Neura Robotics, 一家全球认知机器人的先驱，以及全球工业机器人与自动化领域的领导者 Omron Robotics and Safety Technologies Inc.，很高兴地宣布他们的战略合作伙伴关系。

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这一合作旨在通过引入认知机器人到工厂自动化中，利用先进的人工智能能力提高效率、灵活性和安全性，从而彻底改变制造业。

与传统工业机器人不同，认知机器人具有从环境中学习、自主做出决策和适应动态生产场景的能力。这开启了新的应用可能性，包括复杂的装配任务、细致的质量检查和适应性材料处理流程。

Omron Robotics and Safety Technologies Inc. 的总裁兼首席执行官 Olivier Welker 强调了这一合作的重要性，称：“我们认为 Neura 的认知技术是工业机器人的一个引人注目的增长机会。通过将 Neura 的创新解决方案与 OMRON 的全球影响力和自动化产品组合在一起，我们将为客户提供提高安全性、生产率和灵活性的全新方式。”

Neura Robotics 的创始人兼愿景领袖 David Reger 在合作中反思道：“强大的合作伙伴关系和联盟是加快增长的关键。Omron 和 Neura Robotics 之间的战略联系是工业自动化史上的里程碑。它使我们更接近实现彻底改变全球机器人市场的目标。将我们的传感器和人工智能技术和专业知识汇集成一个终极平台方案，我们将在极大程度上塑造制造业的未来，并树立新的标准。”

除了技术进步，Omron Robotics and Safety Technologies 与 Neura Robotics 之间的合作伙伴关系是基于共同愿景驱动的。致力于改善生活并为更美好的社会做出贡献，Omron 在 Neura 通过突破性机器人技术为人类服务的使命中找到了共鸣。这种一致性加强了合作关系的基础，推动两家公司朝着塑造制造业未来的共同目标迈进。

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组织可以在云中 consoli进行数据专栏，并利用 Nasuni 的文件数据平台将微软 AI 助手集成到其中

Nasuni，领先的混合云存储解决方案，今天发布了新指南，帮助客户加快集成 Microsoft 最前沿的 Copilot AI，用于他们的 Nasuni 管理的数据存储库和运营工作流。{ width=50% }

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微软 Copilot 是一个强大的人工智能助手，集成在微软应用程序组合中，可以理解自然语言，分析数据，并提供智能响应。Nasuni 正在教育客户，使他们能够创建定制的 Copilot 体验，利用客户的非结构化数据集来解锁更多的业务见解和收入来源。
McKim and Creed 的 IT 主管 Charles Douglass 表示：“Nasuni 教育了我们如何使用我们的 Nasuni 数据创建定制的 AI Copilots。我们现在已经创建了一个初始的 Copilot，并期待继续了解如何对其进行改进，以提供对我们业务文件的自然语言交互。”
“虽然 Microsoft Copilot 是一个令人难以置信的通用 AI 助手，但当它被注入到一个组织的特定领域数据时，其真正的企业价值才能得到实现，” Nasuni 的首席创新官 Jim Liddle 说道。“文件数据通常被锁定在专用环境中，使得 AI 成为一种不可能。有了 Nasuni，客户可以在云中 consoli他们的数据，然后利用 AI。我们创建了一个名为‘Ask Nasuni’的自己的 Copilot 聊天机器人，该聊天机器人利用我们的 Nasuni 数据，并在 Microsoft Teams 环境中部署供我们的员工进行交互。我们的客户想要做类似的事情来利用自己的公司信息是理所当然的。”
Nasuni 文件数据平台使公司能够将分布在多个位置的数据专栏 consoli到一个中央云中。然后，借助 Nasuni 的指导，客户可以：

