文章核心观点 - 十大重点行业稳增长行动方案旨在兼顾短期稳预期与长期调结构，注重质的有效提升和量的合理增长 [2] - 十大行业占规上工业比重超70%，其稳定直接关系工业经济基本盘 [5] - 方案顺应经济社会发展新趋势，有利于优质企业脱颖而出，推动高质量发展和新型工业化走深走实 [2][9] 稳增长方案概述与目标 - 十大行业稳增长方案已全部发布，包括钢铁、有色金属、石化、化工、建材、机械、汽车、电力装备、轻工、电子信息制造业 [3] - 汽车行业目标为2025年实现销量3230万辆左右，同比增长约3%，新能源汽车销量1550万辆左右，同比增长约20% [6] - 建材行业目标为2026年绿色建材营业收入超过3000亿元 [6] - 钢铁行业目标为增加值年均增长4%左右 [6] 方案主要特点 - 方案呈现目标明确、实施周期明确、行业举措差异化、强调质量效益提升三大特点 [7] - 方案具有精准化、协同化、绿色化特征，针对行业痛点设计差异化措施，供需协同发力，并将“双碳”目标融入规划 [7] - 供需两端需协同发力，培育数字经济、低空经济等新兴产业创造新需求，开拓新型消费业态拉动新增长 [8] 行业发展机遇与挑战 - 汽车行业机遇在于新能源与智能网联渗透、全球化渠道拓展，挑战在于价格战、芯片短板、海外合规 [9] - 电子信息制造业机遇在于AI终端、算力基础设施、国产替代，挑战在于技术代差与设备受限 [10] - 钢铁和有色行业机遇在于高端材料、新能源材料应用，挑战在于能碳约束与产能过剩风险 [10] - 机械行业机遇在于智能制造、机器人、海外基建，挑战在于高端核心部件与工业软件短板 [10] 未来发展方向与建议 - 十大行业未来将呈现结构性分化与全球化竞争态势，传统行业通过产能出清和技术改造优化，新兴行业保持高速增长 [11] - 实现稳增长目标需把握技术攻关、政策落地、生态优化三大环节，突破核心技术瓶颈，强化政策执行，优化产业生态 [13] - 建议利用财政贴息、绿色信贷等形成低成本长周期资本结构，加力利用AI+降本提效，加强风险合规与人才储备 [13] - 根本路径是新型工业化，短期以稳为主避免硬着陆，中期以质促量培育新动能，长期以绿色化、数字化重构产业竞争力 [14]

会议基本信息 - 第七届现代制造集成技术学术会议将于2025年11月7日至11月9日在郑州召开 [2] - 会议由《计算机集成制造系统》期刊主办，郑州轻工业大学承办 [2] - 会议聚焦新一代人工智能驱动的制造业数智化转型 [2] 会议主题与议程 - 会议设置AI驱动的产品设计与仿真、AI驱动的制造工艺优化、AI驱动的生产运作管控、装备故障诊断与智能运维和工业软件与数字孪生等主题论坛 [2] - 邀请高等院校、研究机构和企业等从事相关研究和应用的专家、技术人员、学生出席 [3] 注册与费用 - 会议注册通道已开放，设有早鸟优惠 [4] - 学生参会费用为1500元，早鸟价为1200元 [8] - 普通参会费用为2800元，早鸟价为2500元 [8] - 企业代表参会费用为3800元，早鸟价为3500元 [8] - 早鸟价截止日期为10月20日 [8] - 会议报名截止日期为11月2日 [9] 参会流程与后勤 - 参会需通过银行汇款缴费，收款方为北方科技信息研究所 [7] - 缴费成功后需发送参会回执至指定邮箱 [6][8] - 会议食宿和交通费自理 [9] - 会议推荐两家协议酒店：中州华悦饭店和郑州丰乐园大酒店 [10]

