行业范式转移 - 行业顶尖研究者如Ilya Sutskever指出，单纯依赖扩大数据、参数和算力的Scaling Law时代已经结束，大模型的未来在于架构创新而非规模堆砌 [1] - 行业过去几年陷入“唯规模论”的路径依赖，但Transformer架构的固有局限日益凸显，仅靠堆叠算力和数据无法通往真正的通用智能 [8] - 以NEO为代表的原生多模态架构的出现，标志着行业正从模块化拼接范式向更高效、更统一的原生架构范式迁移 [26] 现有技术瓶颈 - 当前主流多模态大模型（如GPT-4V、Claude 3.5）采用模块化拼接架构，将预训练的视觉编码器通过投影层嫁接到大语言模型上，视觉与语言信息在数据层面被粗暴拉拢，而非深度融合 [3] - 模块化架构存在三大技术鸿沟：1) 效率鸿沟：训练流程复杂、成本高昂，且各阶段可能引入误差；2) 能力鸿沟：视觉编码器的固定分辨率等设计限制了对复杂图像（如长图、工程图纸）的理解；3) 融合鸿沟：视觉与语言信息未在同一语义空间进行深度融合推理，导致细粒度任务表现不佳 [6][7][8] NEO架构的核心创新 - NEO是全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构，其设计从第一性原理出发，打造了一个视觉与语言从诞生之初就统一的模型，不再区分视觉模块和语言模块 [3][8] - 核心创新体现在三大底层技术上：1) 原生图块嵌入：通过轻量级卷积神经网络直接从像素构建连续、高保真的视觉表征，突破了主流模型的图像建模瓶颈 [11][12]；2) 原生三维旋转位置编码：为时间、高度、宽度三个维度分配不同频率，精准刻画视觉细节与空间结构，并为扩展到视频和3D场景铺平道路 [14]；3) 原生多头注意力：在统一注意力框架下，让文本的因果注意力与视觉的双向注意力并存，提升对图像内部空间结构的理解能力 [16] - 配套采用Pre-Buffer & Post-LLM双阶段融合训练策略，巧妙解决了在不损害语言能力前提下学习视觉知识的难题，最终模型融为一个端到端的整体 [17] 性能与效率表现 - NEO展现出极高的数据效率，仅使用3.9亿个图像文本对进行训练，数据量仅为同类顶级模型所需数据的十分之一 [5][19] - 在多项视觉理解任务评测中，NEO追平甚至超越了Qwen2-VL、InternVL3等顶级模块化旗舰模型 [5][19] - 在2B参数规模下，NEO在AI2D、DocVQA、ChartQA等关键评测中得分分别为80.1、89.9、81.2，表现亮眼 [20] - 在8B参数规模下，NEO在MMMU、MMBench、MMStar、SEED-I、POPE等多个关键基准测试中均取得高分，展现出优于其他原生VLM的综合性能 [21][22] - NEO在2B到8B的中小参数规模区间内展现出较高的推理性价比，实现了精度与效率的双重跃迁，并大幅降低了推理成本 [22][23] 潜在影响与行业意义 - NEO为多模态AI的演进指明了新路径，其原生一体化架构从底层打通了视觉与语言的语义鸿沟，天然支持任意分辨率图像和长图文交错推理，并为视频理解、3D空间感知及具身智能等更高阶场景预留了扩展接口 [24] - 商汤科技已开源基于NEO架构的2B与9B模型，此举有望推动整个开源社区向更高效统一的原生架构迁移，加速形成新一代多模态技术的事实标准 [24] - NEO在中小参数规模下的高性价比，正在打破大模型垄断高性能的固有认知，使得强大的视觉理解能力可以下沉到手机、机器人、智能汽车、AR/VR眼镜、工业边缘设备等对成本、功耗和延迟敏感的终端场景 [23][24] - NEO是“架构创新重于规模堆砌”新趋势的首个成功范例，重新定义了多模态模型的构建方式，是通往下一代普惠化、终端化、具身化AI基础设施的关键雏形 [25][26]

