论坛背景与主题 - 2025世界人工智能大会AI商业落地论坛以"实效派AI，落地见真章"为主题，连续8年发布《AI商业落地应用价值研究系列报告》[3][4] - 论坛由世界人工智能大会组委会指导，亿欧、上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司主办，汇聚产学研多方嘉宾[3][5][6] AI产业发展现状 - 2025年是AI基础理论重大突破节点，部分技术达世界领先水平，ChatGPT打破技术临界点，DeepSeek推动商业突破，AI进入爆发元年[8][11] - AI产业呈偏态分布，资本涌入导致泡沫，预计三分之二企业将倒闭，剩余企业进入实际应用阶段[37] - AI本质是"权利转移"，从传统精英转向AI技术精英，需理性看待发展[38] 技术架构与生态演进 - AI发展依赖"三螺旋"架构：基础资源（算力、算法、数据）是根基，高质量语料为当前最大瓶颈[11] - 算力建设需绿色能源支撑，未来用电GDP占比或超3%，模型优化和开源显著降低小团队创业成本[11] - AI Agent崛起将重构人机交互，成为操作系统级入口，SaaS公司最易转型为Agent服务商[11] - 合成数据将占训练数据50%，底层算力芯片国产化加速[12] 行业应用落地 - 互联网行业AI渗透率达90%，科研教育、医疗健康等领域潜力大，医疗药械企业渗透率已达60%[11] - 制造业供应链协同痛点突出，非标图纸解析需大模型实现结构化数据转换，70%零部件设计直接使用二维图纸[14][17] - 医疗AI在脑血管疾病防治中临床价值显著，AI辅助手术可提升成功率，但面临药监局审批、临床指南背书等挑战[58][62][63] - 教育AI通过多模态智适应模型破解资源不均问题，实现个性化学习[73] 企业级AI实践 - 企业AI落地核心在于数据治理与精准性，需构建专属知识体系与智能体保障业务可靠性[33] - 企业智能体需解决数据隔离、流程僵化、过程失控三大瓶颈，通过可配置平台实现价值交付[66][67][69] - 垂直领域Agent依赖行业数据积累与场景理解，非技术公司更易突围[28] 技术前沿与创新 - AI芯片向专用化发展，全球AI ASIC芯片市场2027年将超300亿美元，中国本土企业占比不足3%[41][42] - 多模态AI融合自回归与扩散模型，通过智能体整合碎片化工具实现端到端创作[71] - AI治理需建立三层框架：评测系统、加固系统、围栏系统，确保输出符合安全与价值观[47][50] 商业化模式与价值 - 实效验证是商业落地焦点，提出SCE模型（战略价值、创收能力、降本增效）衡量企业价值[12] - 价值分成的"包工头模式"受关注，需关注行业渗透不均衡现状[11] - 决策智能平台需具备多模态数据集成、业务语义层核心能力，实现"有数据即有软件"的范式革命[54][61]

具身智能技术发展 - 人工智能与机器人深度融合推动具身智能体向更高层级的自主化、智能化发展，智能体通过感知、决策与规划在物理环境中实现行为的能力成为关键技术方向 [1] - 具身智能体零部件涵盖高精度传感器、仿生执行器、边缘计算芯片、柔性材料等关键领域，技术水平直接影响整机性能与应用场景拓展 [1] - 当前技术前沿聚焦仿生触觉传感器、柔性驱动机构、边缘智能芯片，共性挑战包括可靠性、成本控制、标准化，应用生态覆盖人形机器人、工业自动化、医疗康复等场景 [1] 论坛活动信息 - 论坛主题为"聚焦核心部件 赋能具身智能"，由中科协企业创新服务中心等机构主办，拟于2025年8月10日在北京亦创国际会展中心举办 [2] - 议程包括专家报告、企业解决方案发布、圆桌交流等环节，与同期世界机器人大会博览会联动，重点探讨仿生触觉传感器、柔性驱动机构等核心部件对工业机器人、人形机器人整机性能的突破作用 [3] 行业动态与研究成果 - 2024年机器人行业上市公司年报显示75家企业业绩表现分化，部分企业领跑行业 [6] - 2023年55家机器人上市公司年报反映行业洗牌加剧，喜忧参半 [7] - 人形机器人领域出现量产爆发与价格战，同时面临技术突破（如仿生机器人模仿松鼠跨越复杂地形）与产业重构 [7] - 微纳感知、具身智能算法、机构智能等技术创新成为院士及专家关注焦点，浙江大学、清华大学等机构在动作复现、智能发展挑战等方面取得进展 [7] - 国际前沿技术包括螳螂虾仿真机器人、3D打印软机器人手、折纸制造四足机器人等，显示跨学科融合趋势 [7]

