CES热门初创一网打尽:Segway变身卡丁车,呆萌Loomo机器人,姿态识别驾驶,Love back机器人

继昨天无人车和智能机器人等AI技术的最新进展报道后,Robin.ly团队在CES现场深入采访了多家智能家居、语音图像识别、增强现实领域的热门初创公司,为您深入解读AI在生活中的最新应用亮点。

AstroReality:包罗万象的掌中地球仪

AstroReality是一家由天文爱好者和科学家成立于硅谷的增强现实(AR)技术公司。在去年成功推出AR月球模型LUNAR后,今年又带来了新品地球模型EARTH。EARTH采用3D打印技术和手工涂色,可在手中轻松把玩。将其置于手机镜头前,用户则可以通过AstroReality的App获得生动而精确的海量信息--从地球内部结构、地表特征、动植物分布到全球二氧化碳排放量、人口迁移趋势等。既有历史数据、也有未来预测,并且实时更新。EARTH也获得了今年CES增强现实技术类最佳创新奖。

Gestoos: 人性化感知和控制

Gestoos是一家专注于相机和传感器的AI技术公司,致力于通过对人、物和空间环境的感知实现更自然、更人性化的交互。Gestoos的创始人为我们演示了其解决方案在电子消费品和汽车环境中的应用。用户可以通过手势查看地图、控制音乐和视频播放。在行驶过程中,感应器可以根据驾驶员的状态在手动和自动驾驶模式间切换,保障行车安全。Gestoos预计今年二月在电子消费品市场投入使用。

Segway-Ninebot:卡丁车和自动送货机器人

Segway-Ninebot一直致力于研发为“最后一英里”提供便利的个人交通工具。他们在CES向我们展示了卡丁车组件GoKart Kit和两款自动送货机器人Loomo和Loomo Delivery。GoKart Kit在平衡车miniPRO基础上增加配件所组成的后驱卡丁车。既是玩具,也可用于短途通勤。Loomo Delivery是为办公楼、酒店、医院、商场等商务室内环境开发的自动送货机器人,具有超大容量和先进的避障能力。呆萌的Loomo机器人主打消费市场,能够在语音控制下自动跟随用户,由语音或手势控制拍摄,并通过编程打造个性化服务。

Mycroft AI: 保护隐私的语音助理

Mycroft AI是一个开源的智能语音助理解决方案,可应用在多种硬件设备上。与市场上的其他语音助理技术相比,Mycroft AI尤为关注数据的保密性。用户的语音指令主要存储于本地硬件设备,降低了隐私外泄的风险。Mycroft 还展示了自主生产的智能音箱Mark-II,这款产品将会主要关注数据私密性的家庭环境和酒店等公共场所。

Cherry Home:独居老人的智能家庭监测系统

2016年成立于加州的Cherry Home针对独居老人的监护问题开发出了一套智能家居系统。 Cherry Home通过视觉传感器和麦克风来监测用户的行为并分析其生活规律,将突发事件(如跌倒)、危险行为(如凳梯子)和反常生活模式(如频繁使用卫生间)及时反馈给监护人。用户在视频中以简易骨架图显示,以保护隐私。产品预计在2019年第一季度发售,支持两个房间的系统定价为 1800美元,用户另需支付30美元/月订阅服务费。

Zoetic AI: 懂你的萌宠机器人

成立于硅谷的Zoetic AI公司在CES推出了可爱的智能宠物机器人KiKi。KiKi乖巧的外表下,有着基于人工智能深度学习的强大功能。她可以通过摄像头识别人脸和面部表情,并根据用户的情绪做出相应的反应。比如,用户情绪低沉时,她会通过唱歌等方式使人开心起来。KiKi还能够在与不同用户的互动中形成自己独特的个性。

Scribit:墙壁绘图机器人

Scribit是一款将科技与艺术相结合的墙壁绘图机器人。只需要两个钉子固定,机器人就可以在斜拉绳的牵引下在任何材料的竖直墙壁作画。用户只需通过应用程序上传图像,并定义绘画起点。Scribit还具有橡皮擦功能,可以擦除旧图,反复作画。Scribit主要应用场景包括家庭装饰、商业环境更新、以及学校教学互动。

Taro: 智能运动摄影稳定器

运动的精彩瞬间总是很难捕捉,来自杭州的初创公司Taro研发的智能摄影稳定器则解决了这个问题。用户在运动时只需佩戴一个红外手环,相机内置的AI追踪模块就可以使相机自动跟踪拍摄对象,并且清晰稳定的记录下运动瞬间。稳定器可用在智能手机和单反相机上,实现高达94%的准确率。Taro还具有AI编辑功能,可自动筛选精彩瞬间,轻松制作影片。

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Robinly团队坐标硅谷,从创业、领导力和人工智能三个角度去剖析成功创业者、高科技领导者、人工智能科学家和知名投资人的职业养成过程和他们对于这些领域的观点,我们力求追本溯源,为广大工程师、研究者提供一手的职业学习内容。

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深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

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增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

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从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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