上市概况与市场表现 - 公司于10月16日正式登陆港交所，成为港股“机器人服务智能体第一股”，股票代码02670 [3] - 上市首日开盘价报142.8港元，较发行价95.6港元高开49%，收盘报120.5港元，上涨26.05%，总市值约82.81亿港元 [3][4] - 全球发售690万股H股，发行价每股95.6港元，募资净额约5.933亿港元 [9] - 香港公开发售部分获得5657.20倍认购，国际发售获得18.62倍认购，一手（50股）中签率仅3% [10] 股权结构与主要股东 - IPO前公司完成多轮融资，投资方包括腾讯、阿里、联想、携程、科大讯飞等巨头 [15] - 创始人支涛IPO前持股9.73%，联合创始人胡泉持股7.30%，吴明辉持股3.99%，李全印持股2.23% [16] - 员工持股平台云迹天使管理持股7.08% [16] - IPO后，沸点资本合计持股9.62%为第一大外部股东，安徽人工智能公司（科大讯飞持股12.54%）持股8.61%，林芝腾讯持股8.18% [20] 融资历程与对赌压力 - 2021年8月完成C轮2.65亿融资，投后估值22.89亿元 [16] - 2021年12月完成D轮5.8亿元融资，投后估值40.8亿元 [17] - 截至2025年5月末，公司账面赎回负债高达19.25亿元，现金及等价物仅7513.5万元，面临对赌协议下的上市压力 [21] - 公司选择通过港股18C章“特专科技公司”通道上市以应对赎回风险 [21] 主营业务与市场地位 - 公司是领先的机器人服务AI赋能技术企业，提供机器人及功能套件辅以AI数字化系统的服务 [22] - 2024年，公司同时在线机器人日均数量达27,000台，服务消费者2.3亿人次，在适应三维多层空间的机器人参与者中排名全球第一 [24] - 商业版图高度依赖酒店场景，2022年至2024年酒店场景收入占比分别为70.1%、95.1%和83% [24] - 截至2024年底，机器人已覆盖中国34,000多家酒店，在酒店场景机器人服务智能体市场份额达13.9%，位居行业首位 [25] 财务表现与战略转型 - 过去三年累计亏损超8亿元，尚未构建可持续盈利模式 [28] - 公司正从硬件销售向“硬件+软件+服务”一体化解决方案转型，并拓展医疗、工厂等新场景 [26][28] - 截至2025年5月31日，客户群已覆盖超150家医院，来自医疗机构领域收入为105万元 [27] - 中国机器人服务智能体总体目标市场规模预计将达到9382亿元 [28] - 此次上市募资将把约3.54亿港元用于研发，1.77亿港元用于境内外商业化 [21]

特种机器人产业链架构 - 产业链呈现“上游部件支撑-中游制造集成-下游场景应用”的完整架构，各环节协同发展 [3] 上游核心零部件供应 - 芯片是特种机器人智能化的核心驱动力，2024年全球芯片行业市场规模达5153亿美元，预计2025年将增长至5936亿美元 [7] - 传感器为机器人提供环境感知能力，2024年全球传感器市场规模为5.5万亿元，中国市场规模为1.3万亿元，2019-2024年复合年增长率分别为10.1%和13.3% [9] - 减速器是保障机器人负载能力的关键，2024年中国减速器市场规模约为1448亿元，预计2025年将增长至1510亿元 [10] - 伺服电机是实现机器人精准动作的动力来源，2024年中国伺服电机市场规模约为223亿元，预计2025年将达到250亿元 [13] - 控制器是机器人的运动规划与协同中枢，全球独立控制器供应商的销量从2020年的0.27万台增长至2024年的3.1万台，预计2025年将达到5.29万台 [15] - 上游已形成完整技术体系，伺服系统领域有汇川技术、埃斯顿等企业，减速器领域有绿的谐波、双环传动等，传感器与控制器领域有华中数控、奥普特等核心供应商 [16][18] 中游本体制造与系统集成 - 全球特种机器人市场呈现强劲增长，市场规模从2020年的59亿美元增长至2024年的115亿美元，预计2025年将达到133亿美元 [20] - 中国特种机器人市场发展速度领先全球，市场规模从2020年的121亿元增长至2024年的256亿元，预计2025年将增长至299亿元 [22] - 特殊空间机器人是增长最快的细分领域之一，2024年中国市场规模达50亿元，预计2025年将增长至57亿元 [24] - 中国特种机器人相关企业注册量在2023年达到峰值2.46万家，2024年注册量为2.35万家，行业正从“野蛮生长”向“高质量发展”转型 [25] - 中游重点企业覆盖电力巡检、医疗手术、消防应急等多个领域，代表企业包括亿嘉和、新松机器人、天智航等 [27][29] 下游多元应用领域 - 下游应用场景持续扩容，覆盖救援与勘探、航天航空、军事、工业、物流、医疗、电力等多个关键领域 [30] - 在安防领域，2024年中国安防行业总产值约为9600亿元，预计2025年将突破9800亿元 [31] - 在应急领域，2024年中国安全应急产业规模约为2.48万亿元，预计2025年总产值将达到2.73万亿元 [32] 产业发展趋势 - 产业呈现三大发展趋势：核心零部件国产替代加速、应用场景向细分领域深化、政策与资本双重驱动行业质量提升 [35]