AI发展现状与挑战 - AI正处于快速演化的关键阶段，大模型、具身智能与科学智能深度融合构成"知识飞轮"，可能使AI学习与再生能力超过人类[1] - AI发展面临结构性挑战：算力瓶颈、数据枯竭、评测滞后[1] - 传统依赖算法堆叠和数据量的发展路径已难以拓展AI边界[2] 数据与算力瓶颈 - 数据短缺制约大模型发展，多模态输入、合成数据生成等方式面临质量、成本和验证机制挑战[2] - AI系统面临智能水平提升与推理能效下降的矛盾，需关注单位能耗下有效Token数量[2] - 大模型训练成本激增：最新一代训练耗资约100亿美元，需20万张GPU卡支持，预计2035年突破1亿张卡[8] - 算力依赖呈指数级增长，传统电子芯片架构优化受限于晶体管物理天花板[8] 评测体系与原创能力 - 现有模型评测体系易被"对症"优化，需引入任务导向、动态更新与专家混合评估机制[2] - AI缺乏因果建模能力，科学建模需要简约假设和逻辑自洽的因果体系[3] - AI在10%原创性突破问题方面力有不逮，重大理论提出无法仅靠数据堆积[5][6] - 部分大模型已具备因果性文本结构识别能力，但语义层面理解尚不明确[3] 技术突破路径 - 提升AI系统性能的两条路径：保持能效水平提升智能水平，或通过软硬件协同优化提高单位能耗推理能力[8] - 光计算可突破能效瓶颈，需算法层面推动低精度模型优化，并利用光介质提升芯片间通信带宽[8] - 下一代AI系统需实时感知物理环境，与传感器和执行器深度融合[8] - 未来AI可能由100万个机器人在物理世界实现全域智能协同，形成新进化路径[9] 行业应用与趋势 - AI for Science在具体子任务中表现出色，尤其在"从类比中发现新结构"方面潜力巨大[7] - 机器人行业与AI融合加速，人形机器人量产爆发引发价格战，但上市公司业绩普遍承压[11][12] - 具身智能成为研究热点，微纳感知、仿生技术等推动机器人创新发展[11][12]

核心观点 - 思哲睿智能医疗康多机器人SR2000成功完成全球首次跨洲际三控制台多点协作远程手术，实现异国双患者端无缝切换连台手术[1][2][3] - 该手术模式开创远程医疗新纪元，具有里程碑意义[3][6] - 三控制台技术（Triple-Console Telesurgery）为全球首创，支持2+X控制台热备技术[7][12] - 手术验证了跨洲际远程协作的可行性，网络传输稳定高效，操作精准无误[3][13] - 公司产品设计荣获全球工业设计三大奖项（红点、IDEA、IF）[15] 技术突破 - **三控制台远程手术模式**：支持患者端1个控制台+远程端2个控制台，实现多点协作[7] - **2+X控制台热备技术**：远程医生端可随时接入，提供术中安全备份[12] - **跨洲际无缝切换**：1小时内完成中国福州与哈萨克斯坦阿拉木图双患者端手术切换[3] - **开放式多屏幕控制台**：满足远程医生对患者端全方位信息获取需求[15] 手术细节 - **中国患者端**：福州大学附属省立医院叶烈夫教授主刀，实施康多机器人辅助输尿管端端吻合术[5] - **哈萨克斯坦患者端**：阿拉木图肿瘤学研究所Husan教授主刀，实施康多机器人辅助肾部分切除术[5] - **远程指导医生**：法国IRCAD学院李学松教授与北京杨昆霖教授共同参与[5] 行业意义 - **技术传承**：延续2001年林白手术（跨大西洋首例远程手术）与2018年5G远程动物实验的技术脉络[4] - **资源整合**：支持多学科专家远程协作，提升复杂手术成功率[12] - **培训扩展**：实现多地远程带教，推动医疗资源下沉[12] 产品展示 - **康多机器人SR2000 Plus**：展会展出"4+1模式"五臂机器人系统，获国际专家高度评价[20] - **设计奖项**：开放式控制台设计获2024-2025年红点、IDEA、IF三大工业设计奖[15] 未来展望 - 从三控制台向N控制台扩展，探索多点协作体系[19] - 提升远程手术协同效率，推动医疗服务普及[19]

