今天我来到了二零二六杭州国际聚真机器人场景应用大赛的现场，看完所有赛项，接下来就用大白话挨个给大家讲透所有赛项，每个项目比什么考验啥，技术难度在哪里，全程说明白，保证大家一听就懂。 首先是专业测试赛。第一个，上肢基础运动和灵活性测试赛，模拟咱们平时逛商超的真实场景。赛场里搭好了仿真货架，上面摆着大小轻重、形状全都不一样的各种物品， 机器人要靠自己的视觉系统精准找到目标，稳稳抓取，再轻轻的放到指定篮筐里。这个项目特别考验机器人上肢机械臂的灵活度，还有抓取力度的精准控制，力气太小容易掉件，太重又容易捏坏物品， 还不能碰倒旁边的货物，非常考验视觉识别和精细操作的配合度。第二个，移动算法与导航避障测试赛，专门考机器人认路变点位避干扰的真本事。赛场地面上正确点位是机器打印的红色数字， 而混在里面的干扰点位呢，是手写笔写的数字。机器人啊，得靠视觉自主区分识别，需要避开手写的干扰点位，找到并停靠在机器打印的正确点位上，到点停留后再前往下一个目标点位， 过程中还有静态障碍物以及模拟行人走动的动态假人来回移动机器人要实时感知，灵活避让，完整跑完规定路线，最后按完成的质量和总用时综合打分。这个比赛特别考验自主导航算法、动态、静态双重避障视觉文字识别筛选能力， 对 ai 识别精度和实时反应速度要求比较高。第三个是语音理解与交互能力测试赛，测的就是机器人的听说和沟通能力。赛场有专门的语音播报喇叭，会随机发出中英文指令。 机器人要执行实时精准翻译，还要根据语音提示完成自我介绍问题应答。这些互动操作考验的是语音识别准确率，双语翻译的能力，还有自然交互的流畅度。只要有一句指令没听懂，翻译出错，直接就会影响最终成绩。 玩专业测试赛再来看更贴近实际应用的场景挑战赛，全是真实落地场景，针对性更强，更多贴合行业实际场景需求。第一个，火灾救援应急管理赛，模拟的是火灾后的混乱救援现场，主要考验四足机器狗的作业能力。 机器狗要穿越各种障碍，排查现场环境，快速找到搜救目标，完成应急搜索任务，恶劣环境适应能力，还有远程操控的响应速度， 完全模拟真实的救援紧急性和复杂性，非常考验机器人的实战作业能力。第二个，数据中心服务器接口适配性挑战赛，这可是纯纯的精细活，专门考机械臂和零巧手的操作精度。 赛场模拟真实数据中心服务器场景要对接的接口种类啊，特别多，包含了网线、 usb、 hdmi、 电源接口、光纤、 vga 等各种常用接口。 机器人要精准抓取对应的线材接头，完成插拔装备操作。这里面力度控制是核心难点，力气太轻插不进，接口太重又会直接损坏精密的服务器接口捏太紧还会把纤细的线材捏变形，考验的就是机器人的精细操作能力、力度、精准控制，还有触觉感知技术，容不得半点失误。 第三个四足多模态巡检赛，主要考验四足机器人的自主导航、避障和定点动作执行能力。赛场里设置了杆子、屏障、墙壁等各种障碍物，地面也划了专门的导航线。 机器人要严格沿着地面导航线行走，全程自主避开所有障碍物，不能碰撞，不能偏离路线，走到指定的划线位置，还要精准完成立定、跳远动作。 全程自主完成，考验的是机器人巡线导航精度、复杂障碍避障能力、定点动作执行的稳定性。第四个四足机器人变电站智能巡检挑战赛，专门针对电力变电站场景设计、核心考验四大综合能力，分别是阅障检测、预警和自主作业 赛场模拟。变电站的复杂巡检环境有高低不平和沙石地面，机器人要自主完成复杂地形通行、精准停靠点位、最优路径规划，还要实时读取设备数据，获取异常告警信息， 完成数据抓取后再自主返回指定起点，全程考验机器人的跃降能力、环境适应力、数据采集和自主闭环作用能力，贴合变电站无人巡检的实际工作需要。第五个机械臂日常抓取创新挑战赛， 全程只用机械臂作业完成，抓取水杯、叠毛巾、整理小件物品。这样的生活化日常任务看着都是很简单的动作，实则特别考验机械臂的柔性操控、日常场景适配能力。第六个人型功夫搏击比赛，全程采用全身摇操模拟对战， 两只参赛队伍啊，操控各自的人形机器人现场比拼对抗比赛主要比拼进攻出招灵活，躲避防守，谁能精准击倒对方，机器人就能直接获得本局胜利。既要考验操作员的操控熟练度、手眼配合反应度，还要考验人形机器人全身关节响应灵敏度、 动态平衡稳定性、出招力度的控制和躲避时机的把握。第七个，水下机器人应急救援比赛。这个比赛分两天进行，今天现场主要是室内模拟水下环境，做模拟实操演练，采用模拟操作台形式。明天会直接拉到杭州铜剑湖的真实湖面水域，进行真机下水的实景实操比拼。 真实湖面有水流、水草、水下杂物、光线昏暗等干扰因素，机器人要在水下完成目标搜寻、障碍规避、应急打捞等救援动作，主要考验水下机器人的防水稳定性、水下视觉识别、水下精准操控和抗水流干扰能力。 