rFpro创建日本道路的高精度双胞胎可用于加速自动驾驶汽车开发

英国驾驶模拟公司rFpro创建了东京首都高速道路都心环状线的高精度数字双胞胎，旨在模拟一些最具挑战性的道路，从而加快人工智能（AI）训练。rFpro公司利用勘测级激光雷达扫描数据，对路段进行建模，创建了精度在1mm以内的车辆动力学级别路面，精确模拟道路上的每个凸起物和井盖等。该系统允许用户添加智能和脚本化的交通流量，以在该模型中创建数量几乎无限的测试场景，还可以有各种各样的车辆类型、速度及交通密度；允许大量人员同时在模型中驾驶，从而创建和记录最复杂的极端场景。由于rFpro系统具有高保真度特性，其还可用于车辆其他领域的工程设计与开发过程，包括车辆动力学处理、制动和转向操作研发等。（盖世汽车网）

欧空局成功发射首颗用于地球观测的人工智能卫星

2020年9月2日，欧洲首颗人工智能地球观测卫星Φ-sat-1从法属圭亚那库鲁的发射中心搭乘“织女星”运载火箭发射。Φ-sat-1的高光谱相机将在可见光、近红外和热红外光谱对地球进行成像，但由于云层遮挡，获得的一些图像将不适合使用，Φ-sat-1人工智能将自动过滤掉这些图像，只将可用数据返回地球，使处理数据的过程更高效。Φ-sat-1成功发射后，Φ-sat-2的研究计划也已列入进程。Φ-sat-2的方案是一个可运行人工智能程序的地球观测6U立方星，该星将处理一系列人工智能应用，包括将卫星图像转换为街道地图，进行云检测以减少向地面传输的数据量，海上船只的自主检测和分类等。Φ-sat-2卫星可能在16个月后发射。（国防科技信息网）

金属所等在新型多级纳米结构镁合金研究中获进展

中国科学院金属研究所的研究人员以AZ31合金为研究对象，使用表面机械研磨处理（SMAT）在镁合金表面得到梯度纳米晶，通过磁控溅射在合金表面沉积Mg基双相金属玻璃薄膜（Mg-Zn-Ca），将纳米双相金属玻璃与梯度纳米晶结构结合起来，设计出全新多级结构镁合金。研究表明，该合金的屈服强度较原合金提升31%，达到230MPa，与SMAT镁合金强度相当；同时，该合金的延伸率较SMAT镁合金提升3倍，达到20%，恢复至未SMAT（粗晶）水平，实现了高强度与高塑性的结合。（中科院网站）

清华大学研发高灵敏度可定制石墨烯压力传感器

清华大学微电子所任天令教授团队研发出高灵敏度可定制石墨烯压力传感器。该器件具有极高的灵敏度和较大的量程，可直接贴覆在皮肤上用于探测呼吸、脉搏等，并实现了人体多部位血压值和波形采集、足底压力和步态监测，未来在运动监测、智慧医疗等方面具有重大应用前景。该团队基于激光还原石墨烯，将石墨烯与硅橡胶柔性基底相结合，制备了类三极管结构的石墨烯压力传感器，在整个量程区间内，传感器的灵敏度也随着压力增大而提高，并呈现指数变化趋势。同时，该团队还探究了通过图案、扫描角度等多种方法来增强和定制器件。（中国工业新闻网）