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现代机器人可以快速移动。萨布里娜·纽曼（Sabrina Neuman）说：“发动机速度快，而且功率大。”。然而，在复杂的情况下，比如与人的互动，机器人通常不会快速移动。“挂断是机器人大脑中正在发生的事情，”她补充道。感知刺激和计算反应需要“大量的计算”，这限制了反应…

研究人员表示，这种光学神经形态处理器可以使自动驾驶汽车和其他数据密集型应用受益。

Einride表示，NVIDIA的Orin处理器将有助于使下一代货运自动吊舱更安全、更实用。

Ouster和CronAI将各自获奖的激光雷达传感器和边缘图像数据处理平台相结合，为早期客户提供3D感知。

Aeva已与特殊目的收购公司InterPrivate acquisition Corp.签订协议，扩大其4D激光雷达芯片传感器的生产规模。Aeva表示，这将有利于自主车辆和机器人技术。

首席执行官杰夫·林内尔（Jeff Linnell）在本专栏中写道，当使用Jetson设备时，共振峰用户现在可以在云中启用实时视频和图像分析，并在边缘执行PII清理。

NVIDIA表示，其Jetson Nano 2GB工具包旨在让学生和开发者以经济实惠的方式开始AI、机器人和物联网。

Hailo表示，其新的M.2和Mini PCIe模块使用的是Hailo-8 AI处理器，这将使开发人员更容易在边缘设备中构建高性能，而不是当前的其他系统。

ACEINNA已经发布了OpenIMU ROS驱动程序，它说这将使机器人技术开发人员更容易构建精确的导航系统。

英特尔、埃森哲、开放大学、艾琳医院和应用大脑研究所正在致力于应用神经形态技术，使轮椅机器人手臂更具适应性和经济性。

ADLINK的现场CTO Joe Speed解释了ROS 2是如何为商业机器人开发者设计的，COVID-19大流行如何加速了需求，以及如何改善感知和车队管理。

新加坡国立大学的研究人员称，一种由英特尔Loihi神经形态芯片驱动的神经网络组成的新系统可能会使机器人拥有更好的触觉和视觉。

Hologram Hyper使用eUICC SIM硬件和软件，帮助在蜂窝覆盖区域内连接机器人、无人机和自动驾驶汽车等物联网设备。

开发高级驾驶辅助系统的Phantom AI正在将其技术应用于瑞萨的芯片系统，以提供计算机视觉、传感器融合和控制能力。

高通机器人RB5平台帮助开发人员利用5G和人工智能为各种行业制造高计算、高能效的机器人。

英特尔分享了四篇关于新边缘处理技术的研究论文，包括一篇关于光线投射加速器的论文，该加速器可以在保持能源效率的同时提高视觉SLAM精度。

哥伦比亚大学的研究人员开发了一种新的近红外和蓝色波长的光学相控阵芯片。它可以推进自主导航、增强和虚拟现实以及神经科学。

固态激光雷达（如Sense Photonics的摄像头）可以通过更准确地感知叉车叉来帮助提高仓库安全性。

加州大学洛杉矶分校的研究人员说，“铁机器人”或芯片上的磁控机器人有望彻底改变医疗诊断测试和其他行业，就像亚马逊的仓库机器人一样。

边缘设备上的机器学习可能会改变制造业、医疗保健和能源行业。一位人工智能高管解释了原因和所涉及的硬件。

以色列初创公司Arbe正在开发4D雷达技术，据称该技术生成的图像比市场上现有的任何技术都要精确100倍。Arbe为产品化筹集了资金。

英伟达(NVIDIA)已与Hackster合作举办AI-at-the-Edge挑战赛。该竞赛邀请制造商、机器人开发人员和嵌入式技术爱好者使用NVIDIA Jetson Nano Developer Kit开发人工智能解决方案，有机会赢得10万美元的奖金。使用NVIDIA Jetson Nano Developer Kit提交条目的截止日期是…