文章核心观点 - 2026年将成为人工智能发展的关键分水岭，AI将从“AI+”的修补模式，演进为AI原生重构系统底层逻辑、物理AI打通虚拟与现实、多模态技术融合以及世界模型实现规律预判的深度变革阶段 [1] AI原生引发系统应用底层革命 - AI原生意味着以AI为系统设计的底层逻辑与能力中枢，驱动从技术架构、业务流程、组织角色到价值创造方式的全方位重塑，是AI未来发展的关键方向 [3] - AI原生架构与传统“AI+”架构存在根本差异：设计起点从现有业务流程转向AI能力边界；数据流向从业务系统抽取数据给AI模型，转变为数据实时流入AI中枢驱动业务；系统角色从“辅助工具”转变为“决策引擎”；迭代速度从月级提升至天级 [4] - 真正的AI原生系统具备三个显著特征：以自然语言交互为基础，实现GUI与LUI混合；具备自主学习和适应能力，能根据上下文和环境变化调整输出；具备基于大语言模型和知识库自主完成任务的能力，实现端到端闭环 [4][5] - AI原生开发平台趋势明确，低代码/无代码工具催生大量“一人公司”模式，巨头正将AI智能体深度嵌入办公套件实现端到端闭环 [8] - AI原生应用大规模普及的前提是具备完善的工具和框架体系，如部署管理大模型的Hub平台、自动化微调工具、知识图谱管理工具等，产品化工具的积累是其快速普及的关键 [8] - 在办公场景，AI原生应用可将知识工作者的重复劳动时间减少40%以上，2026年AI原生是To C端最确定的增量市场，其核心竞争力在于对用户习惯的重构 [8] - AI原生应用的技术架构、工具产品及方法论将在1~2年内演进并达到可大规模复用的成熟度，之后全面爆发，短期内“AI原生应用”与“传统应用+AI”将共存 [9] 物理AI向现实世界全面渗透 - 2026年的AI将以物理实体形态渗透到城市、工厂、医院、家庭等场景，实现从“感知”到“行动”的跨越，即物理AI [10] - AI发展经历三阶段：感知AI（理解图像、文字、声音）、生成式AI（创造文本、图像、声音），现在正进入物理AI时代，AI能够进行推理、计划和行动 [10][11] - 物理AI的技术基础建立在三个关键组件之上：世界模型（构建对三维空间及物理定律的理解）、物理仿真引擎（实时计算复杂物理交互）、具身智能控制器（生成具体控制指令） [11][12] - 物理AI成为主流趋势的原因：一是机器人、无人系统等智能设备的物理交互需求驱动，要求AI具备在真实环境中稳定、泛化的感知、理解与执行能力；二是AI技术演进加速赋能物理实体 [14] - IDC预测，到2026年，AI模型、视觉系统及边缘计算的进步将使机器人可实现的应用场景数量增加3倍，并在制造、物流、医疗、服务等多个领域广泛部署 [14] 多模态将成为AI基础能力 - 2025年，多模态大模型以强大的跨模态理解和推理能力，成为推动产业智能化升级和社会数字化转型的中坚力量 [15] - 多模态大模型能同时处理文本、图像、音频、视频、3D模型等多种数据类型，实现信息的深度融合与推理 [15] - 其能力体系围绕“跨模态理解”与“跨模态生成”两大核心构建：理解方面包括语义匹配、文档智能解析、多模态内容深层解读；生成方面可实现文本、图像、音频、视频等不同模态内容的相互生成 [15][16] - 多模态大模型还展现出多模态思维链和上下文学习等高级认知能力，为构建更接近人类认知方式的AI系统奠定了基础 [16] - 原生多模态技术路线成为重要进化方向，即在训练之初就将多种模态数据嵌入同一个共享的向量表示空间，实现不同模态间的自然对齐与无缝切换，无需文本中转 [16] - 2026年，多模态大模型将以前所未有的速度重塑各行各业，已在文物保护、安防、智能驾驶、内容创作、工业质检、政务服务等领域展现出巨大价值，正从实验探索迈向实际应用 [17] - 技术案例如Sora 2在视频与音频生成上实现物理逼真、镜头控制、音效同步等突破；Nano Banana Pro在图像生成与编辑方面支持多图融合、4K输出等 [17] 世界模型引爆AI新一轮增长 - 世界模型让AI从“数据驱动”转向“规律驱动”，通过构建虚拟世界模型模拟物理规则实现前瞻性决策，是2026年最具颠覆性和挑战性的领域 [19][21] - 世界模型的价值在于“泛化能力”，能够将已知场景的认知迁移到未知场景，例如让自动驾驶系统在未见过道路上基于物理规律理解安全行驶 [22] - 世界模型是一种能够对现实世界环境进行仿真，并基于多模态输入数据生成视频、预测未来状态的生成式AI模型，是AI系统对现实世界的“内在理解”和“心理模拟” [22] - 