• 使用 Copilot AI 与 Nasuni 管理的非结构化数据集。
• 通过教导 Copilot 使用 Nasuni 数据进行关键工作流程（例如销售和/或支持聊天机器人）来构建自定义 Copilot。
• 通过利用‘锁定的’机构知识提高员工生产力。
• 部署定制到公司需求的安全、私有的 Copilot 实例。
  RWDI 的信息技术主管 Marco Accardo 表示：“在 RWDI，我们正在努力利用 Copilot AI 进行机构知识传承。Nasuni 在探索这个用例并寻求利用我们 Nasuni 管理的数据中的知识方面一直在帮助我们。”
  有关企业如何利用 Nasuni 和 Microsoft Copilot AI 的更多信息，请点击这里。您还可以注册参加 4 月 23 日的即将举行的网络研讨会，与微软云解决方案架构师 Melody Yin 一起，了解 AI 在 Microsoft 生态系统中的运作方式，Copilot Studio 的基本知识，如何通过外部数据集（如 Nasuni）提高生产力等。
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快速退火预计将影响广泛的量子计算应用，从推动量子模拟和人工智能的科学研究，到解决跨行业的实际问题。{ width=50% }

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D-Wave Quantum Inc.（纽交所：QBTS）（“D-Wave”或“公司”），一家领先的量子计算系统、软件和服务提供商，也是世界上第一家商业量子计算机供应商，今天推出了快速退火功能，可在Leap™实时量子云服务的所有D-Wave量子处理单元（QPUs）上使用。
快速退火功能已经是D-Wave研究里程碑的重要组成部分，包括在《自然物理学》（2022年）和《自然》（2023年）发表的作品，展示了退火量子计算相对于经典算法解决复杂优化问题的优势。现在，用户可以使用这一功能以前所未有的速度执行量子计算，大大减小了经常阻碍量子计算的外部干扰，如热量波动和噪声。通过提供比以前可用的更快的退火时间的扩展控制，该功能为用户铺平了道路，以在D-Wave的Advantage™系统和Advantage2™原型上使用全尺度的连续退火量子计算，这是公司迄今最高性能的系统。
“直接提供快速退火的访问权限，快速退火一直是D-Wave最近进展的核心，代表了我们在为客户提供推动创新和取得非凡成果所需资源的使命中迈出的重要一步，” D-Wave首席执行官Alan Baratz博士说，“我们相信这将进一步赋予他们能力，在今天可获得的最强大量子计算环境中构建颠覆性的应用。”
D-Wave最新的退火量子计算技术受到了客户需求的增长，这清楚地表现在两个下一代Advantage2实验原型的使用上，自2022年和2024年推出以来，它们共解决了将近800万个客户问题。
预计快速退火功能将吸引商业和学术研究人员的注意，他们渴望构建世界一流的应用程序，扩展基准研究，并将提高的连续性与更好的性能联系起来。
“利用快速退火功能直接与D-Wave的Advantage2原型进行交互的能力对我们的研究非常令人兴奋，我们致力于利用分子数据训练的量子增强生成AI模型，加速药物发现和设计新材料，” Zapata AI的联合创始人兼首席执行官Christopher Savoie说，“快速退火功能可以产生具有潜力允许以经典方式难以实现的复杂数据模式更高效编码的连续分布。除了分子发现应用外，该功能在涉及复杂数据模式的其他工业应用中也可能具有价值，特别是在跨行业的组合优化问题中。”
“通过提供与量子计算的中枢神经系统直接互动的方式，D-Wave独自为我们在量子计算和人工智能研究中开拓了新的视野，” SavantX的总裁兼首席执行官Ed Heinbockel说，“我们相信新功能将帮助我们实现应用程序开发的相应的协同性益处，如果没有这一能力，我们将无法实现。”
“快速退火功能将帮助研究人员观察量子世界中的独特物理过程。提高的连续性和减少的环境干扰将在量子科学中开辟新的道路，” 洛斯阿拉莫斯国家实验室的Alejandro Lopez-Bezanilla说，“通过为科学家提供能够探索量子对象与控制和最小干扰的交互的技术，我们预计会迎来一个实验无缚的新时代，超越了传统实验方法的限制。通过增加量子连续性，我们最终可以实现前所未有的精确观察量子现象，这些以前只能在理论上获得，但现在可以在实验验证中实现。”。

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SAS，作为数据和人工智能解决方案专家，推出了一种被其描述为“改变游戏规则的方法”，让组织能够直面业务挑战。{ width=50% }

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通过为个人许可发布轻量级、行业特定的AI模型，SAS希望为组织提供可立即部署的AI技术，以实现现实世界用例的生产化，实现效率最大化。