第八个，机器人仿真环境比赛。在虚拟仿真场景里模拟各种真实工况、复杂环境，让机器人完成对应的作业任务。不用实体场地，考验的是机器人算法的通用性、仿真环境适配能力，还有控制程序的稳定性能，提前验证机器人在不同场地下的作业效果。 第九个双股机器人测试场极限机动能力挑战赛。这个项目全程直播赛场复刻复杂极限地形有各种陡坡，上坡、下坡，机器人要在这种恶劣地形下顺畅通行， 不打滑、不摔倒、不卡壳，主要考验机器人的极限机动性能、复杂地形适应能力，还有底盘和肢体的承重稳定性，越是难走的路啊，越能体现技术功底， 对机器人的运动控制和硬件强度都是极大的挑战。除了硬壳的，比赛现场还有聚焦机器人应用创新表演环节，可以看到各种机器人集体展示，有机器人自主行走、动态避障、穿越复杂地形， 还有机器人跳舞、打乒乓球等趣味互动表演。这次比赛支持自主模式和摇操模式两种参赛方式。自主模式就是机器人完全脱离人工操作，自主独立完成所有任务，技术难度呢更高，最后得分呢也更高。摇操模式呢，是由操作员在后台远程操控机器人作业，相对来说难度低一些。 所以呢，最终分数啊，要乘以一个折算，技术得分呢，会比自主模式的少一点。所有参赛队伍完赛之后，会按照总分统一排名，公平决出最终名次，实打实比拼机器人的技术实力。 整场大赛从基础能力到实战应用，从精细操作到极限挑战，还有趣味创新表演两种模式积分比拼，最终按总分排名，全方位考验具身机器人的技术水平和落地能力。堪称啊，具身智能领域的全能大考！关注我，后续还会带来本次比赛的更多信息，我们下期视频再见！
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03:14查看AI文稿AI文稿春晚机器人啊，将会迎来主线，小师妹呢，已经把核心价值标地给大家整理出来了，赶紧关注收藏起来吧。 二六年啊，跨年晚会相信大家都有看吧，最近呢，假期啊，全网都在发布机器人相关的信息，热度呢，也是极高的，全民啊，都在曝光语数科技，魔法原子，直接引爆人形机器人赛道 上游，核心零部件板块呢，有减速器和传感器，二六年行业产量和业绩估值将会迎来上升。 语数科技呢，是三登春晚啊，今年呢，人形机器人完成了空翻武术等高难度的动作，并且呢已经完成了 ipo 的 辅导。二六年一季度呢，也有望上市，二五年呢，出货超五千五百台，二六年的目标呢，预计是一到两万台。 魔法原子呢，是春晚主会场加分会场，双亮相，完成了伴舞、捞面等场景化的操作。二六年呢，也会启动 ipo 进程，硬件自研率啊，高达百分之九十。 二六年呢，机器人会迎来行业的拐点。人形机器人呢，全球出货产量将会突破十万台，国产供应链呢，也会全面的替代海外。 接下来我们来看看核心收益标的是哪些呢？第一是语数科技，核心供应链有中大，中大呢是航星减速器核心供应商，订单呢，也是充足的。第二个是明智， 它是属于空心杯电机加零桥手驱动独家供应商，双龙头供货。第三是奥比， 奥比是三 d 视觉模阻力供应商，那支撑环境和感知的。第四个是绿地，呃，凯波呢，是属于减速器的龙头啊，那配套呢？高动态关节。第五个是金发，它是间接持股的，属于轻量化材料供应的。第六个是立欧， 是 ai 应用叠加机器人双主线概念。第七个是埃斯顿，是工业机器人全产业链加人形机器人核心部件，再加国产替代龙衣，属于人形机器人板块和工业机器人板块加核心零部件三重核心赛道。 第二个是魔法原子核心供应链，呃，有理念制造，属于基组装加结构建战略合作伙伴。第二个是新联， 是战略投资，家电区控芯片研发。第三个是昆仑，也是属于间接持股加 ai 算法算力支撑的。 第四个是苏州高新，通过产业基金间接持股的人形机器人。那跨年春晚啊，完成了聚生智能和全民科普， 二六年一季度也会进入订单验证加 ipo 进展催化期，上游核心零部件会率先兑现业绩。二六年呢，是人型机器人量产的主声浪，这些呢，都是机器人的核心标， 后续有相关核心标走出来的话，小师妹呢，也会第一时间整理出来给大家，可以关注小师妹后续也方便关注持续更新的视频，明天就要开盘了，相信大家是不是也非常期待呢？今天的内容大家赶紧关注收藏起来吧，我们明天见啦！
213小师妹儿抓热点
00:40查看AI文稿AI文稿我没有看到你们这个机器人有比较好的应用场景，因为现在所有的人形机器人他都没有大脑，他不能够自我思考、自我决策，我们只能基于他的运动性能，也就基于小脑来做一些应用。比如说展厅的导航导览、展厅的接待讲解，还有我们安防场景下的巡逻，基于 ai 视觉算法，我们可以做一些危害场景的识别， 有陌生人闯入啊、火灾隐患的检测啊等等。所以现在整个机器它只能是基于整个的运动属性来去做个终端场景应用。再就是一些科研教学的场所，像中高职啊，本科内院校，他们 可能会开设对应的实习时和对应的机器人的课程，那就可以基于我们的本体来研发对应的教学课程，这个是现在比较明确的两个终端的场景。
