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  1. 2 1 概述篇 人工智能(Artificial Intelligence,AI)芯片的定义:从广义上讲只要能够运行人工智 能算法的芯片都叫作AI芯片。但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特 殊加速设计的芯片,现阶段,这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其

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    • 智能机器人的全球发展
    • 全球学者分布
    • 机器人学专家语言分布
    • 人才迁徙图
    • 中国人才迁徙图
    • 国内外代表学者
    • 国际
    • 1990-2016年动力学与控制研究趋势
    • 激光雷达
    • 趋势预测
    • 版权声明

    亚洲市场是全球机器人消费的最大市场 全球机器人市场正在经历发展方向的转移:由当前以工业机器人为主逐渐转向以服务机器人为主

    根据AMiner 最新发布的Robotics 人才库,机器人学的全球学者分布与相应国家对于智能机器人的产业需求是类似的—— 从国家来看, 美国是Robotics 研究学者聚集最多的国家, 日本、 德国、意大利紧随其后;从地区来看, 美国东部是Robotics 人才的集中地, 而西欧、美国西部等其他制造业先进地区也吸引了大量Robotics 的研究者。

    美国在智能机器人研究方面的人才实力占据绝对优势,中国位列第二。从机器人学的产业化运用来看,美国的相关技术研究与发展在全球仍然处于遥遥领先的地位。

    各国机器人领域人才的流失和引进是相对比较均衡的, 其中美国是机器人领域人才流动大国,人才输入和输出幅度都大幅度领先, 且从数据来看人才流动保持平衡状态。 中国、 英国、德国和加拿大等国落后于美国, 其中中国人才引进量大于流失量, 英国和德国则有轻微的人才流失迹象。

    AMiner 基于论文数据整理了中国智能机器人人才库, 该图为中国智能机器人人才分布图。 在中国国内,智能机器人领域的研究学者主要分布在北京、 哈尔滨、 上海、 广州等城市。 其中, 北京的研究学者数量大于其他城市,这主要是得益于北京市内诸如清华、 北大的众多高校以及一些产业研究所的存在。

    AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文,对智能机器人领域专家进行深入挖掘。报告列举国内外知名专家学者,排名不分先后。由于篇幅有限不能逐一罗列,详细信息请参看完整报告。

    Danica Kragic Dieter Fox 福田敏男 Manuela M.Veloso Oussama Khatib Roland Siegwart Vijay Kumar Wolfram Burgard

    机器人动力学是对机器人结构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。 目前机器人控制技术的发展越来越智能化,离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术都可以应用到机器人控制中来。 智能化的控制系统为提高机器人的学习能力也奠定了基础。 人机交互

    机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 触觉传感器是用于机器人模仿触觉功能的传感器。触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式,可直接测量对象和环境的多种性质特征。 听觉传感器是一种可以检测、测量并显示声音波形的传感器,应用广泛。对机器人来说,其作用相当于一个话筒(麦克风),用来接收声波、显示声音的振动图像。 激光雷达能够以较高的频率提供大量的、准确的距离信息。与其它距离传感器相比,激光雷达能够同时考虑精度要求和速度要求,这一点特别适用于移动机器人领域。

    经预测,未来三年内交叉研究的主要领域是机器人学习,主要是Robotics 和Neural Networks 、Machine Learning 、 Computer Vision 、 Control Methods等领域的交叉。 机器人未来的发展有三大趋势:软硬融合、 虚实融合和人机融合。

    AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是Aminer团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“ AMiner. org”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本...

  2. AI领域科研重要进展,清华大学微软亚洲研究院的研究者提出了一种基于加性 注意力的 Transformer 变体 Fastformer; 度开源了语言视觉一体的预训练模型 ERNIE-UNIMO,并发布第二代度昆仑 AI 芯片“昆仑 2”;IBM 推出 Z 系列企业 级处理器“Telum”;哈工大团队 ø造一款面向青少年人工智能教育的仿生四足机器 狗 XGO-Mini;IEEE P2807.4《科技知识图谱指南》标准启动会在京召开等。 具体详情,请参见文。 洞察AI 前沿情报 .

  3. 洞察AI 前沿情报. 报告说明. 本咆勤依托囑呺呆咆华数咸挖掘与唷剸圚统另勇AMiner、唀闻事件分啕挖掘勪搜圜圚统NewsMiner,以労人又 唥能主流唀闻坑囬労公众勋, RAI学啁会堂、墾华囑嚳境去、人噃剹吲、唳唀咆勤劸叓等埶号,分啕挖掘了每唴 人又唥能夶域所劸噰 ...

  4. 洞察 AI 前沿情报 Bengio 张钹嘹偷吮俭儈休唷演唺;伤恺剈获得 CVPR 2021 剨伪唼刬击倊吮 AI 领域科研重要进展,作厗剨傃县喃傃唧模智咮模型“悟道 2.0”俭儈; AMD 凶出 3D 卲偪俲技剶;日本叨俭僚型剩厗剷器人;京东硅谷俭儈噿个噛倍 NLP 县偉 匱度 ...

  5. 图 1 人工智能领域2022 年3 月新闻趋势. 3-23 英Ѯଈ֩ GTC 2022上ݑӠGPU-H100, Ո٣ Omniverse ٶ՗ސ Ԇਉ 3-17 ⚫ IDC慠࢏ԣ等望ҷࣲઌ঒Ԅܷ ބજѴܖմ杖 ⚫ ޏָख़望人٘޵ਉܷބܖմ杖 3-2 2022 世ऊ२ ԉ通ғמ会. 洞察AI 前沿情报. ⚫ ޏָख़ܖմ:中֣ AI ગއ被引ँބ慠会઒ગއ与专 ...

  6. 概述篇. 技术篇. 人才篇. 应用篇. 趋势篇. 概述篇. 3D打印相关概念. 3D 打印(3D printing),即增材制造技术,是快速成型技术的一种。 以计算机三维设计模型为蓝本,通过软件分层离散和数控成型系统,利用激光束、热熔喷嘴等方式将金属粉末、陶瓷粉末、塑料、细胞组织等特殊材料进行逐层堆积粘结,最终叠加成型,制造出实体产品。 3D打印材料. 3D 打印所使用的材料均针对3D打印设备专门研发,其形态为粉末状、丝状、层片状、液体状等等,与普通材料有所区别。 以粉末状打印材料为例,根据打印环境的不同,其粒径一般为1-100μm不等,且一般要求粉末有高球形度。 3D打印机.

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