盘点十大最值得关注的科技前沿趋势与产品

Writer： admin Time：2023-07-15 Browse：88

　　最值得关注的十大科技前沿趋势与产品：ASIMO仿真机器人；石墨烯柔性屏幕；3D打印外肿瘤模型等等。

　　美国国家航空航天局(NASA)和谷歌先进技术和项目小组(ATAP)合作把安装了Tango系统的手机用于国际空间站中的SPHERES卫星中。

　　他们把安装了Tango系统的手机用于国际空间站中的SPHERES卫星中。SPHERES项目旨在开发零重力自主平台，作为宇航员的机器人助手或在空间站中独立执行维护活动。Tango系统的3D跟踪和地图功能将允许SPHERES重构空间站的3D地图，使距离地球表面230英里之上的浮动机器人平台能够自主导航。这将使卫星能够对空间站其余部分进行探索，并使用新的软件算法绘制SPHERES周围的地图。

　　三星先进技术研究院与韩国成均大学联合宣布，它们已经合成一种能在更大尺度内保持导电性的石墨烯晶体。

　　三星表示，这是一种可以用在柔性显示屏和可穿戴设备上的屏幕显示技术。 石墨烯是目前最薄最坚硬的纳米材料，透光率极好，电阻率最小，结构稳定。这些特点让石墨烯极其适合用来制造可弯曲的透明触摸屏。

　　在各大科技巨头都把可穿戴设备作为下一个科技革命的今天，石墨烯柔性屏的出现将极快加速该产业的发展。目前，石墨烯显示技术还不适用于大屏。同时，石墨烯屏幕的成本并不高。

　　ASIMO是有日本Honda（本田）工业技研公司研制的仿真机器人，是迄今为止最先进的仿真机器人。

　　ASIMO对外界的感知能力则靠它身体上无处不在的传感器，这使他能根据外界情况作出正确的反映。

　　ASIMO行走自如，出色的平衡感和灵活性使它甚至可以踢足球或以5.5英里的速度奔跑；它的上肢动作细腻到可以端茶倒水。这些主要依赖于ASIMO内部的电机驱动系统与关节的配合，这种互相配合的系统使它拥有了57的自由度，达到几乎和人类一样的灵活。

　　不久的将来人们会看到 ASIMO 的机器人能够在家里帮助人们打理家务，协助照看老人，在火车站或者飞机场这样公共场所中为人们提供体贴的服务等等。

　　近日，清华大学机械工程系教授孙伟课题组运用自主开发的细胞三维打印技术，在世界上首次构建出Hela细胞（一种子宫颈癌细胞）的体外三维肿瘤模型。

　　三维打印构建的癌细胞三维结构能够更好地反映体内肿瘤的生长和发育情况，是一种更接近体内癌细胞病变特性的肿瘤模型。其对于肿瘤学研究、癌症个性化治疗和抗癌药物研发等都会产生重要的促进作用。

　　该技术可以通过印刷电路板用电磁脉冲控制低成本小型磁铁。它可以令磁性驱动的微型机器人以每秒3厘米的速度向任何方向移动，而且可以同时操控数十个。在SRI加入效应器后，机器人更是可以拾起、抓握和操作材料。

　　这项技术可被应用于混合光电电路制造、生物组织制造、快速成型，或者运行一个微型工厂。你也可以用它来清除电脑主板上的灰尘。

　　谷歌旗下机器人工程技术开发公司Boston Dynamics研发出了Sand Flea——一款跳跃机器人。

　　该机器人仅重11磅（5公斤左右），既能够跳跃，而且可以跳得很高。它的地面移动方式与远程控制汽车很像。需要腾空时，Sand Flea会以一定角度讲自己支撑起来，然后再压缩空气的驱动下，借助推力，向上弹起，最高可跃至30英尺（约9.1米）。除此之外，Sand Flea还具备超高的跳跃精准度，可以穿越门窗，也可以准确跃至桌面甚至台阶上。

　　这款跳跃机器人是由美国军方资助研发，显而易见，这款机器人将成为一款能够深入无法到达区域的敏捷监察机器人。

　　这部配备了无线设备的卡塞格林式望远镜能通过无线网络链接智能手机和平板电脑。通过星图“star-map”应用就能在移动设备上控制望远镜了。只需选中一个天体，然后调整望远镜高度，接着望远镜叉杆自动让镜头就位。为了让望远镜和移动设备应用更协调地工作，你只需对准空中三个发亮的天体就可以了。利用移动设备里的GPS导航系统，日期、当天时间点，以及“星空校准”数据系统，就能够通过镜头看到景象，并能准确反馈图像信息到移动设备应用中。

　　一个英国的设计学生团队设计了Amoeba，一个可以感应情绪的Google Glass。

　　它包含一个靠近嘴边的热感应器来检测你的呼吸速率，一个摄像头来检测你的瞳孔大小，还有一个皮肤感应器来检测你的发汗程度。将你的生理指标与你浏览的网页联系到一起后，Amoeba可以整理出你喜欢的站点和页面。 经过测试，其初步样品已经可以以九成以上的准确率检测出被测者最喜欢或最不喜欢的东西。

　　来自英国的一家汽车安全系统制造商SmartWitness公司推出了一款名为KP1的车祸记录仪。

　　与其他的一些车载设备固定方式类似，KP1也是通过粘着垫固定在汽车的挡风玻璃上。KP1配备了两个摄像头，分别位于设备的前后两端，用于同时记录车外与车内情况。在内部，KP1 采用了 10Hz GPS 传感器，结合 Google Maps、Google Street View 和 Google Earth 服务可以记录 170°的视图，以及车辆位置、速度、加速度、制动、转向等等关键数据。交通事故一旦被它检测到，它就会将事故发生10秒后的内容自动剪辑出来，并通过网络将压缩文件发送到授权收件人。

　　HD Map借助地图采集车上的LIDAR激光地图技术绘制而成，6800万像素。

　　该地图本质上是建立在自动驾驶交通模型上的地图拓展，这些地图是完全三维的，能实时更新当前道路上的汽车节点，准确计算最佳的行使速度、路线。三维的好处在于纳入了海拔测量，这可以优化最佳路线的选择问题。这也是未来交通定位的一大趋势。