144峦山说人形机器人ODM
03:20查看AI文稿AI文稿一个三百九十亿美金的人形机器人公司啊，他直播了一百个小时，干了一件什么事呢？就是翻快递啊，而且非常简单，就是把一个包裹拿起来，翻个面，让条形码向下放到另一条传送带上， 就这么一个动作，其他都干不了，对吧？ figure 零三，号称美国估值最高的机器人公司，估值三百九十亿美金，干了一百多个小时，处理了八万多个包裹， 然后全网就拼命地催，哎呀，要取代人类工作了。我就想问一个问题啊，这个活儿，一个固定的机械臂加一个视觉摄像头，几千块钱就能搞定的事，你花几十万啊，让人形机器人来干，图什么呢？对吧？这个 ceo 啊， brett 啊，还说我没有用任何的远程操控啊，全程都是机器人在自主决策。但是呢，在直播中又出现了，对吧？呃，疑似卡住挠头调整 vr 眼镜的动作啊。后来又讲啊，这个是因为训练中混杂了一些人类的数据造成的，我们且不说他有没有造假啊，这个是纯疑的 啊，你就看这家公司这个创始人啊，这个创始人 adcock 之前是干什么都干过，人才市场，飞行汽车， ai 安全， ai 硬件，他每个风口都踩到了，哈哈，然后每一个都没有做出规模化收入，这就是个典型的。什么？这就是典型的大忽悠啊，是吧？啊，他这个叫职业风口运动员，跟我们国内的很多机器人公司类似啊。 再说说人形机器人这条路线本身，你仔细想想，工厂分拣这个包裹，他为什么需要两条腿呢？为什么需要两只手和五根手指呢？ 传送带旁边放个六轴的机械臂，又快又准又便宜。人行唯一的优势是什么？说是通用性，可以适应不同的场景， 可问题是你直播一百小时只干了一个动作啊，就是翻快递，对吧？你其他都干不了。而且这个翻快递还不是正规的分拣，正规的分拣还要你看上了标签，要去做很多复杂东西，他都干不了，只能把一个包裹啊，翻成标签向下，那你的通用性在哪里呢？ 对不对？那你的未来在哪里呢啊？所以现在这个阶段，人形机器人公司就是同一个套路，精心设计一场简单的场景， 对吧？让机器人反复做一个动作，然后去配一个什么。人类要失业了，哎，你要被取代了。这样的制造焦虑的标题来博取眼球，博取流量。 特斯拉的擎天柱机器人也是这样的啊，之前都有人爆出来他就是遥控的。所以这个这些打唱歌、跳舞、打拳，包括翻快递，本质上都是同一件事，用单一场景的演示去撑起一个通用机器人的故事。 然后呢，用这个故事呢，去撑起一个几百亿美金的估值？我们真正该问的不是机器人能不能翻快递，而是这个泡沫 他支撑了多少人啊？获得巨额的收益，他又带来了多少被资本市场上的泡沫？他到底有多少应用场景啊？这样的公司大行其道，反而使得我们一些真真正正做实用机器人的公司 无法崭露头角。我认识几个非常优秀的做机器人公司，现在没办法多去搞原型机器人，因为市场估值给啊，那他们自己的那些实用的工业机器人，甚至家务机器人他都放掉了啊，所以这个就是非常可悲的。点个关注，这里是哲老师有话说，带你穿透现象看本质。
152哲老师有话说
00:43查看AI文稿AI文稿今天来看一下人形机器人的应用场景有哪些？
01:40查看AI文稿AI文稿近日，硬科技赛道高景气立欧股份凭借精准的科技股权投资布局，在 ai 半导体、新能源、商业航天等领域呈效显著，跻身 a 股创投小巨人。 作为从泵业龙头跨界的企业，公司坚守投早投高投硬科技策略，完成从传统制造向科技赋能型企业的转型。 ai 与机器人领域，公司作为深度求索，核心股东 累计投入约八点七七亿元，通过私募基金间接持有语数科技约百分之一点五七股份，切入人形机器人赛道半导体领域，公司控股百分之四十八点四五的石门半导体， 专注 igbt 功率芯片设计，已成长为公司核心骨干子公司。新能源汽车领域早期对理想汽车累计投入四点五亿元，最高持股百分之十一点七五，以变现部分或约六十亿元投资收益。 稀缺科技标的布局上，公司计划通过 t、 b、 c a 出资五千万美元间接布局 spacex， 同时间接持有新风光电子、苏州志新好政等优质标的股权。 公司形成主业支撑投资，投资反哺主业的良性循环，将投资收益反哺泵业与数字营销主业升级。 董事长王向荣表示，公司聚焦高景气硬科技赛道，挖掘优质企业，注重技术壁垒与产业协调。 未来公司将继续深耕该领域，聚焦 ai 半导体、商业航天等前沿赛道，实现公司与股东利益双重提升，其成功经验也为传统企业跨界提供了借鉴。记得点赞关注哦！
