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“飞行的Uber”
开篇这条并不是”无人“机，而是一项飞行共享服务。
说起共享飞行服务，Uber也曾经宣称提供过飞机预约服务，不过只是其众多宣传手段的一种，只是在少数情况下提供，而这家英国航空公司要将这种服务变成现实了。
英国航空公司 Waves airline 计划于今年 7 月推出商业航班服务，该服务将于海峡群岛发行。但是公司创始人希望这项服务最终能在英国全境使用。该服务和Uber类似，用户可以使用手机来预约飞机。通过一款在线软件即可预约到航班，预约的航班 30 分钟即可启程。
最初运营的是 3 架 14 座飞机，均由私人机库提供。航班在各岛屿间均设置有对接点，还提供覆盖了英国南部和法国地区飞行服务，费用仅为每人次 55 英镑。
无人机在物流方面的应用可谓是越来越火热，也是近期人们集中讨论的话题之一，国内外均有无人机快递的新消息，雷锋网也在本周报道了几个跟快递有关的无人机。
亚马逊用小飞机组巨轮运货
近日，外媒在专利查询网站上又发现了亚马逊的一个新无人机专利——集群无人机。根据专利信息显示，亚马逊于2015 年 2 月 19 日提交了该专利申请，并且在 2016 年 12 月 29 日正式获批这项专利。
这项新专利用一群小无人机做一个无人机集群，组成一个巨型的运输无人机，来完善亚马逊自身的无人机物流方案。从曝光的专利技术图来看，亚马逊这个“巨型运输机”集群所使用的无人机是一种小型的四轴无人机，无人机桨翼四轴都被边框包裹，单个小无人机可以在载重10磅（约4.5公斤）的情况下连续飞行30分钟。
这个“巨型运输机”集群在运行时能够具有非常高的灵活性，集群可以应对各种不同的需要而形成不同的排列组合，从而组成不同的形状，从而运送不同形状、尺寸、重量的货物。而在“巨型运输机”集群执行任务时，单独的小无人机也可以通过指令脱离无人机集群单独执行一些任务，甚至可以独立进行送货，把一些轻巧的小型货物送到指定地点。
中国邮政正式接手无人机邮路
2016年9月19日，国内初创公司迅蚁无人机与中国邮政浙江安吉分公司联合开通了中国第一条无人机快递邮路，经过几个月的试运营之后，迅蚁无人机和邮政合作的邮路已经充分证明了无人机稳定快递的可行性，由此，邮政正式全面接手了无人机邮路。
本月20日，迅蚁和邮政方面按计划将完成无人机交接，之后的无人机操作将交由杭垓邮政支局进行操作、保管，而目前正在勘测的两条新线路“杭垓镇—和村”、“杭垓镇—繅舍”的无人机邮路也在交接之后有杭垓镇邮政支局进行拓展。在此前试运行的时候，迅蚁的技术人员会到邮政做一些技术支持，确保安全，经过几个月的飞行之后，他们的人也可以慢慢脱离出来，整个运营完全交由邮政人员接管，而迅蚁则会在云端后台来监测无人机的安全以及负责无人机日常检修、维护等工作。
用纸飞机送快递
美国国防部先进研究项目局（Defense Advanced Research Projects Agency，下简称DARPA）和最近资助的一家创新公司Otherlab合作研究了一种新型无人机，比较新颖的地方在于，这款无人机没有动力系统，而且还是纸质的。
因为没有动力系统，所以该无人机设计成为了固定翼的样式，在发射后能够自主滑行，内置了微型电脑和传感器，可以用来控制飞机的翅膀角度和飞行方向，确定无人机的距离和落地目标，飞行航程可以控制的很远。
由于是纸质机身，用完即扔的一次性使用成本也不会很高，所以并不需要考虑无人机的返航问题，一下子就提升了一倍的续航能力。
据悉，该机器是DARPA研发用来进行人道主义救援所用的运输机。
虽然说无人机行业已经成了一片血海，资本方面对其慎之又慎，但有实力的公司始终还是能够受到资本青睐的。雷锋网本周报道的三家无人机相关公司都获得了千万美元以上的融资，让我们看看都是哪家。
无人机服务商Measure
美国无人机服务商Measure 近日该公司宣布它们在 B 轮融资中拿到了 1500 万美元，Cognizant Technology Solutions 成了公司的新股东。
Measure成立于2014年，其优势的地方在于商业模式颇为创新：它们打造了一个属于手握飞行执照无人机操作员的全国性网络，这些老司机可为客户提供可操作的精准空中数据。Measure 不但为这些无人机飞行老司机找到了特许经营的机会，还能为他们提供相关的进阶训练。
飞行大脑Neurala
深度学习公司Neurala，“Neurala大脑”的创建公司也在本周宣布获得1400万美元的A轮融资。Neurala是位于波士顿的一家人工智能初创公司，公司致力于为无人机、机器人、汽车和消费电子产品打造适配的人工智能软件服务，而改公司的最大市场则是在无人机领域。
Neurala大脑最初为NASA而开发，其设计是为了让机器和人脑发挥一样的作用，让机器的学习和推理速度更加快速。 原先开发用于NASA行星探测，后来凭借其独一无二的可扩展性，公司将其运用在了无人机领域之中，并取得了不错的效果。
快递无人机Flirtey