2025世界人工智能大会FutureTech论坛 - 论坛主题为"AI与资本共绘未来蓝图"，汇聚全球顶尖投资机构、创新企业领袖与行业专家，探索人工智能技术与资本的双向赋能 [1] - 东浩兰生会展集团战略升级为"AI产业生态构建者"，通过四大子品牌构建覆盖AI全生命周期的创新服务体系 [2] - 中国工商银行上海市分行推出"智涌申城"全面服务方案，通过"股贷债保租"多层次服务体系加速开放AI应用场景 [4] - 中移互联网展示六大AI产品矩阵，包括消息智能体、AI+5G新通话、云OS智能体等，并强调安全与创新的平衡 [6] - 威客引力总经理分享构建AI生态赋能平台的经验，帮助创新团队跨越从实验室到市场的"死亡谷" [9] - 圆桌对话环节围绕"AI创新的价值锚点与终局猜想"展开深度讨论，从技术突破、商业落地、资本赋能等维度提供多元视角 [11] 论坛后续活动安排 - 未来两天将呈现50家初创企业轮番路演，展示AI最前沿创新 [14] - 投融资对接会、Workshop、开放麦等活动将深度链接资源 [14] - Future Tech展区汇聚200家创新团队，呈现技术成果与创意碰撞 [14] 机器人行业动态 - 75家机器人上市公司2024年报亮点出炉 [22] - 55家机器人上市公司2023年报显示行业洗牌加剧 [22] - 人形机器人领域出现量产爆发和价格战现象 [23] - 机器人概念上市公司2024上半年业绩普遍承压，但机器人与AI打通迎来机遇 [23] - 53家机器人上市公司2023中报表现各异 [23] - Uber Eats将在日本推出机器人送货服务 [23]

工业和信息化部下半年重点工作 - 实施新一轮十大重点行业稳增长行动 发挥工业大省引领作用 [1] - 制定增强消费品供需适配性方案 加快人工智能终端、超高清视频、智能穿戴、无人机等技术开发应用 [1] - 推动金融支持新型工业化指导意见 扩大"科技产业金融一体化"专项实施 [1] - 加快清理拖欠企业账款行动 建立涉企收费长效监管机制 [1] - 加强科技创新平台建设 培育科技型企业孵化器 [1] - 启动工业新兴产业发展行动 完善人形机器人、物联网、高端仪器仪表产业政策 [1] - 完善服务型制造创新发展政策 提升工业设计水平 [1] 数字化转型与技术创新 - 制定数据要素赋能新型工业化实施意见 推进产业数字化转型 [2] - 完善基础软件、工业软件高质量发展政策 [2] - 建设国家级人工智能开源社区 深化"人工智能+制造"行动 [2] - 分级分类深化工业互联网应用 培育工业智能体 [2] 企业培育与行业治理 - 出台专精特新中小企业发展壮大机制政策 修订高新技术企业认定管理办法 [2] - 探索优质企业主动发现机制 推动优惠政策免审即享 [2] - 加强光伏等重点行业治理 以标准提升倒逼落后产能退出 [2] - 完善工业和信息化领域强制性国家标准体系 [2] 机器人行业动态 - 75家机器人上市公司2024年报披露 行业竞争格局显现 [4] - 人形机器人领域价格战爆发 量产带来产业重构 [4] - 机器人概念上市公司2024上半年业绩普遍承压 与AI技术融合成新机遇 [4] - 越疆科技港股上市后市值翻三倍 领跑机器人赛道 [4] - 仿生机器人技术取得突破 借鉴松鼠跨越复杂地形能力 [4] - 清华大学团队加速复现波士顿动力机器人动作技术 [5] - Uber Eats在日本推出机器人配送服务 [5] - 国际前沿技术包括螳螂虾仿真机器人、3D打印软机器人手等创新成果 [5]