46财迅通
00:30查看AI文稿AI文稿菲律尔近日展示了两台搭载 hlex 零二系统的人形机器人，在两分钟内完成整间卧室整理。两台机器人运行同一套视觉语言动作学习策略，彼此之间无共享规划器、无信息传输、无中央调度协调。每台机器人仅通过自身摄像头感知环境，如同两人合作铺床单一般，仅凭对方的动作轨迹就能推断同伴意图。 hlex 零二无需位单一任务，单独开发专用控制器，一套通用学习系统，即可通过持续扩充数据，不断拓展能力边界。
223新战略具身移动机器人咨询
01:53查看AI文稿AI文稿天天刷到人形机器人，你可能会好奇，这玩意看着很炫酷，到底能干啥？真实落地应用的场景都有哪些？今天直接帮你浓缩总结四大核心场景。第一，工业生产场景， 落地最快最成熟，专门替代流水线枯燥、繁重、高危的重复人工作业，组装、搬运、分拣、打包、质检、巡检都能够轻松搞定，而且可以二十四个小时不停工，稳定到肌肤零失误， 完美解决工厂招工难、用工贵的难题，帮企业实打实的降本增效。第二，商业服务场景变现最快，覆盖面最 广，商场展厅、酒店写字楼、企业年会活动现场迎宾接待、讲解引导、安保、巡检样样都可以。尤其舞台商演、展会，吸睛，机器人租赁互动感强，品牌宣传和现场引流效果 直接拉满流量时代，好看又智能，就是最好的引流工具。第三，家庭民生场景， 未来的最大刚需，日常家务收纳打理简单做饭，老人陪护、儿童陪伴，全部都是普通人的高频需求。我们的房子、家具家电都是按照人体习惯设计，人性机器人天生适配居家环境，也是全民最期待、潜力最大的黄金赛道。 第四，特种作业场景，硬核刚需不可替代，电力勘探、工地巡检、消防排查、户外救灾，很多高危恶劣的环境 人进不去。机器人替代人类冲锋作业，规避人身风险，用科技都抵守住一线安全。凡人所不能抵挡的地方，就是机器人的主战场。工业补偿能商业做引流，家庭干家务，特种扛风险。机器人不会局限单一领域， 会慢慢渗透各行各业，悄悄成为新时代的刚需，你最想让机器人优先帮你解决哪一块的麻烦？评论区聊一聊你的期待！
16艾林说
03:13查看AI文稿AI文稿会走路、会跳舞、会打拳，现在还能跑马拉松。但机器人终究不是拿来表演的客户，真正要的是他能不能走进真实应用场景，真正的替人干活。 大家好，欢迎来到潮汐有数，今天咱们就从最容易被普通人看懂的一只手开始聊。很多人看机器人，第一眼看的都是整机，但问题是，整机再酷，最后也要落到真实场景里。 在工厂，他要会抓零件、拧螺丝、插线了。在仓库，他要会分拣、搬运，还要能拿放不同形状的东西。到了家里呢， 他要能拿鸡蛋不捏碎，端纸杯不捏扁，收餐具不打碎，拿食物不抓烂。这些活看着简单，其实最考验机器人的感知判断和力道控制。 所以整机能不能真正落地，最后看的不是他有多酷，而是这只手到底能不能干活。这只手可不是简单的机械手，手指要动，背后是微型电机， 动作要传出去，背后是精密转动关节，要稳要准、要有力，就会牵出斜坡、减速器、丝杠、微型齿轮这些方向抓东西不能掉、不能碎、不能变形。背后是触节传感器和力传感器，如果还要判断受力方向、力具变化，就会牵涉到六位力传感器。 最后这些动作能不能协调起来，还要看控制算法。所以这只手表面上看是灵巧，手往深了看，其实是机器人驱动传动、感知控制的一次集中考试，它不是让手指动起来就行。 真正难的是机器人要知道自己摸到了什么，也要知道自己该用多大力。这背后考验的已经不是某一个零件，而是一整套系统能力。但讲产业，不能只讲技术名词。最后还得回到三个更现实的问题，有没有订单？能不能交付？能不能变成营收和利润？ 做出一只样品是研发能力，能稳定交付一批产品才是产业能力。前者看技术， 后者看量率、成本、供应链和客户验证。所以，人型机器人接下来不能只看整机发布了多少台，更要看整机背后的关键零部件。谁能从送样走到小批量，从小批量走到批量交付， 再从交付走到收入和利润？如果只有概念，没有交付，那还是故事。如果有交付，但压不住成本，那就是辛苦钱。 如果既能稳定交货，又能压住成本，还能被更多主机厂采用，那才说明他不只是实验室里的炫技，而是真的变成了一门生意。所以，这只手往浅了看，是灵巧，手往深了看，是人形机器人商业化的一道考题。 会动是热闹，会感知、会控制，能交付、能赚钱才是生意。人形机器人现已走进了家庭，你愿意为他买单吗？评论区里聊聊吧，这里是潮汐有数，留个关注， mua。
2潮汐有数
00:32查看AI文稿AI文稿这款是特斯拉的吸尘器，这个是后面它的使用场景。新的功能还可以听，比如说听懂自然语言指令垃圾垃圾袋，打开垃圾箱把它扔进去，使用一些刷子呀，包括过气的清洁，还包括取厨房纸巾， 是炒菜，他在乱搅，他在炒菜搅，包括是用吸尘器清洁地面，他在制作机器人。
