為用戶提供無人機送貨服務，想讓零售業、醫療等各個領域的物流方式變得更加快捷、高效。值得一提的是，該公司是第一家獲得FAA批準飛行的無人機快遞公司，去年由于給達美樂送披薩而名聲打造。公司已經開始著手拓展更多的市場，為人們提供無人機快遞服務。
本周在無人機圈里，有兩件因為黑飛被管控的消息值得關注，一件在美國，一件在中國。
黑飛65次，被罰136萬
2015年10月，美國聯邦航空管理局(FAA)提出對芝加哥公司SkyPan International在芝加哥和紐約市上空的65次非法無人機飛行處以190萬美金罰款。就在今日，據外媒報道，FAA定下的最終罰款金額為20萬美金，即136.64萬人民幣。
SkyPan是一家成立快30年的航拍公司， 可以為客戶拍攝“鳥瞰視角”的畫面，也就是360度全景圖，它曾為麗思卡爾頓酒店、唐納德·特朗普私人住宅以及四季酒店等拍過全景圖。這些畫面有的是在人群密集的地方拍攝的，且SkyPan International并沒有拿到FAA的飛行許可。在2012年3月21日到2014年12月15日，SkyPan 共有65次飛行被FAA定義為非法飛行，其中43次在高度擁堵和限制的紐約B級領空飛行。同時，FAA強調SkyPan在飛行過程中，并沒有為無人機配備雙向無線電、轉發器和高度報告設備。
2015年FAA提出處罰時，SkyPan曾據理力爭，此次雙方達成協議，罰款金額改為20萬美金，未來一年內如果SkyPan 再出現未經允許的飛行，將被處以15萬美元的罰款處罰；如果違法和解協議規定，也將被處以15萬美元的處罰。此外，SkyPan還將要在未來1年時間內配合FAA發布3條公共服務公告，進而幫助推廣無人機規定。
用戶作死拍客機被拘留
1月16日，一個關于用大疆Mavic Pro拍攝的小短片在無人機圈子里瘋傳開來，該視頻僅僅8秒鐘，視頻內容為“一架民航客機正在降落中”，視頻在結尾處浮現了“大疆Mavic Pro”的機身圖片、拍攝時間以及“該視頻拍攝使用Mavic Pro”的拍攝說明，另外還附上疑似“代理銷售聯系方式”的一串數字，從長度來看應該是拍攝者的QQ號。
該視頻畫面十分清晰流暢，客機在畫面中占比非常大，從拍攝的距離和角度看，拍攝時大疆無人機所在的位置應該是與即將降落的客機持平，距離之近目測頂多百米左右。此視頻一出，引出了業界的巨大爭議，各方都對視頻拍攝者進行聲討，稱“拍攝者不顧他人生命安全近距離用無人機拍攝客機降落的行為極為不負責任”。
隨后公安方面給出回應，這段視頻拍攝者已涉嫌違法，嫌疑人已經被公安機關控制，案件正在進一步調查中。事件過后，大疆也針對此事發出了聲明，對此類高度危險的使用行為表示強烈譴責，并提醒廣大用戶時刻注意飛行安全。另外，大疆方面表示已應相關部門要求配合調查。
本周機器人方面消息并不多，集中體現在了新技術領域，目前有兩項新技術的出現是值得人們關注的，都是跟身體部位有關。
心臟衰竭患者的福音
傳統而言，我們會將心室輔助裝置（VAD）作為衰竭心臟的血液分流支路。 該裝置會將血液從心臟中直接引出，然后將之泵回分布在身體周圍的主動脈或肺動脈。 由于 VAD 內的血液會與管、泵等一些人體器官表面接觸從而增加凝血風險，那些基于 VAD 治療的患者往往必須服用血液稀釋劑與一些需要仔細查看的藥物——余生都是如此。
而為了解決這個問題，在本周出版的 Science Translational Medicine 中，哈佛大學研究小組聯合波士頓兒童醫院以及其他參與機構發布了一個可植入軟體機器人的相關細節，這款軟性袖套機器人能夠緊密包裹在心臟表面幫助其收縮，獨特的包裹設計和不易引起排異的硅膠材質為心衰病人排除了諸多治療風險，也就是說這款機器人可以為衰竭的心臟在無需接觸血液的情況下泵血。目前，該研究小組已經在活體豬身上做了一些概念驗證實驗。
為什么讓機器人抓取個物品還那么難？
如今，人工智能已經可以輕松處理復雜的認知工作如協助法律和醫療研究，但對機器人來說，撿起地上掉落的衣服依然是天方夜譚。如果某一天有人能在抓取方面取得成功，無疑將引發新一輪的機器人革命，這些靈巧的機器將進一步釋放社會生產力。
為了解決這個問題，伯克利、康奈爾等大學和亞馬遜、豐田等公司都在不斷努力，試圖讓機械手擁有人手一樣的敏捷度。
康奈爾大學專家 Shepherd表示：
“人手非常復雜，它們是細胞級的精準進化產物，我們現在的工作只是低水平的模仿而已。未來，康奈爾大學仿生手上的傳感器可能會從 3 個增加到 100 個，但要想實現能與人手匹敵的神經密度，我們需要數千個傳感器。”
也就是說，想要擁有人手一樣的敏捷度，機器人還有許多機械和計算問題需要克服。
那么，為什么讓機器人抓取個物品還那么難呢？詳情請戳雷鋒網原文。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
