自动驾驶汽车已经开始在我们的街道上行驶,这为传统驾驶体验的改变提供了一个清晰的信号。但一些经验丰富的司机可能不愿将驾驶的控制权交给人工智能。为了在传统驾驶和自动驾驶汽车之间提供一种中间地带,汽车制造商们提供了司机辅助功能,这有助于改善司机的驾驶体验,比如在司机注意力不集中的时候刹车,或者辅助停车。
然而,日产却在中间地带的尝试中提出了不同的想法。这家汽车制造商在2018年1月初宣布,该公司正在开发一种“Brain-to-Vehicle(B2V)接口”,该接口如果被实现,将提高司机的反应时间,从而使驾驶更安全。
这种“由人驱动、半自动的协作”将能够实现后者预测前者的行为,通过脑电图(EEG)技术读取和解释人的大脑信号,比如转动方向盘或踩刹车。在这样做的过程中,半自动的车辆将会提前0.2-0.5秒启动这些动作。这家汽车制造商称其为“日产智能交通”。当其处于自动模式时,系统还可以调整检测司机的不适,并相应地调整驱动方式,或者使用增强现实来改变司机看到的东西。
“当大多数人想到自动驾驶时,他们对未来有着非常‘非人类’的看法,那就是人类放弃对机器的控制。然而,B2V技术的做法却恰恰相反,它利用来自人类大脑的信号,让驾驶变得更加令人兴奋和愉快。”日产执行副总裁Daniele Schillaci在一份声明中表示。“通过日产智能交通,我们将提供更多的自主性、电气化和连通性,为人们营造更加美好的世界。”
日产计划下周在拉斯维加斯举行的2018年消费电子展(CES)上展示他们的成果,这将进一步展示该技术的发展程度。The Verge报道称,目前还不清楚该公司是如何完成这一任务的,不过相关视频显示,人们戴着一款黑色的小型耳机。除此之外,2016年The Verge报道称,一些神经学家对将脑电波技术应用于车辆驾驶的问题表示担忧。
当然,我们无法确定,在CES上展出之前,日产的“Brain-to-Vehicle”接口将会有怎样的表现。但日产的一名代表告诉The Verge,“这是一个相对较早的阶段,目前还没有接近实施阶段。我们的目标是在5到10年内实现实际应用。”
脑机控制接口的想法并不是什么新鲜事,尽管它也同样令人兴奋。去年9月,研究人员首次将人类大脑与互联网连接起来,将其变成了“物联网(IoT)在万维网上的节点。”特斯拉和SpaceX的首席执行官Elon Musk希望有一天能将大脑和计算机融合在一起,让我们有能力与人工智能竞争。
脑机控制接口的安全性仍然是一个问题,尤其是在驾驶方面,此外这项技术是否会比完全自动驾驶的汽车更进步也有待考察。对于自动驾驶汽车来说,成为最安全的交通方式还有很长一段路要走,我们也应当认识到很多自动驾驶交通事故中人同样有不可回避的责任。
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0评论2026-09-032
汽车零部件厂把混载周转箱卸垛交给机器人 3D视觉开始攻入厂内物流“非标准工位”
9月3日,汽车电装零部件企业松田电机工業所公布厂内物流自动化项目,在入荷和自动仓库入库环节导入两套智能卸垛机器人。系统利用3D视觉识别不同尺寸、方向和堆放状态的周转箱,实时计算抓取位置和机器人路径。企业公布数据显示,相关工序每天处理约5000箱、约25吨货物,原由3人承担的目标工序实现无人化运行。
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9月2日,施耐德电气为Pro-face GP6000系列高级型增加15英寸宽屏机型,使该系列产品阵容进一步扩充。新机型采用1920×1080全高清显示、模块化结构、双千兆以太网和多点触控设计,并延续对既有HMI更新替换的考虑。随着设备状态、报警、能耗和生产数据不断增加,工业操作屏正在从简单人机交互终端转向现场数据可视化和设备信息入口。
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9月3日最新工业自动化行业报道将CONTEC工业电脑OS变更服务列为当天新品服务。该方案针对仍能正常运行、但面临操作系统支持结束或安全更新压力的生产设备,通过评估后实施系统升级或重建,减少不必要的整机替换。随着大量自动化设备进入长期服役阶段,工业电脑维护正在从“硬件老了就换机”转向兼容性、安全性和设备生命周期综合管理。
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9月2日开幕的JASIS 2026上,理学公司集中展示面向电池、电子材料和先进材料的自动分析方案,并在当天介绍X射线衍射与X射线荧光自动测量系统。系统可通过程序接口连接分析仪器、样品搬运机器人和AI模型,让样品制备、测量、解析和下一轮实验决策形成连续流程,材料研发与质量检测正在从单机自动化进一步走向闭环实验。
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