本篇文章2197字，读完约5分钟
机器人完成了世界上第一次眼睛手术最近，英国外科医生和机器人一起合作进行手术。与我们过去听到的机器人手术不同，机器人在直径小于24毫米的人的眼睛中进行手术。机器人成功地从眼睛的视网膜上去除了厚度仅为0.01毫米的膜。[图片来源:bbc]接受手术的病人是威廉·比弗，一位70岁的英国牛津牧师。手术前，他右眼的视网膜上长了一层膜，造成视网膜损伤，出现了一个小洞。检查后，海狸需要迅速脱下这层薄膜，否则会对眼睛造成进一步的影响。然而，去除这个膜是极其困难的，因为这个膜的厚度只有0.01毫米，所以如何去除它而不损伤视网膜成为一个问题。经过研究，麦克拉伦教授决定用机器人来完成这项操作，他认为机器人可以达到比人手更高的精度。使用机器人进行手术，整个治疗过程将会简单得多。外科医生只需握住操纵杆，用触摸屏控制机器人，并通过显微镜监控视网膜和手术动态。这也是人类历史上首次将机器人用于眼科手术，机器人在“精确手术”领域的地位又有了突破。南非企业开发水“垃圾吃”机。南非企业家理查德·哈迪曼正在研制一种名为“废鲨”的水上无人驾驶飞机，它可以在港口附近独立巡航，一路上“吃掉”400多磅(约180公斤)的海洋垃圾。除了垃圾收集，废纸鲨鱼还具有收集数据的功能，例如水质、深度和天气状况，这些数据可以实时发送给港口当局。目前，机器人有两种型号:胖子和瘦子。哈迪曼的团队已经与鹿特丹港签署了一份合同，他们计划将这项技术扩展到全球。此外，他们正在开发一种更大的太阳能“大白鲨”，一次可以“吞下”1000多磅(约450公斤)的垃圾。届时会有大量清洁工失业吗？在未来，钢铁侠的钢外套将成为现实。托尼·斯塔克之所以能成为超级英雄，是因为他那风骚又酷的高科技战服不可或缺。事实上，在现实中，一些公司正在制造像“钢铁侠盔甲”这样的产品。最近，“卫报xos 2”的制造商萨科斯机器人公司从几个巨头那里获得了1050万美元的投资，包括微软、通用电气和卡特彼勒。xos2是一种“外骨骼机器人”，类似于钢铁侠的钢衣。这件外套有几百磅重，但它对身体来说没有什么重量。穿着者很容易做俯卧撑。Xos2由高液压系统驱动，这使得佩戴者可以轻松举起200磅(约90公斤)的重物，这一动作可以重复数百次，因此佩戴者不会感到疲劳。佩戴者还可以刺穿3英尺厚(0.9米)的木板。除了能够承受重量之外，这种看似沉重的装备非常灵活，穿着者可以优雅地踢足球，并轻松地上下楼梯。xos 2的主要应用是战场后勤物资的运输。如果人体携带大量重物，很容易受伤。使用xos 2可以节省更多的精力，减少紧张，提高工作效率:士兵穿着xos 2的工作量可以相当于2-3个普通士兵。无人机能被吃掉吗？一位名叫奈杰尔·吉福德的英国工程师正在制造一种一次性的可食用无人机，名为“猛扑”。据了解，这架无人驾驶飞机是专门为运送人道主义救援食品而设计的。[扑食者概念图]扑食者的翅膀将由食物制成(哪种食物尚未决定)，机身和翅膀的机舱也将装满不同的食物。结构的其余部分将由木头制成，可以拆卸下来用于食物加热和烹饪。在这一点上，飞机已经被消耗掉了，几乎什么也没有留下，这是“吃”的一次。开发无人机的工程师吉福德自称是facebook UAV aquila的创始人。他说，使用具有导航能力的突击无人机而不是降落伞来运送空.会更有效率扑食者本身就是食物，它直接降落到灾区，这不仅可以解决运送的准确性问题，还可以增加每次运送的食物量。近日，北京师范大学智能学习研究所正式发布了2016年全球教育机器人发展白皮书(以下简称白皮书)。这是世界上第一份由教育机构在教育机器人领域发表的白皮书。《白皮书》指出，教育机器人涉及“教育行业服务机器人”和“青少年机器人教育”两个方面，将成为继工业机器人和服务机器人之后的第三大机器人发展领域。白皮书的内容涵盖了教育机器人的研究现状、市场分析、产业链现状等信息，有助于了解教育机器人的现状。值得一提的是，白皮书预测全球教育机器人市场在未来五年将达到111亿美元。其中，教育服务机器人市场的增长将发挥重要作用，其服务和内容收入可能占整个市场的77%以上。随着教育机器人的不断发展，传统教学中的学科限制将逐渐被打破，机器人将为教育行业带来新的模式。最近，无人驾驶飞行器大师维贾伊·库马尔(vijay kumar)的实验室发布了一个令人惊叹的新系统:他们意识到无人驾驶飞行器只需要机载传感器和计算部件就可以自动通过窗户缝隙。这意味着不需要外部摄像头，外部计算机也不需要。这是无人机第一次有了自己的“想法”，可以独立完成任务。一般来说，当无人驾驶飞行器(UAV)执行如图所示的类似动作时，辅助设备(如摄像机)将被填充在UAV周围。图中带红灯的摄像机以每秒几百次的速度收集精确的数据和信息，并将其传输到外部计算机系统，然后无人机将由计算机控制。然而，无人机只需要执行计算机给出的指令并完成指定的动作。)无人机的底盘是一个单位的傀儡，但是库马尔的研究结果改变了这种情况。在这种情况下，无人机仅依靠机载传感器和计算部件来完成定位、状态评估和路径规划，无需任何外部帮助。该系统的主要研究人员是朱塞佩·卢瓦诺、克里斯·布鲁纳和加里·麦格拉思，他们都来自宾夕法尼亚大学维贾伊·库马尔实验室。这个系统的研发已经进行了6年。研究人员目前正在研究实时地图，这是障碍检测和动态路径规划的关键。