45Anthony
06:04查看AI文稿AI文稿喂，哈喽，我刚就是我以前看到这个这个直播就是关于这个飞哥机器人的一个物流分拣的一个场景，可以看得到，我现在已经直播接近五个小时了。 那我给大家说一下啊，根据我所了解吧，这个飞哥应该是去年或者什么时候成立的一家新创的呃，人形机器人公司，他就类似特斯拉的那个擎天柱， 到目前我认为他是应该是在他们公司内部的一个直测试的一个场景，应该不是真实部署的，因为当我从这个倒影那里看到其实他这个物流又回来了， 可以看到他已经分解动作了。这个分解呢？嗯，应该就是把这个标签页给放到底部，然后再方便后续识别，这样去模拟一个真实的物流分解的一个场景吧， 然后这些包裹的形状各异，是吧？你看可以看到天了，你看这个动作，他直接抛起来让他旋转到对应的角度，然后他旋转下来之后，他还能识别到并没有真实的放到底部了，又把他推了一下刚刚那个箱子，看到没有？厉害厉害，实在太厉害了， 我觉得这算是一个顶级的顶级的人机机器人了吗？因为他确实至少从目前来说可以看到他可以取代这个物流分拣的一个一个工作， 这将又是一个呃，可以取代多少人呢？你看因为这个机器人呢，可以大规模的部署是吧？虽然我认为这一家 figure 他 应该没有解决量产问题的，就不像特斯拉，特斯拉就完全垂直整合了这个制造的工艺，制造链以及供应链， 可能他这个我认为有可能小公司进步啊或者创新啊，都比较快，但是长期来说我还是比较看好他是拿的那个擎天柱的，然后我们继续看一下吧，他直播了五个小时，我目前来看没有看到他有出现失误的情况， 不过直播开始之前也看到有有什么失误呢？他就是。呃，就是因为这个传送带啊，刚刚就是个失误，看到没有，他就是个失误。 还有另外种传送就是传送带因为他滚动的作用又把这个箱子给翻过来了，这是一种情况，当然了，这种情况我认为就是可以在最后的一个节点。嗯，又把那些没有识别的又给他做个兜底的操作，就把他重新翻回来吧。那种应该是极少的，极少数量我估计。嗯， 百分之一以下或者零点几很少。那目前可以看到他已经筛选了六千多个包裹了。看一下这个速度吧，一二 大概三秒一个。我大概数了一下啊，可以数我，我能成三百秒，三百秒哦，三千三千秒左右，可能是四秒多一个吧。 啊，我也不知道怎么算，我们再看下评论吧。有人在操控他，这不是真的啊，我觉得这是真的，因为操控的话就没必要了是吧？你既然是一个真实的使用场景，你最终还是要部署到别人家的工厂里面的，如果还是操控，那你和使用真的有什么区别呢？那成本还是降不下来是吧。 家里有这样的弗兰克表现比较好。机器人，为什么机器人没有劳动法？我们所有人都被解雇了。 frank， 我 发现就是外国人很多都把它叫成 frank。 可能是这个 f 开头吧。 frank 零三这样子， 总有一天让我们吃亏的。他把箱子弄坏了。并没有并没有弄坏啊，从前后有一个白色机器人走过，部门经理就是 这个设备，可能整整个通常能约大约五个小时才充电。目前不清楚啊，反正他已经直播了。五个小时还还不需要充电呢。当我， 当我们的机器人接管。你难道没看到把环境更干净，没有把手。虽然是疯狂的，但是兄弟他已经坚持五个小时啊。对，确实，这网友说到一个点了，就他不需要休息，这就很恐怖了， 一个人你可以连续五个小时吗？至少要停下来休息一下吧，是吧，就是在一想这个很有未来。 如果工资和收入支出四万一年，相当于一名二点五万年工作。一年的工作成本。确实给给我这个四万美元的话，你花二点五万美元 应该就取可以取代。就相当于如果你把这个机器人的成本做到四万美元，那么就可以取代现有的员工了。我认为是这样的， 这特斯拉这个机械，他说做到两万美元以下，我觉得四万美元应该这种场景已经足够的便宜了，而且他必须要休息。我认为他的他的那个工作效率啊。不是工作效率吧，是总的工作成果，就是他筛选出来的包裹做十四小时下来，我认为应该是比人类多的 没结果。没有一个，没有医保，没有度假，甚至工作，你不需要关灯，关灯确实你不需要空调啊，那些什么的。 觉得他很可爱。兄弟看着这个我都能感觉到肩膀疼，能不能看到这个人什么到不了 这完全没有价值。好吧，就先放到这里吧。呃，总体来说呢，我觉得目前没有看到特斯拉的这更更加新的一些演示，所以这个未来怎么样？不清楚， 你看他一看又出现了个错误，而且他非常犹豫啊，就是比人类还是少慢一点，但是问题不大，人类你极限 筛选的速度就一样了，没办法升级了。但是机器人不一样，他可以不断的升级，估计效率，最终的效率还可以提升几倍。然后最重要的是他们不需要任何 人类需要的东西，比如说休息啊、度假啊、医保啊，他可以二十四小时都在工作，这个就很恐怖了。好，就先这样吧。