与大语言模型相比，世界模型的主要数据是感知数据、模拟数据和遥测数据；架构是编码器加潜在动态的混合架构；目标是预测环境状态以支持决策；训练范式是自监督或强化学习；应用集中于机器人、控制、模拟等领域；认知基础是物理性和因果性 [24] - 世界模型具有三大核心特点：内在表征与预测，能将高维观测数据编码为低维潜在状态并预测未来状态；物理认知与因果关系，能理解和模拟重力、摩擦力等物理规律；反事实推理能力，能进行假设性思考 [24][25] - 技术层面关键包括因果推理、场景重建时空一致性、多模数据物理规则描述等，全球主流模型有谷歌Genie3、英伟达COSMOS，国内有华为盘古、蔚来NWM等 [25] - 在自动驾驶领域，世界模型可生成高动态、高不确定性场景解决长尾问题，通过闭环反馈机制降低成本、提升效率，案例如蘑菇车联MogoMind实现实时数字孪生与深度理解服务 [25] - 在具身智能中，世界模型能提供大规模高质量合成数据解决数据缺口，并重塑开发范式，未来将构建“物理+心智”双轨建模架构 [26]

产品发布与定位 - 杭州瞳行科技正式发布国内首款基于多模态大模型的AI助盲眼镜 [1] - 产品旨在通过"视觉模型+硬件"组合解决视障群体出行导航中的"最后十米"寻址难题 [1] 产品技术规格 - 产品硬件配备121度超广角双摄像头，整体套件由眼镜主体、手机、遥控指环及盲杖构成 [1] - 在移动避障场景下系统可实现300ms超低延迟，用户每迈出一步眼镜即可完成一次环境分析与道路提示 [1] - 系统针对不同场景进行模型调优，在阅读菜单或寻找店铺等场景中对文本和环境细节进行详细总结与播报 [1] 技术路径与算法 - 产品接入了通义千问Qwen-VL及OCR系列模型 [1] - 采用"基模复用+微调优化"技术路径，企业能以更低门槛快速实现复杂功能 [1] 市场背景与行业影响 - 据统计我国现有视障人士超1700万，出行高度依赖人工导致许多视障者选择"少出行" [1] - 大模型技术为行业带来转机，算力成本已降至此前的十分之一 [1]

CES 2026展会概况 - CES 2026将于2026年1月6日至1月9日在美国拉斯维加斯举办，这是全球消费电子行业的年度盛会，被视为科技产业的第一风向标[1] AI技术焦点 - AI将是CES 2026贯穿全场的核心主题，西门子、卡特彼勒、AMD、联想四家企业的CEO主题演讲均以AI为共同关注点[5] - 联想将包下拉斯维加斯Sphere球幕影院举办创新科技大会，展示AI技术如何彻底改变F1赛事、揭幕首届AI驱动的国际足联世界杯计划，并为个人和企业创造Agent原生体验[8][11] - 在CES 2026创新大奖的343项获奖产品中，AI分类奖项数目最多，涵盖Anker移动电源、追觅扫地机器人、联想转轴屏笔记本电脑、韶音/时空壶耳机以及高通、三星、AMD芯片与华硕AI PC等产品[11] - 展会上将出现AI眼镜、AI PC、AI手机、AI穿戴、AI玩具、AI家电、人形机器人等硬件产品，以及多模态大模型、物理AI、世界模型、具身智能、端侧AI等相关技术[18] PC与处理器新品 - 英特尔计划发布全新的Panther Lake移动端处理器，联想等下游PC品牌将公布对应笔记本新品，一款采用该处理器的笔记本跑分已流出[19][20] - AMD将发布新款旗舰和游戏处理器，R9 9950X3D2采用双CCD堆叠3D缓存设计，总缓存达192MB，比上一代多出64MB；锐龙9000G系列APU预计以12C24T配置搭配RDNA 3.5 GPU亮相[21] - 英伟达RTX 50 SUPER系列显卡可能在CES 2026期间亮相，但CEO黄仁勋未出现在演讲嘉宾名单中[21][23] 显示技术竞争 - 电视领域将聚焦RGB显示技术，海信、TCL、LG、索尼、三星等品牌会将RGB-Mini LED、Micro RGB LCD等技术带到大屏及中小尺寸设备上[25][26] - 显示供应链企业如TCL华星、天马、京东方将展示最新屏幕技术，车载显示（如仪表屏和HUD）仍是重点展示领域[26] 智能清洁与家电 - 中国智能清洁厂商云鲸、追觅、MOVA、未岚大陆等将在CES 2026发布新品，涵盖手持吸尘器、洗地机、扫地/洗地机器人及面向北美市场的割草机器人[27][30] - 