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#ai4s #人工智能 #英伟达 #黑科技 #硬核科普 AI for Science领域企业布局及特点(按拼音分类) 1. 制药研发领域 ● (Jing Tai Kong Gu):港股18C规则下首家上市特专科技企业,依托“物耀计算+AI+机器人”技术,构建早期药物研发闭环,延伸AI4S平台。 ● (Ying Xi Zhi Neng):港股首家AI制药企业,聚焦创新药管线开发,特发性肺纤维化药物INS018_055进入全球I期临床。 ● (Yao Ming Kang De):CXO龙头,AI赋能全链条,化合物筛选效率提升40倍,AI订单占比达35%,服务全球18家顶级药企。 ● (Hong Bo Yi Yao):自研PR-GPT大模型优化药物设计,效率提升50%,IND申报成功率行业前三,获默沙东、辉瑞等合作订单。 2. 新材料与前沿技术 ● (Zhi Te Xin Cai):首家明确布局AI4S,与中国科大共建产研平台,接入“九章三号”量子计算机,主攻相变微胶囊新材料,产品入选央视科技春晚。 ● (Dao Shi Ji Shu):布局固态电池材料AI研发,投资APU芯片厂商,建设原子级智算中心,依托材料龙头地位加速产业化。 ● (Yan Shan Ke Ji):与北大共建“聚变与新能源平台实验室”,聚焦仿星器聚变装置物理与工程、AI4S及材料研究。 3. 算力基础设施与平台 ● (Zhong Ke Shu Guang):超算龙头,为高能物理等领域提供AI算力支持,发布“熙辰”高能物理大模型,强化底层保障能力。 ● (Bing Xing Ke Ji):稀缺AI4S算力服务商,与DeepSeek合作,为智慧医疗、材料科学提供算力资源,深度绑定英伟达生态。 ● (Jie Chuang Zhi Neng):拟40亿元采购IT设备推进AI战略,“常青云”智算平台与摩尔线程战略合作,智算云业务需求增长。 4. 工业仿真与AI工具 ● (A Er Te):汽车研发AI4S龙头,AI工具使仿真测试效率提升10倍,与英伟达共建算力底座,服务特斯拉、比亚迪等客户。 ● (Suo Chen Ke Ji):CAE仿真软件龙头,AI加速仿真,将传统数天计算压缩至分钟级,实现工业研发效率质变。
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在2025年12月前后举行的国际机器人展(iREX 2025)上,发那科集中展示了其最新技术路线:与美国半导体巨头英伟达(NVIDIA)深化协作,同时明确提出面向 ROS 2 与 Python 的开放式开发体系,并在GitHub上公开机器人相关驱动代码。长期以来以自有体系与高可靠控制著称的发那科,正主动打开接口,开始与外部开发者生态建立连接。这并非一次简单的技术升级,而是发那科对自身角色的重新定义— 从“以自有体系著称的设备制造商”,迈向“物理AI落地的平台型企业”。通过支持 Python,并公开 ROS 2 相关驱动,发那科向外界释放了一个清晰信号:外部开发者可以直接在发那科机器人之上,进行视觉识别、动作优化、AI算法等应用开发。其目的并非放弃控制权,而是在不动摇安全与稳定前提下,加快应用生态的形成速度。与英伟达的合作,是发那科开放战略的另一根重要支柱。其关键并不在于算力本身,而在于—仿真成果能否无缝回到真实产线并稳定运行。相比生成式AI,制造现场更关注安全性、延迟与再现性。发那科正试图用自身在控制与可靠性上的积累,补足AI落地过程中最薄弱的一环。真正的胜负,不在下一季度订单,而在未来数年:当AI被导入制造现场时,是否会被“自然地”部署在发那科机器人之上。物理AI的竞争,已经从算法之争,进入了平台能力与实装能力之争。#发那科FANUC#英伟达NVIDIA#物理AI#工业机器人#中日制造互联
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