CAAI 商务合作 商务活动｜宣传推广｜转载开白等 联系电话｜18355423366 END 如果内容对您有所启发，欢迎在评论区留言 请 点赞 、 转发 、 小心心 ，将公众号设置为 星标 点赞 收藏 分享 经吴文俊人工智能科学技术奖励委员会讨论研究，提名材料 网上受理 截止日期延长至10月 31日17:00 ， 纸质材料截止日期调整至11月7日 ，请拟提名奖项的单位和专家抓紧时间准 备。 提 名 方 式 ： 提 名 单 位 （ 专 家 ） 可 登 录 吴 文 俊 人 工 智 能 科 学 技 术 奖 评 价 服 务 平 台 （https://wwjkjj.caai.cn）按照要求在线提名。 纸质版寄送： 纸质版提名书包括主件和附件。纸质版主件应从评价服务平台中生成并打印 （单双面不限，纸张规格A4，包含"吴文俊人工智能科学技术奖"水印），附件需保证内容 清晰，无需从评价服务平台中打印。主件和附件应合订，竖向左侧胶装成册，提名书首页 作为封面，不要另加封面。签字盖章后将原件一套报送学会奖励工作办公室。 联系方式： 陈老师010-82686687、13811162480 刘老师010-82686687、18910 ...

人形机器人产业全景框架 - 产业链根据官方指导意见划分为大脑（感知、决策、人机交互）、小脑（运动控制）和肢体三个方面 [1] - 大脑发展方向聚焦于提升高级认知和决策能力，例如通过集成通用智能大模型实现复杂任务规划和环境理解 [1] - 小脑发展方向关注即时反应和运动控制能力，通过先进算法实现平衡控制、动态行走等低级反射式动作 [1] - 肢体发展方向集中在物理结构和运动能力优化，通过仿生设计提高在复杂环境中的操作能力和适应性 [1] 人形机器人核心环节发展现状：大脑与小脑 - 国外科技巨头凭借在AI大模型、核心算力和软件平台的显著优势，持续引领大脑（认知决策）与小脑（运动控制）的技术创新 [2] - 特斯拉Optimus计划整合自研自动驾驶神经网络和Dojo超算，赋予机器人强大的感知和任务规划能力 [4] - 英伟达通过Isaac平台和强大算力支持开发者构建能处理多模态信息的复杂模型，提升决策和学习能力 [4] - 谷歌探索将大型语言模型与机器人控制结合，如RT-2项目，让机器人理解抽象指令，推动认知进化 [4] - 国外企业在核心算力上投入巨大，通过自研高性能芯片（如英伟达Jetson、特斯拉FSD、谷歌TPU）为机器人提供强大计算支持 [4][5] - 软件平台采用开源生态与专有平台结合策略，ROS系统仍是重要基础，同时企业积极构建专有AI平台和开发工具链 [5] - 国内在具身智能大模型构建上取得进展，例如自变量机器人开发的WALL-A系列模型在参数规模上已超过国际同行 [7] - 国内企业参与主体呈现多元化格局，包括优必选等老牌企业、小米华为等科技巨头以及智元机器人等初创公司 [10] - 国内技术路径积极跟进国际前沿，普遍重视AI大模型的核心驱动作用，并与领先AI机构合作开发具身智能大模型 [10] - 国内机器人软件平台与操作系统仍在建设中，缺乏像ROS那样成熟的开源基础软件平台和完整的商业级开发套件 [11] - 高质量训练数据集的构建已成为国内行业共识，部分领先企业和研究机构已开始积极布局专用数据集 [11] 人形机器人核心环节发展现状：肢体 - 全球人形机器人肢体硬件市场，特别是在高端执行器领域，由少数掌握核心技术的国际知名企业主导 [13] - 