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速腾聚创早盘涨超7% 机器人市场需求旺盛带动企业订单大增 公司规模效应凸显
智通财经· 2025-09-18 01:46
公司股价表现 - 早盘股价上涨7.78%至45.98港元 成交额达2.64亿港元 [1] 行业市场前景 - 激光雷达市场规模预计2025年达240.7亿元 2026年进一步升至431.8亿元 [1] - 行业从"贵族传感器"转变为"10万级标配" 中国厂商在规模成本和量产节奏上全球领先 [1] - 行业迎来量价齐升黄金时期 搭载量和渗透率持续提升 [1] 公司财务表现 - 2025H1机器人激光雷达毛利率从去年同期26.1%提升至45.0% 规模效应凸显 [1] 客户合作与订单 - 与全球领先割草机器人制造商达成合作 订单规模突破七位数 [1] - 与库犸科技签订三年120万台全固态激光雷达战略合作协议 [1] - 在无人配送领域与北美COCO Robotics、两家头部外送平台及美团、新石器、白犀牛等企业深度合作 [1] - 在具身智能方向与宇树科技、越疆等公司紧密协作 [1] 技术应用领域 - 激光雷达为机器人核心部件 实现定位、导航、避障等功能 [1] - 机器人市场需求旺盛推动激光雷达订单大增 [1]
机器人9月17日获融资买入3.02亿元,融资余额14.60亿元
新浪财经· 2025-09-18 01:27
股价及融资融券交易 - 9月17日公司股价上涨1.45% 成交额达24.85亿元[1] - 当日融资买入3.02亿元 融资偿还2.57亿元 实现融资净买入4501.42万元[1] - 融资余额14.60亿元 占流通市值4.45% 超过近一年60%分位水平[1] - 融券余量98.09万股 融券余额2057.84万元 超过近一年90%分位水平[1] 公司基本情况 - 公司成立于2000年4月30日 2009年10月30日上市[2] - 主营业务为工业机器人 物流与仓储自动化成套装备 自动化装配与检测生产线及系统集成 交通自动化系统[2] - 收入构成:自动化装配与检测生产线及系统集成44.52% 物流与仓储自动化成套装备19.68% 工业机器人16.24% 半导体装备16.21% 交通自动化系统3.07%[2] 股东结构变化 - 截至6月30日股东户数19.33万户 较上期减少8.69%[2] - 人均流通股7967股 较上期增加9.51%[2] - 易方达创业板ETF持股2960.67万股 较上期减少58.31万股[3] - 华夏中证机器人ETF持股2804.21万股 较上期增加499.71万股[3] 财务表现 - 2025年1-6月营业收入16.60亿元 同比微降0.07%[2] - 归母净利润-9535.82万元 同比下降54.32%[2] - A股上市后累计派现2.76亿元 近三年累计派现0元[3] 机构持仓情况 - 南方中证500ETF持股1857.33万股 较上期增加245.34万股[3] - 香港中央结算有限公司持股1143.26万股 较上期增加351.24万股[3] - 天弘中证机器人ETF持股1135.66万股 较上期增加210.84万股[3] - 华安创业板50ETF持股1120.08万股 为新进股东[3]
2025天津国际工业自动化及机器人展启幕
中国新闻网· 2025-09-18 01:05
由于提供的文档内容存在大量乱码、不连贯文字和无关字符,无法提取有意义的公司或行业信息。文档中出现的"chinanews.com.cn"表明这些内容可能来源于中国新闻网,但具体内容无法辨识。 文档质量评估 - 文档1包含不完整的企业介绍文字片段,但无法识别具体企业名称和业务内容[1] - 文档2包含年代数据(1843年-1995年)和"人形机器人产业链展区"字样[2] - 文档3提及"硬科技发展大会"和"数特电机"字样[3] - 文档4和文档5内容过于零碎,无法提取有效信息[4][5] 内容缺失说明 所有文档均缺乏可解读的连贯文字、具体数据、公司名称、行业分析等关键投资研究信息,无法进行正常的新闻内容总结和分析。
让机器人「不只是走路」,Nav-R1引领带推理的导航新时代
机器之心· 2025-09-18 01:01
在机器人与智能体领域,一个长期的挑战是:当你给机器人一个「去客厅把沙发上的书拿来」或者「沿着楼道走到门口,再右转」这一类指令时,机器人能不能 不仅「看见环境」,还能「理解指令」、「规划路径」、然后「准确执行动作」? 之前的许多方法表面上看起来也能完成导航任务,但它们往往有这样的问题:推理(reasoning)的过程不够连贯、不够稳定;真实环境中路径规划与即时控制之间 难以兼顾;在新的环境里泛化能力弱等。 Nav-R1 出场:什么是 Nav-R1? 这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文,提出了一个新的「身体体现式(embodied)基础模型」(foundation model),旨在让 机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说,它不仅「看到 + 听到+开动马达」,还加入清晰的中间「思考」环节。 核心创新 1.Nav-CoT-110K:推理轨迹的冷启动(cold-start)基础 在强化学习阶段,Nav-R1 不只是简单地奖励「到达目的地」,它引入了三种互补的奖励机制,使得行为更精准、更有 ...
【点金互动易】灵巧手+宇树机器人,深耕机器人关节及灵巧手部件研发,这家公司已成为宇树科技核心供应商
财联社· 2025-09-18 00:23
①灵巧手+宇树机器人,深耕机器人关节及灵巧手部件研发,这家公司已成为宇树科技核心供应商; ②空 芯光纤+光模块,空芯光纤具备批量交付能力,这家公司800G光模块通过领先交换机设备厂商测试。 《电报解读》是一款主打时效性和专业性的即时资讯解读产品。 侧重于挖掘重要事件的投资价值、分 析产业链公司以及解读重磅政策的要点。即时为用户提供快讯信息对市场影响的投资参考,将信息的价 值用专业的视角、朴素的语言、图文并茂的方式呈现给用户。 前言 ...