183Deepdick
01:51查看AI文稿AI文稿首选就是人形机器人，第一个马斯克的人形机器人的量产，也就是擎天柱的量产，这是一个大家可能能够在短期里面看到落地的这个消息层面的行业上的一些落地的时间点。第二个是人形机器人，我们又把它叫做具身智能， 实际上是物理 ar 的 落地应用场景，实际上我觉得比马斯克的人形机器人的量产，其实他的行业逻辑更清晰，所以这块其实是一个重中之重。 加上其实人性机器人板块其实前面有过一段调整，而且我们看最近其实一些一季报业绩比较亮丽的，而且又是本身是产业链上的一些头部公司，股价已经创了新高了。 所以人性机器人板块我觉得哪怕作为是现在的科技方向的一个轮动，也应该是最强的，这是一个我觉得最重要的。 第二个你可以做，而且预期时间没有落地的。第一个谷歌的 ar 眼镜，第二个就是苹果的折叠屏，那么苹果的折叠屏应该是在九月份跟苹果十八 pro 同步发售，从时间上来讲，发售的时间是有的， 那不管怎么样，其实这个期待度是挺高的，而且我也看了一下，其实股票基本上已经有资金开始慢慢的介入了，都没有加速就走的很平稳。这种其实最好的，也就是说能够让你有充分买入的时间，等到这个个股加速了以后，你再择机去兑现利润，这是比较好的。 那么电网这块我觉得加上现在大家都很清楚北美缺电这块，这个包括我们的十五的电网的建设，所以电力加上智能电网这块，乃至于说北美的变压器等等，这些我觉得都可以关注，应该是没什么太大问题。所以三个排序，我觉得从行业的这个角度来讲， 我可能首选人性机器人，从市场的世界落地的角度上来讲，我可能会选消费电子，炒冷饭可能会选电网。
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02:48查看AI文稿AI文稿我左边应该是一位主持人，右边是我的家长指挥军， 前面有好多人，应该是观众，还有好多摄像机，大家好像很期待我的表现呀。你们好，欢迎来到纸人，我是灵犀 x 二，今天将由我为您服务。灵犀带我们去展厅看看吧。好的，请跟我来吧， 展厅到了请往这边走。
16不凡科技
02:00查看AI文稿AI文稿美国 facebook 公司的 f 点零三人形机器人正在进行一场史无前例的七乘二十四小时直播。到今天中午，他已经连续工作了超过三十个小时，没有任何停积，累积处理了四万五千个包裹，效率是普通工人的一点八倍。这不是实验室里的演示，这是真实的工业场景。 机器人要自己检测条形码，抓取包裹，调整方向，再把条码朝下放到传送带上。最牛的是，全程没有一个人干预，电量低了，他会自己呼叫另一个机器人来接班，真正实现了七乘二十四小时不间断工作。很多人可能觉得，不就是分拣个包裹吗？有什么难的？ 我告诉大家，这背后藏着人形机器人商业化的三大核心技术突破。第一个也是最关键的，就是 helix 零二单一神经网络系统。以前的机器人走路是一个程序，抓东西是另一个程序，视觉识别又是第三个程序，拼在一起经常出问题。 但 f 点零三不一样，他用一个大脑直接控制全身所有动作，摄像头看到什么，大脑直接指挥手脚怎么动，反应速度和协调性提升了好几个档次。第二个是多机自主协助能力。这次直播不是一台机器人在干活，而是一整队， 他们共享同一个大脑，互相知道对方在做什么，谁累了谁休息，无缝衔接，这才是未来工厂的样子，不是单个机器人替代工人，而是整个机器人团队替代整条生产线。第三个是极致的可能性， 以前人形机器人跑几个小时就会出故障，这次 f 点零三连续跑了三十多个小时，还在继续，虽然直播中也有失误，比如偶尔会把包裹放歪或者掉地上，但这个稳定性已经达到了工业级应用的门槛。更可怕的是 figure 的 产能速度， 过去一百二十天，它们的生产效率提升了二十四倍，从每天造一台变成了每小时造一台，光上周就生产了五十五台 f 点零四机器人已经锁定设计，开始交付零部件了， 官方说这是迄今为止最大的技术飞跃。机器人造的越多，收集的数据就越多， ai 模型就越聪明，然后就能造更多更好的机器人。这个正向循环一旦转起来，速度会快的超出所有人的想象。
56阿福汽车