波士顿动力凭借液压驱动技术和动态控制算法，使Atlas机器人在高机动性和复杂地形适应性方面处于顶尖水平 [13] - 特斯拉为Optimus机器人自主研发了高效率、低成本的自研执行器，展现其机电一体化和垂直整合能力 [13] - 我国在肢体硬件及核心执行部件方面虽有进展，但在高精度谐波减速器、RV减速器、高性能伺服电机等关键部件上仍高度依赖国外技术 [14] - 上游零部件领域，步科股份、鸣志电器、汇川技术等本土企业正在努力提升性能、降低成本，推动本地化发展 [15] - 精密减速器是实现精确平稳运动的关键，谐波减速器结构紧凑但技术壁垒高，全球市场主要由日本哈默纳科、纳博特斯克等企业主导 [16] - 根据QYResearch报告，2022年日本新宝在国内精密行星减速器市场份额达20%，居首位 [17] - 前瞻产业研究院报告显示，行星滚柱丝杠全球产能集中在欧美，中国厂商市场份额仅约19%，高度依赖进口推高制造成本 [17] - 高性能伺服电机及其驱动系统要求高扭矩密度和快速动态响应，全球市场由Kollmorgen、Parker等国际品牌主导 [18] - 六维力/力矩传感器技术壁垒最高，是美国ATI Industrial Automation被认为是领导者，中国市场外资品牌占主导 [19] - 根据头豹研究院预测，2022年中国机器人行业六维力/力矩传感器需求量约4840套，市场规模0.5亿元，预计2027年达1.8亿元，年复合增长率29.6% [19] - 先进视觉传感器是机器人的"眼睛"，人工智能特别是深度学习在视觉处理中发挥核心作用 [20] - 电子皮肤作为一种新兴的仿生感知部件，全球市场主要由美国Tekscan、日本JDI等企业主导，占约90%份额 [21] - 根据预测，到2030年人形机器人应用领域的电子皮肤市场规模将达90.5亿元，年复合增长率64.3% [23] 人形机器人技术发展趋势 - 技术发展呈现多领域深度融合趋势，人工智能算法突破、架构与算力优化、核心硬件性能提升等构成核心支柱 [25] - 具身智能已成为人形机器人智能化发展的核心方向，强调通过与物理世界的持续交互涌现更高级别的智能行为 [26] - AI算法将重点提升自主学习能力，如通过强化学习和模仿学习优化行为策略和掌握新技能 [26] - 端云融合架构正从概念探索加速迈向大规模应用，成为未来技术架构发展的核心趋势 [28] - 在算力演进路径上，短期采用异构计算架构，长期自研存算一体芯片成为降低能耗的重要方向 [28] - 核心硬件正朝着更高功率密度、更高精度、更快响应速度、更低能耗、更长寿命以及更紧凑轻量化的方向发展 [29] - 软件平台方面，操作系统持续向更实时、更可靠方向发展，高逼真度仿真平台和数字孪生技术将更广泛应用 [31] - 构建高效数据闭环成为技术发展重点，企业通过多种方式采集多模态数据并进行清洗标注和模型训练 [32] 人形机器人应用现状及指引 - 人工智能在机器人设计研发及生产制造等关键环节已展现出赋能潜力，但应用深度与广度尚不均衡 [33] - 在人形机器人大模型应用方面，AI大模型正成为构建机器人高级认知能力的核心技术支撑 [33] - 目前大模型应用集中在自然语言指令理解、视觉环境感知和简单任务规划等层面，但深度应用仍面临幻觉、泛化能力不足等难题 [34] - 在设计研发环节，AI技术主要用于加速设计迭代和优化性能参数，仿真测试已成为标准环节 [34] - 仿真环境与真实物理世界存在"Sim2Real Gap"等突出问题，限制了算法移植性能 [35] - 在生产制造环节，AI技术尝试用于提高生产效率和质量控制，但应用仍相对有限，主要集中在标准化工序 [36] - 实现全流程智能化生产面临结构复杂、供应链不成熟、缺乏统一标准等巨大挑战 [37] - 在汽车制造领域，人形机器人有望深度参与焊接、涂装、总装等多个生产环节，适应传统工业机器人难以覆盖的复杂任务 [38] - 根据摩根士丹利预测，到2050年，约90%的人形机器人将用于工业和商业领域的重复性、结构化工作 [38] - 