中国品牌凭借结构光导航、全链路自清洁、AI识别等技术优势，已从性价比策略转向“全场景清洁方案”，主导全球市场[30] 配件与智能家居 - 配件品牌倍思、绿联将亮相CES，倍思可能海外首秀音频旗舰产品线Inspire系列，绿联重点展示全屋智能产品，包括NAS、移动电源和家居安防设备[31][34][36] - 骨传导耳机品牌韶音将发布开放式耳机新品，AI翻译硬件公司时空壶和未来智能也将参展，展示AI同传翻译耳机等产品[34][36][37] AI硬件与新物种 - AI眼镜成为重点类目，国内品牌如Rokid、雷鸟、影目、XREAL、李未可等凭借独创设计占据市场地位，但高通下一代AR计算平台发布前，展示可能以现有产品为主[38] - 影石Insta360将展示获CES最佳创新大奖的Antigravity A1无人机，无线麦克风品牌HOLLYLAND猛犸以全新形象亮相[38] - AI硬件新物种（如Rabbit R1、AI Pin）是否在CES 2026出现仍是悬念，此前部分AI硬件公司面临经营挑战[39] 中国科技力量展示 - 中国品牌占CES参展商约30%，参展面积约13%-14%，覆盖芯片、AI大模型、显示、智能清洁、智能驾驶等重点领域，从“物美价廉”转向“科技创新”[40] - 中国厂商成为技术推动者，具备全球领先的产品化速度和工程化能力，CES已成为中国科技力量的秀场[40]

Qwen3-VL多模态模型架构分析 - 文章核心观点是通过源码解析Qwen3-VL多模态大模型的内部实现细节，重点阐述其如何整合处理视觉和文本信息[2][3] - Qwen3-VL模型将文本和图像作为输入进行处理的自回归AI模型，源码实现包含配置、多模态模型、图片处理和视频处理四大核心模块[4][5] 模型核心组件与处理流程 - 模型入口类Qwen3VLForConditionalGeneration负责整合输入数据，处理流程包括：接收pixel_value和input_ids输入、通过Qwen3VLModel处理多模态数据、经线性层lm_head输出logits、最终以统一格式输出结果[12][13][15][16] - Qwen3VLModel类实现多模态数据融合：通过get_image_features将图像转换为image_embeds，文本通过get_input_embeddings转为inputs_embeds，使用masked_scatter技术将视觉嵌入整合到文本序列中，最终输入大语言模型进行统一处理[18][20][21] 视觉编码器技术实现 - Qwen3-VL采用自研视觉编码器而非现有CLIP或SigLIP方案，通过Qwen3VLVisionPatchEmbed的3维卷积将图像转为hidden_states，结合位置编码后输入27层Attention模块的Qwen3VLVisionBlock进行处理[34][35][37][40] - 视觉处理使用Qwen2VLImageProcessorFast实现图像到pixel_value的转换，预处理过程包含图像分组、尺寸调整、归一化和特征网格重组等步骤，最终输出模型可处理的pixel_values张量[7][8][9][10] 多模态融合与位置编码机制 - 模型采用特殊标记<|im_start|>和<|im_end|>实现视觉与文本特征的精确对齐，通过get_rope_index方法计算旋转位置编码索引，支持图像和视频序列的时空位置信息编码[21][22][23][24] - 视觉特征嵌入过程严格校验占位符标记与特征数量匹配，确保多模态数据融合的准确性，最终生成包含视觉位置掩码和深度堆叠特征的统一表示[30][31][32][33]