07:24查看AI文稿AI文稿家人们，今天咱们聊一个特别火的概念，物理 ai。 你 可能在新闻里看到过，比如英伟达 ceo 黄仁勋说 ai 的 下一个浪潮是物理 ai， 特斯拉的人形机器人 optimus 在 工厂里搬箱子，还有自动驾驶汽车，越来越聪明。那到底什么是物理 ai？ 它跟 chat、 gpt 这种只会聊天儿的 ai 有 什么区别？ 简单来说，物理 ai 就是 让 ai 从数字世界走进物理世界，不仅能理解文字图像，还能感知真实环境，控制机械身体，做出物理动作。如果说大语言模型是大脑， 那物理 ai 就是 给这个大脑装上身体和感官，让它能在工厂、道路、家庭里真正干活。那物理 ai 具体分为哪些类别呢？咱们可以把它分成四大门派。 第一类是聚深智能与机器人，这就是给 ai 一个物理身体，比如人形机器人、工业机器人、服务机器人。第二类是自动驾驶，让汽车自己看路，自己决策、自己开。 第三类是工业 ai 与智能制造，把 ai 用在工厂的生产线，优化质量检测、预测性维护上。 第四类是智能仿真与数字孽生，在虚拟世界里模拟物理规律，用来训练 ai 或者优化真实系统。 这四类不是割裂的，比如自动驾驶就需要仿真训练人形机器人，也需要工业场景落地，咱们一个个看行业背景、现状和趋势。先说聚深智能与机器人这个行业，其实几十年前就有了工业机器人， 但传统机器人是傻大粗，只会重复编程好的动作。现在有了大模型，机器人开始有了脑子，能理解自然语言指令，比如你说把那个红色螺丝拧到左边，它真能听懂并执行。行业背景是全球老龄化，家具劳动力成本上升，中国、日本、欧美都在抢人形机器人的赛道。 现状是特斯拉 optimus、 figure、 ai、 波士顿动力优、必选智源机器人、语数科技这些企业你追我赶。但人形机器人目前成本还很高，一台几十万到上百万，主要用在汽车工厂做搬运、质检。趋势是什么？ 黄仁勋预测，未来人形机器人可能跟汽车一样，普及成本降到一两万美元，进入家庭服务、养老护理、危险作业。但这里有个问题，你觉得人形机器人最先大规模进家庭，是做什么？是做饭、扫地，还是陪伴老人？ 再看自动驾驶，这大概是物理 ai 里离普通人最近的行业背景是汽车产业百年变格，电动化之后就是智能化。 现状是特斯拉 f、 s、 d 在 北美已经能做到端到端自动驾驶。威某在旧金山凤凰城跑无人出租车，国内华为 a、 d、 s、 小 鹏 x n、 g、 p， 百度萝卜快跑也在疯狂追赶。但注意， 真正的 l 五级完全无人驾驶还没实现，现在都是 l 二加到 l 四，需要人类监督或者限定区域。趋势很明显，端到端大模型正在取代传统规则代码，激光雷达成本在降，纯视觉路线和融合路线还在打架。二零二六年可能是高阶智驾普及的关键年。 但我想问问大家，你敢坐完全没有方向盘的出租车吗？如果票价只有普通出租车的一半呢？然后是工业 ai 与智能制造，这个可能听起来没那么酷，但它是物理 ai 最赚钱的领域。行业背景是全球制造业回流，柔性生产需求增加， 工厂要从大规模生产转向大规模定制。现状是 ai 已经在质检、预测性维护、供应链优化上落地。 比如用视觉 ai 检测电路板瑕疵，准确率超过老师傅，用算法预测机床什么时候会坏，提前维修。西门子、通用电器、海尔卡、奥斯树根互联、华为 fusion plant 都在做工业互联网平台， 趋势是黑灯，工厂越来越多， ai 不 仅看和预测，还能直接控制机器人调整生产参数。不过有个灵魂拷问，如果工厂全自动化了，还能直接控制机器人调整生产参数。不过有个灵魂拷问，如果工厂全自动化了，还能直接控制机器人调整生产参数。不过有个灵魂拷问是智能仿真与数字孽生。 这是物理 ai 的 幕后英雄。行业背景是真实世界，训练 ai 太慢、太危险、太贵，比如让自动驾驶在真实道路上撞几千次来学，安全显然不可能。 现状是英伟达 omniverse、 西门子 illustrator 打锁系统 ansis， 这些平台能构建高度逼真的虚拟世界，让机器人在仿真里先练几百万次，再部署到现实。 数字孪生还用在智慧城市、能源电网、航空航天。趋势是仿真即服务云、原生仿真以及和生成式 ai 结合，直接深层训练场景。 但这里有个有趣的问题，如果 ai 在 虚拟世界学得太好，到了真实世界水土不服怎么办？仿真和现实的差距也就是 reality gap， 怎么破？ 说到产业链和龙头企业，咱们分上中下游来看，物理 ai 需要巨大的边缘计算和云端算力，英伟达是绝对霸主。 gpu jackson 边缘计算平台、 omniverse 仿真平台通知国内，华为、升腾、韩五 g、 地平线、黑芝麻在追赶英特尔， amd， 高通也在布局。 中游是模型和算法。这里分几类，自动驾驶有特斯拉、 vivo、 百度、 apollo、 华为、小鹏。机器人有 figure ai、 波士顿动力、 agility robotics、 u b i。 智源机器人、语数科技。工业 ai 有 西门子 g e p t c。 海尔、华为仿真有 ensys、 达索、西门子、英伟达。下游是应用和系统集成汽车厂商如特斯拉、比亚迪、蔚来。 