启明创投AI领域布局 - 启明创投是中国在AI领域最早投资且布局最丰富的投资机构 [1] - 连续三年主办世界人工智能大会"启明创投·创业与投资论坛" [2] - 累计投资100余个AI项目，覆盖AI产业全链条 [2] - 是人工智能领域中国乃至亚洲最活跃、最具影响力的投资机构 [2] 2025启明创投AI十大展望 基础模型 - 未来12-24个月，200万Token的上下文窗口将成为顶级AI模型的标配 [3] 多模态模型 - 通用视频模型有望在12-24个月内出现，可处理视频模态下的生成、推理与任务理解 [4] AI Agent - Agent形态将从"工具辅助"走向"任务承接"，首批真正意义上的"AI员工"将进入企业 [5] - 多模态Agent将不断走向实用化，在医疗、金融、法律等行业率先实现突破 [5] AI基础设施 - AI芯片领域将有更多"国设"且"国造"的GPU开启批量交付 [6] - 未来12-24个月Token消耗量将提高1至2个数量级 [6] AI应用 - AI交互范式转移将在未来两年内加速到来，推动AI原生超级应用的诞生 [7] - 垂直场景中的AI应用潜力巨大，初创公司将采用"Go Narrow and Deep"策略 [7] - AI BPO模式将在未来12-24个月实现商业化突破 [7] 具身智能 - 具身智能机器人将率先在拣选、搬运、组装等场景实现规模化部署 [8]

行业会议 - 第十八届中国智能机器人大会将于2025年11月14-16日在南京举行 主题为"数智助机、共融强国" 聚焦智能机器人与智能制造相关理论、技术及应用发展 [1] - 大会征文范围涵盖机器人具身智能、软体/特种机器人、多足/仿生机器人、海洋机器人、无人机、人形机器人、工业机器人/协作机器人、康复/医疗机器人、机器人感知与人机交互等9大领域 [2] - 投稿截止日期为2025年8月15日 录用通知将于2025年9月10日发布 中文稿件不超过6000字 英文稿件不超过10000字 [2] 上市公司表现 - 75家机器人上市公司2024年报显示行业竞争加剧 部分企业领跑市场 [7] - 越疆科技在港股市场表现突出 市值实现三倍增长 [7] - 2024上半年机器人概念上市公司业绩普遍承压 但机器人与AI融合带来新机遇 [7] 技术进展 - 人形机器人领域迎来量产爆发 价格战加剧 产业面临重构 [7] - 仿生机器人技术取得新突破 通过模仿松鼠跨越复杂地形的能力提升性能 [7] - 微纳感知技术为具身智能机器人发展提供新动能 [7] - 浙江大学研究团队聚焦人形机器人具身智能发展面临的挑战与进展 [7] 国际动态 - Uber Eats将在日本推出机器人配送服务 [8] - 国际机器人领域取得多项创新 包括螳螂虾仿真机器人、可扩展振动式压电机器人、3D打印软机器人手等 [8] - 折纸制造cm级四足机器人问世 新型昆虫级变形机器人被研制 [8] 学术研究 - 清华大学团队致力于复现波士顿动力机器人动作 强调技术创新信心 [8] - 多位院士探讨机器人关键技术 包括行为智能、产品智能、机构智能及智能制造新动能 [8] - 未来人工智能发展将采用双驱动模型 推动机器人创新设计 [8]