游戏板块市场表现 - 11月27日早盘游戏板块震荡走强，游戏ETF（159869）现涨近1% [1] - 巨人网络、恺英网络、游族网络、国脉文化、完美世界、冰川网络等个股涨幅居前 [1] - 富春股份、名臣健康、迅游科技等个股跌幅居前 [1] 行业基本面与前景 - 游戏行业第三季度延续上半年高景气态势，在龙头公司带动下行业收入和利润均延续高增长态势 [2] - 游戏版号实行"一月一批"的常态化发行节奏，行业优质内容供给节奏有望持续 [2] - 对已发售游戏的精细化运营有望拉长游戏流水贡献，延续产品动能 [2] - 行业龙头公司产品管线储备丰富，为后续业绩增长提供高确定性 [2] - 游戏板块具备AI、内容、商业化模式变革多点催化 [2] 技术创新与行业影响 - 谷歌发布Nano Banana Pro，体现了其在多模态大模型领域的深厚积累 [1] - Nano Banana Pro整合了Gemini 3 Pro的多模态理解能力及谷歌搜索知识库，可理解现实语义与物理逻辑 [1] - 对比上一代产品，Nano Banana Pro文本渲染能力提升，支持2K、4K高清分辨率，更能满足专业制作要求 [1] - 海内外大模型多模态能力持续提升，使用门槛和调用成本下降 [1] - 普通用户到专业创作者均有望借助提升的模型能力落地创意，营销、影视、游戏、电商等领域内容制作有望进一步降本增效 [1]

涉及的行业或公司 * 行业为人工智能与大型语言模型领域 公司包括谷歌及其Gemini系列模型、OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、阿里巴巴、蚂蚁集团等[1][2][4][5][7][9][10][14][15][20][22] * 同时涉及AI芯片领域 包括谷歌自研TPU和英伟达GPU的竞争[10][16][18][19] 核心观点和论据 谷歌Gemini 3 Pro模型的技术创新与性能 * Gemini 3 Pro被认为是全球最强的视觉理解模型 能够精确识别细颗粒度信息如黑板上的数学公式[1][2] * 模型采用Mamba理念优化Transformer 通过线性关系优化推理算力与序列长度关系 减少显存需求并缓解KV cache压力[1][2][3] * 基于GPU训练 采用自适应智能优化范式 从14TB数据中统一纯字母编码 避免跨模态对齐问题[1][4] * 训练过程采用分段式训练方法 结合sliding window机制、强化学习和test time等策略 使用GRPO、DAPO、对齐以及COLT冷启动等四段式优化策略[1][4] * 模型在21个维度中的20项测评中领先 标志着大模型从多模态发展到Agent时代 许多功能基于Agent方式调度[2] 多模态能力与数据处理 * Gemini 3 Pro是原生多模态大模型 统一编码处理文本、图片、音频、视频和代码等数据 通过一个Decode Only骨干网架构融合处理[1][5] * 多模态信号需要重新标注以确保输入输出一致性 例如传统银饰品类的数据需重新标注为跨模态数据[5][6] * 多模态数据标注难点在于不同类型数据间需精确匹配 需使用专门针对多模态对齐的自动化工具完成初步标注 然后由人工评测[6] 模型能力评估与行业比较 * 谷歌最新模型是新的SOTA标杆 展示全能型发展方向 涵盖文科、人文、社科、事实、多元、情商和策略能力以及多模态理解[1][7] * 在理科编程能力上 Claude 4.5仍保持最强位置 编程得分为80.9 高于GPT-3的76.2 谷歌模型未显著超越GPT-5.1及Claude 4.5[2][7] * 头部大模型开始从单一追求理科转向全面发展 包括文科及情商策略等多个维度[2][7] * 与阿里巴巴相比 谷歌在理科综合分数96分对92分 人文学科88分对81分 情商策略76分对68分 多模态理解85分对72分 均领先[14] 中文内容处理与区域市场差异 * 海外文生图模型如Banana、Sora和Biu在处理中文内容上存在问题 无法正确显示中文字符甚至出现乱码 源于开发过程忽略东方元素及相关数据[2][9][12] * 国内模型自2017年起专门添加大量中东方元素数据 包括各种字体如隶书、草书、宋体以及经济角色、旗袍和寺庙等建筑 因此能更准确生成包含复杂汉字和东方文化元素的图像[9] * 海外模型对中文支持不足并非技术障碍 而是因公司未投入足够资源且难以进入中国市场缺乏优化动力[12][13] 硬件生态与竞争格局 * 谷歌使用自研TPU进行训练具有成本较低、能效比更高、显存容量大达192GB、支持4.8TB大带宽等优势 推动行业形成新竞争阵营以降低对CUDA依赖[10][16] * 其他云服务提供商即使采购TPU也难以复制GPT-3方法 因涉及谷歌专有模型和复杂架构改造 改造过程需至少三个月且要求严格[17] * 