這是36氪前沿科技小組近日推出的機器人日報，我們在這裡為大家整理了每日工業機器人領域國內外重大新聞，希望可以為關注機器人的廣大讀者朋友提供每日實時資訊。
DHL已購買四臺Sawyer機器人，邁出機器人部署第一步
5月10日消息，DHL已經購買了四臺Sawyer機器人，將應用在全國19個包裝及生產物流中心。這四臺機器人已經在寵物食品、糖果、氣溶膠和罐裝飲料包裝方面試驗成功。初期投資後，在未來12個月，DHL在機器人和自動化方面計劃戰略投資將超過100萬英鎊。DHL全國19個包裝中心每年處理超過5000萬個箱子，跨越多個行業，目前正在探索如何在供應鏈中的其他站點應用自動化機器人。
DHL聲稱，Sawyer機器人是目前最先進的協作機器人，可以支持倉庫工作人員自動化操作重複性任務。這四臺機器人使DHL在不同站點之間滿足季節性需求。DHL將對包裝團隊進行培訓，同時僱傭機器人技師、項目工程師以及其他專家。
Intel聯手Segway Robotics推出“平衡車”配送機器人
在剛剛舉行的XPonENTIAL 2017大會上，Intel CEO 科再奇展示了賽格威 & 納恩博旗下的機器人部門Segway Robotics與Intel共同發佈的快遞機器人Loomo Go。
Loomo Go是一款具備自動駕駛能力配送機器人，主要用於提升最後一公里配送的效率，用機器人技術代替送貨員重複且耗時的步行勞動。與目前很多的概念陸地送貨機器人不同的是，Loomo Go採用了自動、手動駕駛兩用設計，能夠跟快遞員配合工作，靈活處理現實場景中的複雜情況。
KUKA攜手SAP打造未來工廠
德國企業管理軟件公司思愛普(SAP)和KUKA在漢諾威工業博覽會(Hannover Mess)上宣佈，將圍繞工業4.0和工業物聯網(IIoT)，想在製造業、機械工程和汽車領域合作。
兩者的合作將結合KUKA在機器、連接性和生產流程方面的專業知識，以及SAP的大數據分析、商業應用和營運大型全球基礎設施的專業知識。此外，KUKA和SAP計劃提供基於SAP Leonardo IoT平臺的KUKA機器人應用。KUKA機器人將被集成到SAP雲端平臺，協助企業評估預測性維護方案及監控生產線。KUKA還計劃在其connyun IoT平臺使用特定SAP技術元件。
亞馬遜舉辦挑戰賽，尋找可在無序環境下分揀包裹的機器人
亞馬遜週三表示，將向發明能夠在其大型履約中心工作的機器人團隊提供25萬美元獎金，並已選出16支決賽隊伍參加7月在日本舉辦其第三屆機器人挑戰大賽。大賽今年的獎金從去年的5萬美元提高至25萬美元。
亞馬遜目前在其全球倉儲中心運營著超過8萬個輪式機器人，用來運送和運輸產品。但該公司現在正尋找更先進的機器人，舉辦機器人挑戰賽就是出於這一目的。亞馬遜表示：“在非結構化環境中進行自動分揀的商業可行性仍是一個艱鉅挑戰。”這句話的意思是指讓機器人在無序環境下仍然能夠準確地分揀貨物。
英偉達展示Isaac機器人模擬機，在虛擬環境下訓練機器人
英偉達公司宣佈將使用人工智能讓開發人員更容易地製造智能機器人。GPU技術大會上，該公司首席執行官黃仁勳發表了主題演講，並向公眾展示了Isaac機器人模擬機（Isaac Robot Simulator）。
該模擬機可在機器人被運用到現實世界之前，在模擬條件下對其進行訓練。英偉達公司負責提供基於Jetson的參考平臺，以便更輕而易舉地製造智能機器人。Isaac採用了英偉達公司先進的模擬、渲染和深度學習技術。在這個虛擬環境內，開發人員可以使用深度學習訓練來建立測試場景，然後在幾分鐘內進行模擬。模擬完成後信息可以被迅速輸送給現實世界的機器人。
MIT科學家開發新系統，讓機器人教機器人
麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的科學家最近開發出一種新的系統，允許沒有編碼經驗的人教授機器人簡單的任務，例如抓住物體並將其放入桶中。該系統旨在模仿人類如何學習，甚至允許機器人將學到的知識教給其他機器人。這一應用場景有望拓展到機器人對處理災難的預先學習，比如處理核災或者炸彈處理。
研究人員已在雙臂機器人Optimus上測試了該系統。該機器人然後能夠將其基本知識“轉移”到類人機器人Atlas。在將信息從一臺機器人計算機移動到另一臺機器人計算機之後，第二臺機器人可以使用該學習信息來完成任務，基本上達到了從機器人到機器人（robot-to-robot）的學習。這項研究將在5月29日至6月3日新加坡舉行的IEEE國際機器人和自動化大會上進行發表。
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