IDC的未来智能研究总监Chandana Gopal表示：“SAS正在发展其产品组合，以满足更广泛的用户需求，并通过创新性的新产品争夺市场份额，”较适合SAS的一个领域是产品化建立在SAS核心资产、人才和知识产权的模型，这些模型来自SAS丰富的与客户合作解决行业问题的经验。”

在当前市场上，模型的使用主要集中在用于生成式AI的大语言模型（LLMs）。然而，在现实中，LLMs只是AI生产部署和业务决策中模型需求的很小一部分。通过这一新功能，SAS超越了LLMs，为跨越欺诈检测、供应链优化、实体管理、文件转换和医疗保障支付完整性等用例的行业已验证的确定性AI模型。

与传统的AI实施不同，这些行业特定模型被设计用于快速集成，使组织能够将可信任的AI技术实施，并加速实现切实的收益和可信任的结果。

扩展市场足迹，组织正面临着有效竞争的压力，并希望借助AI获取优势。与此同时，由于AI技能短缺，组织招募数据科学团队的困难从未如此之大。因此，企业要求以灵活的AI解决方案迅速解决问题，需要灵活的AI解决方案以快速推动业务成果。SAS易于使用但功能强大的面向企业的模型使组织能够受益于SAS在各行业中长达半个世纪的领导。

推出行业模型作为打包产品是SAS承诺的10亿美元资金用于AI驱动行业解决方案的结果。正如在2023年5月的公告中所概述的，对AI的投资是SAS几十年来专注于提供打包解决方案来应对银行业、政府、医疗保健等行业挑战的延续。

SAS的AI副总裁Udo Sglavo表示：“模型是我们现有解决方案和SAS Viya平台产品的完美补充，适合各种观众的不同业务需求，确保创新触及我们生态系统的每一个角落。”
“通过我们针对特定行业需求的个性化方法，我们的框架能够使企业在其独特的环境中蓬勃发展。”

将AI推广到大众，SAS通过提供即插即用的轻量级AI模型实现AI的民主化，使AI技术无论技能水平如何都能获得 - 首个示范为仓库空间优化的AI助手。借助大型语言模型等技术，这些助手面向非技术用户，将交互转化为优化的工作流程，帮助更快地进行规划决策。

Sgvalo表示：“SAS模型为组织提供了灵活、及时和易接近的AI，切合行业挑战。不论您是开始AI之旅还是寻求加速AI在企业全面拓展，SAS在满足您业务独特需求方面具有无与伦比的深度和广度。”

首批SAS模型预计将于今年晚些时候正式推出。

想向行业领袖学习更多有关人工智能和大数据的信息？请查看在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的AI和大数据博览会。该全面活动与其他领先活动同期举办，包括BlockX、Digital Transformation Week和Cyber Security & Cloud Expo。
探索由TechForge提供的其他即将到来的企业技术活动和网络研讨会。

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Loft Labs的创建者们今天宣布获得由Khosla Ventures领投的2400万美元A轮融资，现有投资者Fusion Fund、Surface Ventures、Emergent Ventures和Berkeley SkyDeck Fund以及Kit Merker等天使投资者也参与了本轮融资。

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这轮新融资将Loft作为领先的平台工程构建块提供商的总融资额提高至2860万美元。

在过去的12个月中，Loft经历了强劲的动力，并实现了多个里程碑，包括：年度收入增长4.6倍；vCluster超过4000万次镜像拉取；推出vCluster的商业版vCluster Pro；以及开发和推出DevPod，一个允许工程师为任何基础设施编码可重用开发环境的开源项目。公司还宣布与Rancher、HashiCorp Vault和Argo CD进行整合，并签署了一些新客户，包括CoreWeave、Outreach、Lintasarta、Aussie Broadband以及五家全球财富500强公司。