在家庭服务领域，人形机器人被寄予厚望，可提供家务助理、老人陪护、儿童教育等服务，但规模化应用面临场景复杂性和安全性挑战 [39] - 在仓储物流领域，人形机器人可有效弥补现有自动化设备在货物分拣、装卸等环节的能力短板 [40] - 在特种安防和高危环境作业领域，人形机器人凭借其全天候工作能力和对恶劣环境的适应性具有应用前景 [41][42] - 在展会展示等服务场景，人形机器人已能承担迎宾接待、信息咨询等任务，为技术商业化落地提供早期试验场 [43] 人形机器人发展面临的挑战 - 算法模型存在技术瓶颈，AI大模型在复杂真实环境中存在性能局限，如幻觉问题、可解释性差和泛化能力不足 [44] - 感知控制存在技术难题，需高效融合多模态感知信息，实现类人运动能力和灵巧操作面临机械结构、驱动系统等多重挑战 [45] - 核心硬件零部件存在制约，高精度传感器、伺服电机等关键部件技术壁垒高且价格昂贵，国内企业存在不足 [46] - 产业化面临成本结构不合理问题，一台国产人形机器人成本约为70万元，国际先进产品成本高达数百万美元 [47] - 应用场景适配性不足，工业场景中技术水平下的综合成功率较低，家庭场景中用户难以接受"边用边学"模式 [47] - 商业模式创新滞后，传统的产品销售模式面临挑战，"机器人即服务"等新兴模式仍处于探索阶段 [48] - 高质量数据获取困难，真实数据采集成本高昂且效率低下，数据标注标准缺乏且涉及隐私合规挑战 [50] - 专业人才结构性短缺，对跨学科复合型人才需求迫切，但国内高校院系分割严重，难以培养综合人才 [51] - 供应链生态协同不足，关键环节存在断供风险，产业链上下游企业协作关系松散，缺乏统一技术标准 [51] - 政策法规标准体系不完善，针对人形机器人的专项法律法规和系统性技术标准缺乏，增加了产业发展不确定性 [52]

人形机器人行业发展现状 - 21世纪以来行业进入快速发展阶段，国际厂商如波士顿动力、特斯拉和Figure AI均推出具有高动态运动能力或搭载通用视觉-语言-行动模型的代表性产品[2] - 国内市场活力强劲，宇树科技、智元、小鹏等公司推出的机器人产品在运动能力、负载（如单臂最大负载5Kg）、智能交互（如集成多模态大模型、具备毫秒级交互反应）等方面表现突出[2] - 行业在技术进步、政策支持和市场需求共同推动下向规模化应用迈进，2025年被视为量产元年，全球市场规模预计将从2025年的63.39亿元增长至2035年的超过4000亿元[3][5] - 工业领域将成为首要应用场景，随着技术成熟和成本下降，未来有望在家庭服务、医疗康复等领域实现大规模应用[5] 行业面临的核心技术挑战 - 运动能力与稳定性不足，表现为动作协调性、平衡灵活性挑战以及高复杂度运动带来的能源效率问题，现有电池技术难以满足长时间高负荷运行需求[8] - 感知与认知能力有限，多传感器融合不完善导致复杂动态环境下的识别理解能力较弱，自然语言理解和自主决策能力亦有待提升[9][12] - 制造成本高昂，灵巧手、关节模组、传感器等核心部件成本占比较大，对规模化应用构成挑战[11] MPS人形机器人解决方案概览 - 公司推出涵盖高性能电机驱动、高精度传感器、驱控一体式电机等多款新产品的整体解决方案，旨在帮助制造商应对动态平衡、环境感知、能耗与成本等核心挑战[1][13] - 解决方案注重定义产品的“杀手锏”功能，统一产品开发路线和芯片生态系统，强调安全性、可扩展性和可靠性[13] - 通过“芯片+算法+系统”三位一体的创新，为客户提供安全、可扩展、高性价比的底层动力解决方案，助力快速开发[54] MPS电机驱动芯片产品特性 - MP(Q)6547A电机驱动器芯片工作电压4V至32V，集成3个半桥驱动器和6个低内阻MOSFET，连续输出电流3A，峰值电流6A，采用QFN-18封装以减小PCB占板面积[14] - MP6543芯片针对低电压低功耗场景，工作电压3V至12V，集成双向电流检测放大器，采用QFN-24封装节省空间[16][17] - 驱动芯片内置多重保护机制，包括过流、欠压/过压、过温关断保护等，并支持故障上报和诊断接口，提升系统可靠性[14][42] MPS高精度传感器技术 - MA600A基于磁阻效应的TMR传感器，工作范围内精度小于0.6度，校准后误差可小于0.1度，无噪声分辨率达12位至15位，带宽12kHz，采用QFN-16封装（直径3mm）[18][19] - MA900为非接触式高精度磁性绝对角度位置差分传感器，通过差分方法消除寄生磁场影响，支持多种供电电压和通信协议，符合AEC-Q100认证[24][25] - 传感器可为机器人灵巧手提供精确的角度反馈，实现多指协调运动和高精度位置控制[18] MPS高性能高集成度电机驱动方案 - 推出基于系统级封装与合封技术的微型伺服驱动模组，实现MCU、驱动、功率器件“三合一”的高度集成，减少布线干扰并降低BOM成本[32][33][34] - 集成自研微型伺服控制算法栈，支持自适应FOC算法、振动抑制、微秒级电流环响应，提升运动精度和力控能力，例如实现灵巧手“轻握不破”的触觉控制[35][36][37] - 方案采用低内阻MOSFET设计（如MP(Q)6547A高边60mΩ，低边50mΩ），结合自动同步整流和智能休眠模式，典型系统效率高于92%，有效提升能效[38][41] MPS一体化电机产品与灵巧手应用 - MMS1RH系列一体化产品集成伺服驱动器、位置编码器、永磁同步电机，SPI时钟频率8MHz，可独立实现转矩闭环控制，并可通过EasyFOC库进行功能拓展[47][48][50] - 提供直径8-16mm的空心杯电机一体化设计方案，集成磁编码器、驱动器、微型减速器、FOC算法及三环控制，有效降低手部主控MCU要求并节省空间[44] - 针对灵巧手小型化、高自由度需求，电机驱动板MMP1RH尺寸为直径9mm、厚度6.5mm，输入电压5V-18V，最大相电流2A，支持高转速（60000rpm）和高分辨率角度传感（14bits）[52] - 一体化方案能帮助客户缩短开发周期30%以上，并通过芯片面积缩小30%以上的改良设计，满足电机与手指紧凑集成的需求[45]

技术整合与性能提升 - 乐聚全尺寸人形机器人“夸父”与NVIDIA Jetson Thor高性能计算平台深度整合，实现先进机器人硬件与AI算力的融合 [1][3][4] - “夸父”机器人全身拥有40余个自由度，其仿生结构设计为复杂工业任务执行提供了高灵活性与适应性 [5] - NVIDIA Jetson Thor平台提供2070 FP4 TFLOPS的AI计算性能，将性能提升至传统方案的7.5倍，并通过35%的带宽提升确保大流量多模态数据的稳定处理 [5] 工业应用场景验证 - 在物流分拣场景中，机器人通过高带宽架构实现长时稳定处理多模态数据流，具备连续作业中的误差自修正与性能维持能力 [8] - 在SMT料盘出库的智能制造场景中，机器人借助低延迟特性和强大算力精准支配各肢体关节，完成识别、抓取、核对和信息对接的全流程操作 [10] - 在3C电子产线的高速分拣场景中，机器人实现毫秒级内的动态视觉处理与运动控制高频协调，展现出优秀的手眼协同性能 [12] - 在汽车装配线的空箱回收任务中，机器人通过多模态感知融合自主调整抓取策略，灵活适配不同尺寸和重量的包装容器 [14][15] - 在日化生产的定姿摆放场景中，机器人通过7B+ VLA模型的实时推理（参数承载力提升3-4倍）理解抽象指令并进行多步骤任务规划 [17] 商业化进展与行业意义 - 此次技术整合与场景验证标志着硬件与AI算力融合的技术路径已在真实工业环境中展现出显著价值，加速了机器人产业化落地和商业化进程 [1][3][19] - 技术实践为人形机器人从工业级标准化场景向非标通用场景的演进提供了重要借鉴，公司通过在北京、江苏等地建设训练场持续优化机器人表现 [19] - 硬件与算力的协同创新已成为推动机器人技术从实验室走向产业化的重要引擎 [19]