节目首播与展示 - 大型工业文化节目《中华考工记》于7月27日晚20:00在CCTV-1黄金档首播，由中央广播电视总台与工业和信息化部联合打造 [1] - 新松研发代表刘一恒携SR12A-12/1.46型工业机器人亮相央视舞台，展示中国智造巅峰水准 [1] 机器人性能与技术突破 - 新松SR12A-12/1.46型工业机器人在"火线冲击"挑战中表现卓越，重复定位精度达±0.03毫米，全程零失误 [2][4] - 机器人具备"四高"品质：高速度、高精度、高负载、高可靠性，采用高强度材料与优化机械结构减少震动 [4] - 中空弓形手臂设计独特，可中空走线提升线缆寿命，狭小空间作业更灵活 [4] - 搭载全新高性能动力系统，高刚性结构搭配高性能传动，综合节拍更快 [4] - 轻量化与集成化设计出色，采用特殊铸造工艺，送丝机紧凑集成，减轻重量提升送丝稳定性与焊接质量 [4] 技术演进与研发历程 - 该机器人是新松最新迭代升级版本，前一代型号曾参与2024年6月30日通车的深中通道建设，负责管节焊接工作 [5] - 20年前中国工业机器人精度仅±0.1毫米，经过1800多天研发，团队将精度提升至±0.03毫米 [12] - 研发团队在机械材质、齿轮磨合、电机减速机磨合、运动控制算法等方面持续改进 [12] - 新松公司名称是为纪念中国工业机器人之父蒋新松院士，技术传承已至第三代 [12] 行业意义与历史传承 - 国家智能制造专家委员会委员郝玉成指出中国机器人发展百花齐放，不应忘记钱学森创办首个自动化专业和蒋新松院士等开拓者的贡献 [14] - 节目展现了中国从古代匠人精神到现代科技创新的传承，彰显中国迈向制造强国的决心 [15] 节目互动与技术演示 - 机器人在主持人刻意大力摇晃干扰下仍能稳定完成高精度操作 [8] - 常规完成全新动作轨迹编程需3小时，使用最新离线编程软件仅需1-1.5小时 [10]

世界人工智能大会（WAIC）亮点 - 本届WAIC汇聚全球30多个国家的顶尖企业与研究机构，探讨人工智能前沿突破与产业变革 [1] - 北京人形机器人创新中心展示全国首个工业"多本体、多场景、多任务自主协同作业"实战演示 [1][2] - 具身智能从"单场景、单任务、单构型"早期阶段向"一脑多机、一脑多能"产业化阶段迈进 [2] 北京人形机器人创新中心技术突破 - "慧思开物"通用具身智能平台实现跨本体兼容、任务异步协同自主调度，支持多构型机器人在复杂环境应用 [2][6] - 分布式具身智能体系统在四个机器人本体上部署不同任务执行智能体，云端部署任务调度智能体 [6] - 系统采用异步协作模式，机器人通过自然语言沟通，实现"机器决策机器" [8] - 每个智能体配备独立大脑与小脑，具备从认知到执行的全链条能力 [8] "天工"系列机器人技术特点 - "天工"展示42个自由度的高动态全身协调控制能力，身高173cm/体重73kg仍保持稳定运动 [16] - 搭载双电池快换电系统，综合能效指标国际领先，双臂末端稳态负重能力突出 [3] - 8月将展示具备占据网络环境感知的自主导航能力和全身控制自主操作技术 [3] - "天工Ultra"曾创造2小时40分42秒的机器人马拉松世界纪录 [18] 工业场景应用演示 - 电控柜操作区：35自由度机器人完成开柜、点按旋钮、合闸等灵巧作业，任务成功率超90% [10][11] - 灯泡质检区：双机协同完成"抓取-插装-点亮-质检-分拣"标准化作业，通过VLM实现自主判断 [11][15] - 物品封装区：端到端VLA模型实现实时纠错双臂协同操作，适应灯光变化等动态干扰 [13][14][17] - 系统通过多模态感知、任务自纠错机制、力位混合控制等技术提升操作精度 [10][11][13] 数据与生态建设 - 自研同构臂遥操作真机和仿真系统实现高保真数据采集，支撑算法快速迭代 [18][19] - RoboMIND数据集累计下载超4万次，成为具身智能研究重要开源资源 [18] - 构建从虚实结合数据获取到模型训练的全链条技术能力 [18][19] - 正在构建产业生态底层架构，推动工业制造智能化升级 [19][20]