无人机快递公司Flirtey本周正式宣布，公司获得了1600万美元A轮融资，此次融资由种子轮投资者 Menlo Ventures 和 Qualcomm Ventures 共同领投，Lowercase Capital、 Y Combinator 和 World Innovation Lab 等投资机构共同参与。
Flirtey成立于2013年，总部位于美国内达华州雷诺市，公司创立之初，就一直致力于为用户提供无人机送货服务，想让零售业、医疗等各个领域的物流方式变得更加快捷、高效。值得一提的是，该公司是第一家获得FAA批准飞行的无人机快递公司，去年由于给达美乐送披萨而名声打造。公司已经开始着手拓展更多的市场，为人们提供无人机快递服务。
本周在无人机圈里，有两件因为黑飞被管控的消息值得关注，一件在美国，一件在中国。
黑飞65次，被罚136万
2015年10月，美国联邦航空管理局(FAA)提出对芝加哥公司SkyPan International在芝加哥和纽约市上空的65次非法无人机飞行处以190万美金罚款。就在今日，据外媒报道，FAA定下的最终罚款金额为20万美金，即136.64万人民币。
SkyPan是一家成立快30年的航拍公司， 可以为客户拍摄“鸟瞰视角”的画面，也就是360度全景图，它曾为丽思卡尔顿酒店、唐纳德·特朗普私人住宅以及四季酒店等拍过全景图。这些画面有的是在人群密集的地方拍摄的，且SkyPan International并没有拿到FAA的飞行许可。在2012年3月21日到2014年12月15日，SkyPan 共有65次飞行被FAA定义为非法飞行，其中43次在高度拥堵和限制的纽约B级领空飞行。同时，FAA强调SkyPan在飞行过程中，并没有为无人机配备双向无线电、转发器和高度报告设备。
2015年FAA提出处罚时，SkyPan曾据理力争，此次双方达成协议，罚款金额改为20万美金，未来一年内如果SkyPan 再出现未经允许的飞行，将被处以15万美元的罚款处罚；如果违法和解协议规定，也将被处以15万美元的处罚。此外，SkyPan还将要在未来1年时间内配合FAA发布3条公共服务公告，进而帮助推广无人机规定。
用户作死拍客机被拘留
1月16日，一个关于用大疆Mavic Pro拍摄的小短片在无人机圈子里疯传开来，该视频仅仅8秒钟，视频内容为“一架民航客机正在降落中”，视频在结尾处浮现了“大疆Mavic Pro”的机身图片、拍摄时间以及“该视频拍摄使用Mavic Pro”的拍摄说明，另外还附上疑似“代理销售联系方式”的一串数字，从长度来看应该是拍摄者的QQ号。
该视频画面十分清晰流畅，客机在画面中占比非常大，从拍摄的距离和角度看，拍摄时大疆无人机所在的位置应该是与即将降落的客机持平，距离之近目测顶多百米左右。此视频一出，引出了业界的巨大争议，各方都对视频拍摄者进行声讨，称“拍摄者不顾他人生命安全近距离用无人机拍摄客机降落的行为极为不负责任”。
随后公安方面给出回应，这段视频拍摄者已涉嫌违法，嫌疑人已经被公安机关控制，案件正在进一步调查中。事件过后，大疆也针对此事发出了声明，对此类高度危险的使用行为表示强烈谴责，并提醒广大用户时刻注意飞行安全。另外，大疆方面表示已应相关部门要求配合调查。
本周机器人方面消息并不多，集中体现在了新技术领域，目前有两项新技术的出现是值得人们关注的，都是跟身体部位有关。
心脏衰竭患者的福音
传统而言，我们会将心室辅助装置（VAD）作为衰竭心脏的血液分流支路。 该装置会将血液从心脏中直接引出，然后将之泵回分布在身体周围的主动脉或肺动脉。 由于 VAD 内的血液会与管、泵等一些人体器官表面接触从而增加凝血风险，那些基于 VAD 治疗的患者往往必须服用血液稀释剂与一些需要仔细查看的药物——余生都是如此。
而为了解决这个问题，在本周出版的 Science Translational Medicine 中，哈佛大学研究小组联合波士顿儿童医院以及其他参与机构发布了一个可植入软体机器人的相关细节，这款软性袖套机器人能够紧密包裹在心脏表面帮助其收缩，独特的包裹设计和不易引起排异的硅胶材质为心衰病人排除了诸多治疗风险，也就是说这款机器人可以为衰竭的心脏在无需接触血液的情况下泵血。目前，该研究小组已经在活体猪身上做了一些概念验证实验。
为什么让机器人抓取个物品还那么难？
如今，人工智能已经可以轻松处理复杂的认知工作如协助法律和医疗研究，但对机器人来说，捡起地上掉落的衣服依然是天方夜谭。如果某一天有人能在抓取方面取得成功，无疑将引发新一轮的机器人革命，这些灵巧的机器将进一步释放社会生产力。
为了解决这个问题，伯克利、康奈尔等大学和亚马逊、丰田等公司都在不断努力，试图让机械手拥有人手一样的敏捷度。
康奈尔大学专家 Shepherd表示：
“人手非常复杂，它们是细胞级的精准进化产物，我们现在的工作只是低水平的模仿而已。未来，康奈尔大学仿生手上的传感器可能会从 3 个增加到 100 个，但要想实现能与人手匹敌的神经密度，我们需要数千个传感器。”
也就是说，想要拥有人手一样的敏捷度，机器人还有许多机械和计算问题需要克服。
那么，为什么让机器人抓取个物品还那么难呢？详情请戳雷锋网原文。
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