Loft Labs首席执行官Lukas Gentele表示：“我们不断壮大的客户群正在使用vCluster和DevPod来提高可靠性、简化工程工作流程并降低成本。我们的重点一直是为平台构建者创造东西，我们只是开始而已。通过vCluster实现高效的Kubernetes多租户模式以及通过DevPod获得一致的开发环境只是我们想要为平台团队解决的首要挑战。我们看到平台工程师有很多更多的下一代构建块的机会，我们很兴奋能在这些领域创新。作为类似Open AI和Gitlab公司的第一批机构投资者，我们很感激与真正了解我们领域的风险投资公司Khosla Ventures的合作，我们也非常感谢我们的初创投资者的持续支持和鼓励。”

随着Loft Labs将目光投向进一步增长和创新，过去12个月中，团队已经扩大了50%以上的人员规模。最近，此战略性扩张使公司聘请了Denise Schannon担任工程副总裁，她在SUSE担任高级工程总监以及在Rancher Labs担任最早员工之一期间积累了丰富的经验。这一举措强调了Loft Labs致力于加强其领导团队的承诺，使之由能够推动公司愿景向前发展的行业资深人士组成。

Khosla Ventures支持Loft Labs的背后动力源自于相信增强软件工程师的效率将催生进一步的创新和价值创造。Khosla Ventures合伙人Jon Chu表示：“历史上每一个新的虚拟化层都为企业创造了令人难以置信的价值，并彻底改变了开发人员和运维团队部署基础设施的方式。Loft已经创造了下一个更快更简单的虚拟化层，即vCluster，一个开源的虚拟化k8s群集，最终将实现我们十多年前期望得到的：可移植的、跨多云的群集，让企业摆脱供应商锁定。”

Loft Labs提供关键的构建块，让开发人员解决他们面临的一些最棘手的挑战。其中一些挑战包括：

简化复杂的人工智能基础设施部署：对于从事人工智能和机器学习的开发人员来说，最令人畏惧的挑战之一是设置和管理复杂的基础设施，这些基础设施需要大量计算资源。vCluster极大地降低了涉及GPU和CPU群集启动和管理的复杂性。这个解决方案不仅减少了时间和精力，还提供了一个统一的数据管理接口，简化了AI模型训练和测试的流程。

简化多云管理：在当今以云为中心的世界中，由于需要在不同云提供商之间手动配置基础设施，跨多云环境管理应用程序可能变成一个后勤噩梦。vCluster通过提供一个单一界面来解决这一挑战，简化了跨多个云的应用程序部署、管理和扩展，确保用户端的一致和无缝体验。

降低基础设施成本：向Kubernetes和云原生基础设施的转变对许多寻求优化运营成本的组织至关重要。vCluster利用这一转变，提供了一种节约成本的解决方案，最小化了昂贵硬件和软件的需求。这直接影响到底线，通过减少管理基础设施所需的时间和资源，使其成为开发人员和平台工程师们不可或缺的工具。

解密Kubernetes管理：Kubernetes已经成为现代应用部署和管理的支柱。然而，其复杂性可能是开发人员面临的一个重要障碍。vCluster通过提供一个直观的基于Web的界面来简化Kubernetes管理，抽象掉了复杂性，让开发人员可以专注于他们的核心竞争力：编写代码。这不仅提高了生产率，还加速了开发周期，使团队更容易进行创新并更快地将其应用带到市场。

通过解决这些挑战，Loft Labs赋予开发人员和平台工程师克服当今技术领域中一些最重大创新和效率障碍的能力。

随着Loft Labs踏上这一激动人心的新篇章，利益相关者和感兴趣的各方被鼓励深入了解公司的发展历程以及其平台的变革潜力。关于Loft Labs愿景、正在解决的挑战以及正在构建的未来更深入的见解，公司联合创始人兼首席执行官Lukas Gentele的最新博客文章现已在公司网站上发布。此外，与Khosla Ventures、Fusion Fund、Berkeley SkyDeck等投资者的一系列独家视频采访提供了对投资的独特视角以及Loft Labs的创新在科技生态系统中带来的开拓性影响。这些资源为人们提供了一个幕后的视角，展示了推动Loft Labs前进的激情、奉献和战略愿景。

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Neura Robotics, 一家全球认知机器人先锋企业，和全球领先的工业机器人和自动化技术提供商 Omron Robotics and Safety Technologies Inc. 高兴地宣布他们的战略合作伙伴关系。{ width=50% }