会议基本信息 - 第七届现代制造集成技术学术会议将于2025年11月7日至11月9日在郑州召开 [1] - 会议由《计算机集成制造系统》期刊主办，郑州轻工业大学承办 [1] - 会议聚焦新一代人工智能驱动的制造业数智化转型 [1] 会议主题与论坛 - 会议设置AI驱动的产品设计与仿真、AI驱动的制造工艺优化、AI驱动的生产运作管控等主题论坛 [1] - 论坛主题还包括装备故障诊断与智能运维和工业软件与数字孪生 [1] 参会人员与注册信息 - 诚邀高等院校、研究机构和企业等从事相关研究和应用的专家、技术人员、学生出席 [2] - 会议注册通道已开放，设有早鸟优惠 [3] - 会议报名截止日期为2025年11月2日 [9] - 学生参会费用为1500元（早鸟价1200元），普通参会为2800元（早鸟价2500元），企业代表为3800元（早鸟价3500元） [7] - 学生注册须提供学生证，食宿和交通费自理 [9] 主要报告嘉宾 - 王耀南教授为机器人技术与智能控制专家，担任机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任 [5][6] - 王耀南教授以第一完成人获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖3项、省部级一等奖11项 [6] - 王耀南教授发表SCI论文200余篇，出版著作15部，获国家发明专利80余项，培养博士70余名 [6] 行业研究与动态 - 有文章总结75家机器人上市公司2025半年报，显示总营收5821亿元，盈利301亿元 [11] - 行业关注点包括传统巨头与AI新锐的竞争、人形机器人量产爆发及价格战 [11][12] - 国际前沿动态涵盖螳螂虾仿真机器人、折纸制造cm级四足机器人、新型昆虫级变形机器人等 [12] - 院士观点提及人工智能的行为智能和产品智能、机器人创新设计的六大关键技术等 [12]

会议基本信息 - 会议全称为“第三届人本智造学术会议”，主题是将以人为本的理念贯穿于智能制造系统的全生命周期过程 [1] - 会议时间定于2025年10月31日至11月2日，地点在北京友谊宾馆 [2] - 会议议程包括开幕式、大会报告、分论坛报告、颁奖闭幕及参观活动 [2] 会议组织架构 - 指导单位为中国机械工程学会，主办单位为北京理工大学 [6] - 承办单位包括北京理工大学机械与车辆学院、工业知识与数据融合应用工信部重点实验室等多家学术机构 [6] - 协办单位涵盖中国科学院自动化研究所、《机械工程学报》编辑部等十余家单位 [6] - 共同发起单位包括浙江大学、香港理工大学、瑞典皇家理工学院等十余所国内外高校 [6] 主旨报告与核心议题 - 大会报告主题涵盖智能制造研究最新进展、车间调度理论回顾与发展、未来机床设计与制造等前沿方向 [9][11][15] - 核心议题强调从工具到助手的转变，探讨人类制造的数智时代以及系统工程对人本智造的赋能作用 [17][21] 分论坛研究焦点 - 人本设计分论坛聚焦于列车出行体验设计、脑机数据驱动的康复系统、人本智造的时空智能问题等 [23][27][29] - 人本生产分论坛研究方向包括大小模型协同的装配质量调控、生产行为智能感知、数字孪生车间智造关键技术等 [46][48][74] - 人本服务分论坛关注大模型增强的制造系统自组织优化、人机协作技术在智能制造的应用、物流仓储人机协作仿真等 [66][68][70] - 人本建造分论坛探讨工程结构性能演化、绿色建筑具身智能体感知、人机协同建筑3D打印建造技术等 [90][94][102] 特别论坛与产业应用 - 特别论坛I-总装拉动论坛聚焦航天器智能制造、电子装备拉动式制造、人-机器人自主协同作业等产业关键技术 [112][113][115] - 研究报告涉及家电总部装生产与配送协同调度、卫星低成本规模化柔性装配等具体工业应用场景 [120][122] 会议参与与征集 - 会议注册设置早鸟价，2025年10月18日前教师或企业人员费用为2500元/人，学生为1800元/人 [3] - 10月18日后教师或企业人员费用调整为3000元/人，学生为2400元/人 [3] - 会议征集论文长摘要和海报，提交截止日期为10月15日，并设立优秀学生报告、优秀海报等奖项 [129]