人工智能技術(shù)的發(fā)展使機器人具備了越來越強大的機制來理解和與世界互動。近些年學(xué)者們開始關(guān)注研究這類機制，以便機器人在長期的實際環(huán)境中理解人類并與人類互動，從而揭示了學(xué)習(xí)人類多樣性的機遇和挑戰(zhàn)。
人機交互（Human-Robot Interaction）是一個多學(xué)科的領(lǐng)域，旨在理解和開發(fā)支持機器人與人類共存的技術(shù)。基于人文主義價值觀，HRI的一個子集是專注于研究提高個人生活質(zhì)量的機器人；此類研究包括醫(yī)療觸覺，康復(fù)機器人和社會輔助機器人（SAR）。SAR希望通過結(jié)合工程，計算機科學(xué)和社會科學(xué)來分擔(dān)和輔助教育工作者，父母，護理者和臨床醫(yī)生的工作。該領(lǐng)域的研究表明，人和機器人的伙伴關(guān)系可以緩解關(guān)鍵的健康挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)需要社會調(diào)解，個性化的長期支持，例如特殊教育需求，老人護理和康復(fù)。人類的學(xué)習(xí)、發(fā)展和關(guān)懷都遵循每個人獨有的非線性軌跡。HRI的個性化計算針對個人用戶不斷變化的需求呈現(xiàn)出現(xiàn)實世界中的復(fù)雜性，而機器人和ML研究團體卻在很大程度上避免了這種復(fù)雜性。
幸運的是，在大數(shù)據(jù)時代，人機交互非常豐富；人們經(jīng)常與計算模型交互，無論是隱藏在他們最喜歡的數(shù)字媒體網(wǎng)站后面，還是在家里與AI助手進行交互。二十一世紀(jì)的用戶，不管是自愿還是不知情，都會用自己的個人數(shù)據(jù)換取“免費”服務(wù)。因此，提高生活質(zhì)量的個性化機器人和虛擬代理服務(wù)在行業(yè)中正在成為現(xiàn)實-商業(yè)實例，包括基于認知行為療法的治療性聊天機器人Woebot等。但是，在利用這些數(shù)據(jù)以更好地了解人類用戶并與之交互時，仍然存在許多開放的挑戰(zhàn)，包括現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)固有的噪音，個人的廣泛需求和偏好，意外的模型偏差、隱私和安全障礙，以及在學(xué)習(xí)更多個性化或更具普遍性的HRI模型之間進行權(quán)衡。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，將多模式，交互式和多任務(wù)ML范例應(yīng)用于實際環(huán)境并對其進行評估至關(guān)重要。
從大型仿人機器人整機構(gòu)型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀入手，圍繞機器人整機構(gòu)型、關(guān)節(jié)運動特點、伺服驅(qū)動器、減速器、仿真平臺等方面進行深度講解，最后就大型仿人機器人整機構(gòu)型未來發(fā)展趨勢給出自己的見解
智能機器人視覺方面的工作，主要體現(xiàn)在感知、理解、學(xué)習(xí)及推理4個方面，涉及到目標(biāo)檢測、目標(biāo)追蹤、人體姿態(tài)估計、人臉識別、行為識別、推理等技術(shù)
基于康復(fù)機器人內(nèi)部傳感器識別記錄訓(xùn)練過程中的運動學(xué)參數(shù),能夠?qū)崟r定量評估不同的運動模式,還能夠掌握患者是否主動參與訓(xùn)練等情況
「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺問題生成、根據(jù)問題生成查詢、圖像描述等；「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺問答、視覺對話等
對于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣的經(jīng)驗,并深入探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)在政務(wù),醫(yī)療,金融,廣告,物流的應(yīng)用價值,以期為數(shù)據(jù)應(yīng)用價值的釋放帶來解讀和參考
DeepTech通過科研數(shù)據(jù)分析、專家訪談等方式洞悉先進計算領(lǐng)域發(fā)展趨勢,探尋具備技術(shù)顛覆性,有商業(yè)化前景的先進計算技術(shù),提煉出 2022 年先進計算技術(shù)及應(yīng)用七大趨勢
一種基于水凝膠彈性體混合物的仿生機器皮膚.分為三層結(jié)構(gòu),中間的水凝膠層構(gòu)成機器皮膚的主體,可以實現(xiàn)電信號的傳遞,實現(xiàn)靜態(tài)和動態(tài)觸覺的模態(tài)識別
服務(wù)機器人潛在危險有：電擊、與能量有關(guān)的危險、著火、與熱有關(guān)的危險、機械危險、輻射、化學(xué)危險等
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語言處理（NLP）、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺（CV）等多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用場景
驅(qū)動系統(tǒng)由4個200W無刷直流電機構(gòu)成，通過50:1的空心軸減速機可以最高達2m/s的速度在玉米、高粱等農(nóng)作物的地里前進
通過2D激光雷達信息采用Hector SLAM實現(xiàn)機器人對地圖的感知和自主導(dǎo)航規(guī)劃，通過頂部的RGB-D相機采集目標(biāo)物體深度和RGB圖像信息
機器人的學(xué)習(xí)分為三個部分的軌跡預(yù)測包括示教者的手部運動軌跡、示教者的身體移動軌跡以及被操作物體的運動軌跡
Cosero是德國波恩大學(xué)的Sven Behnke團隊根據(jù)家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機器人基于深度學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量
機器人、無人機、自動駕駛汽車等加快落地，智慧城市深入建設(shè)，更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來了難以估量的龐大機遇
中國移動聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴發(fā)布《室內(nèi)定位白皮書》，對室內(nèi)定位產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)，深入分析了垂直行業(yè)的室內(nèi)定位需求，并詳細闡述了實現(xiàn)室內(nèi)定位的技術(shù)原理， 及室內(nèi)定位評測體系
下一個十年，智能人機交互、多模態(tài)融合、結(jié)合領(lǐng)域需求的 NLP 解決方案建設(shè)、知識圖譜結(jié)合落地場景等將會有突破性變化
自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用和研究領(lǐng)域發(fā)生了許多有意義的標(biāo)志性事件，技術(shù)進展方面主要體現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練語言模型、跨語言 NLP/無監(jiān)督機器翻譯、知識圖譜發(fā)展 + 對話技術(shù)融合、智能人機交互、平臺廠商整合AI產(chǎn)品線
NVIDIA解決方案架構(gòu)師王閃閃講解了BERT模型原理及其成就，NVIDIA開發(fā)的Megatron-BERT
基于內(nèi)容圖譜結(jié)構(gòu)化特征與索引更新平臺，在結(jié)構(gòu)化方面打破傳統(tǒng)的數(shù)倉建模方式，以知識化、業(yè)務(wù)化、服務(wù)化為視角進行數(shù)據(jù)平臺化建設(shè)，來沉淀內(nèi)容、行為、關(guān)系圖譜，目前在優(yōu)酷搜索、票票、大麥等場景開始進行應(yīng)用