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该合作旨在通过引入认知机器人到工厂自动化中，利用先进的人工智能技术提升效率、灵活性和安全性，从而彻底改革制造业。
与传统工业机器人不同，认知机器人具有从环境中学习、自主做出决策和适应动态生产场景的能力。这开辟了新的应用可能性，包括复杂的装配任务、详细的质量检查和适应性物料处理流程。
Omron Robotics and Safety Technologies Inc. 的总裁兼首席执行官 Olivier Welker 强调了此次合作的重要性，表示：“我们认为 Neura 的认知技术对工业机器人是一个引人注目的增长机遇。通过将 Neura 的创新解决方案与 OMRON 的全球影响力和自动化产品组合，我们将为客户提供增加安全性、生产力和灵活性的新途径。”
Neura Robotics 的创始人和愿景领袖 David Reger 对合作伙伴关系进行了反思，表示：“强大的合作伙伴关系是加速增长的关键。 OMRON 和 Neura Robotics 之间的战略联系是工业自动化历史上的里程碑。它使我们离我们革命性改变全球机器人市场的目标更近了一步。通过将我们的传感器和人工智能技术和专业知识汇集到一个最终平台方法中，我们将极大地塑造制造行业的未来并确立新标准。”
除了技术的推进，Omron Robotics and Safety Technologies 和 Neura Robotics 之间的合作伙伴关系被共同愿景所驱动。致力于改变生活、为建设更美好社会做出贡献的 OMRON，发现 Neura 通过开创性机器人技术为人类提供服务的使命与其产生共鸣。这种共识加强了合作伙伴关系的基础，推动两家公司朝着塑造制造业未来的共同目标迈进。
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Findings show accurate cyber risk quantification is crucial for organizations to better understand the potential financial consequences of cyber breaches

CYE, the industry leader in cybersecurity optimization platforms, today released its Inadequacies in Breach Insurance Coverage: A Data-Driven Gap Analysis study.{ width=50% }

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This report delves into the depths of cyber risk management, unearthing the critical insurance coverage gaps that threaten organizational stability in the wake of cyberattacks. In an era where digital threats loom larger than ever, businesses are increasingly turning to cyber insurance as a safeguard against the financial ravages of data breaches. Yet CYE’s recent study leveraging external and internal datasets reveals a stark reality: the protection afforded by such insurance may fall significantly short of the actual costs incurred during cyber incidents. Specifically, CYE found that:

• 80% of insured companies that suffered a data breach did not have sufficient coverage
• The average coverage gap is 350%, which means that more than 75% of the incident was not covered
• In some cases, the maximum insurance gap reached 3,000%
• “Low tech” sectors of accommodation and food services, construction, transportation and warehousing are among the more adequately covered ones, while sectors like finance and insurance, information and manufacturing present well beyond a 100% gap in coverage

“Many organizations are aware of cyber risk, but do not fully comprehend what the potential cost could be if they are breached,” said Nimrod Partush, Vice President of Data Science at CYE. “This study underscores how many companies rely on cyber insurance to cover the losses incurred as a result of cyber incidents and are then taken by surprise when they find that their insurance only covers a small portion.”

The study concludes there’s a pressing need for more accurate cyber risk quantification so that organizations can prepare for possible cyberattacks with their eyes open. Performing accurate CRQ assessments not only provides a more realistic estimate of damages but also enables optimal mitigation planning and cyber budgets with high ROI, allowing organizations to avoid breaches altogether.

Download the full report here.

Please visit CYE at booth 5173 at the RSA Conference in San Francisco next month, where they will showcase their cutting-edge cyber risk quantification solution and engage in key industry discussions.

Methodology

Drawing from an extensive pool of internal and external data breaches recorded in CYE’s dataset, this study analyzed a total of 101 incidents across various sectors containing breach coverage figures. The focus sharpened on sectors notably vulnerable to cyber threats: finance and insurance, manufacturing, and information. Through meticulous examination, the analysis revealed the disparities between insured and uninsured exposures, offering unprecedented insights into the financial aftermath of cyber incidents.