英伟达组网规模一个Pod支持几千节点 而其他厂商如PoE可支持超过9000个节点 组网规模更大[18] * 企业选择TPU或Cuda需根据业务需求 与谷歌生态绑定紧选TPU 需更灵活扩展性则选Cuda[19] 应用方向与未来发展 * 国内外科技公司将生成式AI模型C端化 如蚂蚁集团推出面向金融场景的灵光产品 实现无代码Agent生成、多模态对话、零代码生成及实时视频分析等功能[20] * 知识图谱作为外部大脑可显著降低AI幻觉率 提供校验信息提高回答准确性 但大规模应用面临获取海量高质量数据成本高、需结合垂直行业细分等挑战[21] * 阿里巴巴"千问"APP下载量增长迅速 日均下载量达4-5倍增长 预计月底DAU接近200万 未来战略通过投流获客、阿里系APP导流等方式增加用户数 专注于Chatbot、AI创作和智能体三大核心功能[22] 其他重要内容 * 海外AI领域呈现谷歌、Grok和OpenAI三强争霸局面 谷歌领先地位预计维持两个季度左右 Grok最有可能接近谷歌[10][11] * 谷歌模型具有更高对话温度 能根据对话风格切换不同人设 而国内大模型如百度和元宝生成文字相对干涩 缺乏语言美感[14] * 在处理中文图像生成不清晰问题时 可通过明确指示系统检查图像中文字体来改进 未来版本需优化多语言支持和字符识别算法[8]

产品发布与定位 - 公司于11月26日正式上线RK182X系列AI协处理器产品页面，该系列芯片面向AI应用，通过PCIe 2.0或USB 3.0接口与主处理器互联，主要承载端侧和本地化AI推理算力任务 [1] - 该系列芯片定位为高性能协处理器，适用于个人电脑、边缘服务器及专用AI终端等场景，为存量设备提供外挂式AI算力升级方案 [3] 技术规格与性能 - 芯片集成多核高算力NPU，支持3B/7B参数规模的LLM/VLM本地部署，具备处理文本、图像等多模态数据的能力 [3] - 芯片内置2.5GB或5GB高带宽DRAM，通过3D堆叠封装与逻辑芯片集成，理论带宽达1TB/s，在典型应用中每秒可生成超过100个Token [3] - 采用3D堆叠封装技术实现更高带宽与更紧凑的系统设计，有利于提升本地大模型推理吞吐 [3] 市场定位与产业趋势 - 产品契合当前端侧算力需求上升及多模态大模型落地的产业趋势，通过封装工艺、内存架构和NPU算力的组合创新，探索从通用SoC向专用AI协处理器延伸的路径 [4] - 该"轻量级升级"路径可降低企业和个人用户引入本地大模型的门槛，适用于传统PC、工控机及嵌入式设备的AI算力增配 [3] - 产品在PC加速卡、AI盒子及垂直行业终端中的导入进展需通过后续客户落地情况与公司公告验证 [4]

公司业务与服务定位 - 公司提供一站式论文辅导服务 专注于具身智能及相关前沿技术领域 旨在解决从选题到投稿的全流程学术难题 [1] - 服务覆盖从顶级会议CCF-A到CCF-C 以及SCI一区到四区、EI、中文核心、毕业论文和申博等多种学术产出需求 [1] - 公司提供1对1定制化辅导 核心方向包括多模态大模型、视觉语言动作、视觉语言导航、机器人抓取与导航、3D高斯泼溅、端到端具身智能体及具身合成数据生成等 [1] 核心团队与专业能力 - 导师团队来自CMU、Stanford、MIT等国内外名校的PhD及大厂研究员 具备顶级会议如ICML、ICLR、CoRL、ICRA、NeurIPS、CVPR的审稿经验 [1] - 团队具备工业界与学术界双重视角 不仅关注论文发表 也关注技术的落地价值 例如机器人抓取的鲁棒性和导航的实时性优化 [3] 服务流程与价值主张 - 提供全流程闭环辅导 涵盖从选题创新点挖掘、实验设计、代码调试、论文写作到投稿策略等关键环节 [2] - 公司为前10名咨询者提供免费匹配专属导师的服务 可进行深度会议并获得一对一的会议或期刊选投建议 [4]

社群成立与目标 - 具身智能之心技术交流群正式成立，旨在促进相关技术领域的交流与合作 [1] - 社群主要关注方向包括视觉语言导航、遥操作、扩散策略、强化学习、多模态大模型等前沿技术领域 [1] 社群加入方式 - 感兴趣者可通过添加指定助理微信账号申请加入社群 [2] - 申请入群需按要求备注个人机构、姓名及研究方向信息以加速审核流程 [3]