机器人集成商如库卡 a b b。 发纳科。工业互联网平台如西门子、 minds、 fear、 海尔卡、奥斯、浪潮、云舟。国内外对比很有意思，美国在芯片、基础、模型、自动驾驶上领先，英伟达、特斯拉、 open i i 形成生态。 中国在应用场景、制造能力、数据规模上有优势。人型机器人企业数量全球最多，自动驾驶落地场景丰富，但高端芯片和工业软件还有差距。 欧洲在工业软件、精密制造、汽车传统强项上底蕴深厚，西门子、 sap 博士、大众都是隐形冠军。日本在机器人硬件、精密减速器上有优势，芬纳科、安川电机、哈莫纳科是核心供应商。 韩国在存储芯片、三星电子、现代汽车上布局物理 ai 不是 某一个技术，而是 ai 与物理世界深度融合的新范式， 它正在从数字智能走向物理智能，从感知智能走向行动智能。短期看，工业场景和自动驾驶是最先落地的现金牛，中期看人形机器人可能在工厂和物流中普及。长期看通用物理 ai， 一个能适应多种物理环境的智能体可能是终极形态， 但挑战也很大。算力成本、安全、论理标准缺失、仿真与现实的差距，以及最关键的，物理 ai 犯错是有真实代价的，不像 chat、 gpt， 说错话可以道歉，自动驾驶撞车、机器人伤人可是大事。最后必须跟大家说句心里话。 免责声明，本内容仅供信息分享与参考，不构成任何投资建议。物理 ai 是 个长隧道，现在很热，但泡沫也不小，很多公司还在稍前阶段，技术路线也可能变。大家如果对这个领域感兴趣，建议多关注底层技术突破和真实订单落地，别只看 ppt 和发布会。 好了，今天聊到这儿，你们最看好物理 ai 的 哪个方向？是觉得特斯拉能率先让机器人进家庭？还是认为中国会在工业 ai 上弯道超车？或者你觉得物理 ai 最大的风险是什么？欢迎在评论区聊聊，咱们一起探讨。
78财讯科技大喇叭
02:52查看AI文稿AI文稿各位朋友下午好，今天我们来聊一个可能正在重塑中国 ai 产业格局的重磅消息。就在几天前， 国产大模型 deepseek 发布了其新一代旗舰产品 v 四系列。这不仅仅是一次简单的版本更新，更被业界视为中国 ai 从能用到好用再到自主可控的关键一跃。而在这场技术浪潮中，一家公司的动作尤其引人注目， 它就是数字营销领域的龙头立欧股份。根据最新消息，立欧股份已经率先行动，将其自研的 koop swarm 多智能体系统探索性地集成了 deepsea v 四 pro 模型。 这意味着什么？简单来说，立欧股份的 ai 广告基础设施现在开始稳定运行在一个具备完全自主可控能力的技术战上。这次合作的背后，是 deepsea v 四展现出的三大硬核实力。 第一是百万级别的超长上下文处理能力，让模型能像专家一样深度理解复杂的品牌背景和营销需求。第二是其创新的混合注意力架构，大幅提升了处理效率。而最关键的第三点，是他对华为、升腾等国产芯片的深度适配， 这三者的结合，为 ai 应用的国产化铺平了道路。对于立欧股份而言，这一步棋的战略意图非常清晰，他们正在构建一条自研多智能体系统、 国产开源大模型、未来国产芯片自有化部署的全站国产化技术链。过去我们谈 ai 营销，更多是一个人加一个工具， 而现在通过 c u b swarm 系统，它变成了一个人指挥一支由多个 ai 智能体组成的专业团队，从创意策划到素材生成，再到品牌合规审查，分工明确、协调高效利诱股份将这种新模式定义为氛围式营销。更重要的是，在 ai 应用 从概念验证走向商业落地的关键窗口期，利优股份的这次实践为整个营销行业描模出了一条巨像化的全站国产化路径。 它向市场证明，我们不仅能做出世界一流的 ai 模型，更能围绕它构建其安全、高效、可落地的产业应用生态。我们看到，随着模型能力、推理成本和硬件生态这三个关键变量同时收敛，国产 ai 应用大规模商用的窗口正在打开。 利欧股份的率先接入不仅巩固了其在 ai 营销时代的领先地位，更像是一个信号，预示着中国数字经济的核心领域正加速迈向技术自主、安全可控的新阶段。这条国产化路径一旦走通，其意义将远超一个行业。它意味着 在未来的全球 ai 竞争中，我们将拥有更多定义规则、引领创新的底气。感谢收听，关注于哥聊公司！
900@余哥聊公司
00:22查看AI文稿AI文稿眼前这款人形机器人正在开展物流包裹分拣作业。这是费比尔在 u 兔平台发起的分拣实测直播，机器人依照视觉摄像头识别包裹外形、定位面单标签所在面，并完成标签摆正倒置规整作业。截至直播当前， 机器人已连续作业近九小时，累计分拣包裹超一万件。
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