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Intel构建最大的神经形态系统以实现更可持续的人工智能

新闻概要

今天，英特尔宣布建立了世界上最大的神经形态系统。{ width=50% }

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代号Hala Point的这一大规模神经形态系统最初部署在桑迪亚国家实验室，采用英特尔的Loihi 2处理器，旨在支持未来基于大脑的人工智能（AI）研究，并着眼于解决当今AI的效率和可持续性挑战。Hala Point是英特尔首代大规模研究系统Pohoiki Springs的进化版本，在架构上进行了改进，实现了超过10倍的神经元容量和高达12倍性能提升。

“当今AI模型的计算成本正以不可持续的速度上升。产业需要能够扩展的基本新方法。因此，我们开发了Hala Point，结合深度学习效率和新型的大脑启发学习和优化能力。我们希望通过Hala Point的研究推动大规模AI技术的效率和适应能力。”
– 迈克·戴维斯（Mike Davies），英特尔实验室神经形态计算实验室主任

功能与用途

Hala Point是首个大规模神经形态系统，在主流AI工作负载上展示了最先进的计算效率。性能测试表明，当执行传统深度神经网络时，它可以支持高达20千万亿次操作每秒（20 petaops），效率超过15兆次8位操作每秒每瓦特（TOPS/W）。这与基于图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）构建的架构所达到的水平相媲美甚至超越。Hala Point的独特功能可以实现未来实时的连续学习，适用于科学与工程问题解决、物流、智慧城市基础设施管理、大型语言模型（LLMs）和AI代理等应用。

研究人员计划使用Hala Point进行高级脑刻度计算研究。该组织将专注于在设备物理学、计算机架构、计算机科学和信息学领域解决科学计算问题。

重要性

最近将深度学习模型扩展至数万亿参数的趋势，揭示了人工智能面临的艰巨可持续性挑战，凸显了在硬件架构最低层面需要创新的必要性。神经形态计算是一种根本性新方法，借鉴了神经科学的见解，将内存和计算与高度细粒度的并行性结合，以最大程度地减少数据移动。在这个月国际声学、语音和信号处理会议（ICASSP）发表的结果中，Loihi 2展示了在新兴小规模边缘工作负载中的效率、速度和适应性方面的数量级提升。

Hala Point通过多项改进，不断进步自己的前身Pohoiki Springs，将神经形态性能和效率提升带入到主流的传统深度学习模型中，特别是处理视频、语音和无线通信等实时工作负载。例如，爱立信研究正在应用Loihi 2来优化电信基础设施效率，这一点在今年的世界移动通信大会上得到了强调。

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Neura Robotics（Neura机器人），全球认知机器人先驱和Omron Robotics and Safety Technologies Inc.（欧姆龙机器人与安全技术公司），全球工业机器人和自动化领域的领导者，很高兴宣布他们的战略合作伙伴关系。{ width=50% }

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这一合作旨在通过将认知机器人引入工厂自动化，利用先进的人工智能能力来提升效率、灵活性和安全性，从而彻底改变制造业。

与传统工业机器人不同，认知机器人具有从环境中学习、自主作出决策并适应动态生产场景的能力。这开启了包括复杂组装任务、详细质量检查和调整的物料处理过程在内的新的应用可能性。

欧姆龙机器人与安全技术公司总裁兼首席执行官Olivier Welker强调了这一合作的重要性，他表示：“我们认为Neura的认知技术对工业机器人是一个引人注目的增长机会。通过将Neura的创新解决方案与欧姆龙的全球影响力和自动化产品组合结合起来，我们将为客户提供在业务运营中增加安全性、生产力和灵活性的新途径。”

Neura Robotics的创始人兼愿景领袖David Reger在谈到合作时表示：“强大的伙伴关系和联盟是加速增长的关键。欧姆龙和Neura Robotics之间的战略联系是工业自动化历史上的一个里程碑。这让我们离实现彻底改变全球机器人市场的目标更近了一步。通过将我们的传感器和人工智能技术与专业知识汇集到终极平台方法中，我们将显著塑造制造业的未来并树立新的标准。”

除了技术进步，欧姆龙机器人与安全技术和Neura Robotics之间的合作伙伴关系是基于共同愿景驱动的。欧姆龙致力于改变人们的生活并为社会做出贡献，Neura机器人通过突破性的机器人技术为人类服务的使命与之 reson而产生共鸣。这种一致性加强了合作伙伴关系的基础，推动两家公司朝着塑造制造业未来的共同目标迈进。

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Viam和KUKA合作加快机器人技术和自动化数字化解决方案的推进。{ width=50% }

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这一合作将首次亮相于KUKA Connexions 2024，提供适用于KUKA机械臂的新Viam驱动程序。该驱动程序提供复杂的控制和自动化功能，包括直观的编程界面、实时数据分析等，标志着智能自动化在制造业和工业领域迈出的一个新的步伐。

Viam，作为智能机械的开源平台，很高兴地宣布与全球领先的智能机器人解决方案供应商KUKA建立新合作关系。这一合作使得Viam软件平台与KUKA机器人臂的部署和集成得以简化，通过一个灵活而强大的公共驱动程序，现已在Viam模块化注册表中提供。这一合作将Viam现代的机器互操作性、代码部署和数据分析能力引入到KUKA设备的最佳设备中，为自动化专家和系统集成商提供了一种新的有力方式，帮助他们的客户构建竞争优势。

自动化和数字转型是工业领域高管和开发人员的重点关注。工业4.0的转型引领了一个“智能制造”的新时代，将物联网、云计算、数据分析和机器学习能力引入到传感器、嵌入式软件和机器人领域，最终实现了工程速度的加速、运营效率的提高和收益回报率的增加。麦肯锡公司估计，智能自动化倡议能够带来高达30%的生产效率提升、30%的劳动生产力提升、机器停机时间减少50%以及预测精确性提升85%。

通过这一新合作，Viam和KUKA正在帮助制造商、创新团队和机械操作人员推动业务效率、推进智能自动化，并扩大与KUKA机械臂合作的范围和可访问性。Viam能够实现多语言编程、硬件互操作性等功能，使更多工程师可以与KUKA机械臂合作，同时也扩展了机械臂的技术能力。

KUKA和Viam将于2024年4月15日至18日在佛罗里达州Destin举办的KUKA Connexions 2024大会上共同推出这一合作。Viam还将展示适用于KUKA机械臂的新Viam驱动程序，用户可以通过该程序获得诸如当代编程语言中直观的编程界面、实时数据分析、集成机器学习流程、高级运动服务以及无缝的物联网设备集成等复杂的控制和自动化功能。该驱动程序可在Viam模块化注册表上获取，并且是未来几个月共同研发项目中的首个合作项目。

Viam是一个完全模块化、可互操作、开源的软件解决方案，可无缝地在所有硬件和任何机器车队之间运行。其开放的架构消除了自动化的成本障碍和复杂集成的需要，取而代之的是通过基于云的门户简化人机交互。

一旦Viam与一台机器互动，Viam便能与任何硬件通用、共享数据，并与任何其他机器的硬件或软件协调采取行动。此外，Viam还可以集成现代功能，如机器学习和分析，促进远程诊断、运营效率和数据驱动型决策。这是一个直观灵活的现代软件解决方案，现在通过与KUKA设备的无缝集成变得更加易于访问。

KUKA美国销售与市场运营经理Pjeter Lulgjuraj表示：“我们很高兴与Viam合作，为我们的客户带来更强大、更适应和更高效的方式来扩展KUKA设备的功能。”“通过Viam，工程师现在可以轻松地为我们的机械臂添加智能功能，并且可以无缝地更新和演进以适应他们独特的需求。”

使用Viam无需预先费用或部署成本。客户只需支付数据消耗来运行Viam云服务，并且所有在机器上的功能均为开源且免费。

Viam创始人兼首席执行官Eliot Horowitz表示：“通过KUKA的机械臂和Viam的现代软件架构，客户现在拥有了推进智能自动化的强大武器。”“这一合作有助于促进我们的使命，即为行业领导者提供直观灵活的工具，改变软件引领硬件的方式，使开发人员、团队和企业能够快速高效地构建。”

要了解更多有关合作和Viam解决方案的信息，请联系 sales@viam.com。

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