TrajBooster:首个全身人行操作VLA方案,跨构型解决数据难题(代码全开源)
具身智能之心· 2025-09-18 00:03
点击下方 卡片 ,关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Jiacheng Liu等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享,如有侵权,联系删文 研究背景与问题 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货,欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 : 具身智能之心知识星球 (戳我) , 这里包含所有你想要的。 想象一下:双足人形机器人在客厅里灵活深蹲取物,在厨房中跨高度整理餐具,全程无需大量人工演示数据——这一看似遥远的场景,正被 TrajBooster 框架推 向现实。 近年来,视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型让机器人自主执行家庭任务成为可能,轮式人形机器人已能完成深蹲、跨高抓取等复杂动作,AgibotWorld Beta 数据集 显示其末端执行器轨迹覆盖 0.2-1.2 米范围,足以应对日常家庭场景。但双足人形机器人的研发却陷入瓶颈:它需要在保持下半身动态平衡的同时,用上身完成 操控,实现大范围全身动作难度极高。更关键的是,训练这类机器人需要大规模高质量演示数据,而传统遥操作流程依赖昂贵设备和专家操作,生成的数据集规 模小、场景单一,导致 VLA 模型难以适配新机器人的动作空间。 为解决这一痛 ...
这届东博会“不基础”!记者体验坐机器狗“巡馆”:稳稳的很安心
21世纪经济报道· 2025-09-17 14:47
行业趋势 - 中国机器人产品正成为出海新拳头产品 涵盖太极 街舞 架子鼓表演及巡防安检等多样化功能 [1] - 第22届中国—东盟博览会首次开设人工智能专馆 推出国内首个会展智能体并举办中国—东盟人工智能部长论坛 [1] - 人工智能馆成为展会最受瞩目展区 聚集宇树科技 智元机器人等近200家AI头部企业及初创团队 [1] 产品技术 - 企业展示全球首款防爆人形机器人"天魁1号" 全球首个机器人通用具身基座模型及全国首创协作焊接机器人系统 [2] - 工业级机器狗具备120公斤最大承重能力 表现步伐稳健与动作灵活性 成为展会焦点产品 [2] - 技术展示涵盖灭火救援真烟真火训练评价系统及隧道救援专家大模型等工业级解决方案 [2] 市场拓展 - AI驱动机器人成为国内外买家眼中最潮流"国货"之一 技术 产品与场景整合形成生态化输出模式 [1] - 展会首发中国和东盟国家硬核AI产品 并发布面向东盟的AI独角兽企业榜单 [1] - 机器人通过参展实现"走出去"第一步 预计将加速渗透东盟国家生产生活场景 [2]
广州发布“机器人+”应用场景需求,将出台具身智能产业政策
南方都市报· 2025-09-17 12:58
行业地位与发展态势 - 智能装备与机器人产业是广州市现代化产业体系重点发展的15个战略性产业集群之一 发展势头强劲且支撑作用突出[3] - 2024年广州市工业机器人产量达2万套 同比增长33% 服务机器人产量达9万套 同比增长22%[3] - 产业已培育广州数控 昊志机电 蓝海机器人 明珞装备 瑞松智能等一批国内先进的自主品牌企业 产业创新力与影响力位居全国前列[3] 供需对接与市场拓展 - 70家装备用户与150家智能装备及机器人产业链供应商参与对接 覆盖教育 医疗 园林建筑等领域[1][3] - 政府部门 科研院所 医院及大型企业发布机器人 智能成套装备及精密仪器采购需求 8家供应企业进行产品路演[3] - 对接会聚焦教育 医疗 能源 城市建设等领域新资源 为企业提供单打独斗难以接触的市场机遇[4] 应用场景与技术迭代 - 发布《广州市"机器人+"应用场景需求清单》 涵盖7类智能机器人的80项典型应用场景 包括公共场所服务 巡检安检 制造流程等[6] - 应用场景覆盖医院 公园 地铁 园区 图书馆 博物馆等场所 为产业落地提供精准切口[6] - 新一代信息技术加速产业技术迭代 机器人应用从替代高强度劳动向执行复杂工序深化 拓展至巡检 安防 导览等智慧城市领域[3][4] 政策支持与生态建设 - 广州市将按照"应用牵引 整机带动 软硬协同 生态培育"路径 加快出台具身智能产业政策[6] - 计划打造"品牌赛+训练场+展示中心+专业展会"系列平台 常态化推进场景供需对接[6] - 企业积极推动技术跨领域应用 如将工业与电网领域成熟解决方案扩展至园林运维等新场景[4]
《Science Robotics》封面:DeepMind发布RoboBallet,重新定义多机器人协同规划
机器人大讲堂· 2025-09-17 11:13
多机器人系统行业挑战 - 多机器人系统在现代工业制造中成为提升生产效率的关键技术 通过部署多个机械臂可在不显著增加成本和空间的前提下大幅缩短任务执行时间并提高整体产能[1] - 实际部署面临根本性挑战 即如何在共享且充满障碍物的环境中高效安全地协调多个机器人完成多项任务[1] - 多机器人协同需同时解决三个核心子问题 包括运动规划、任务调度和任务分配 每个问题单独求解已属计算难题 而三者的耦合关系更让传统方法难以突破[3] 传统解决方案局限性 - 传统基于采样的运动规划算法在低维度场景中表现尚可 但当机器人数量超过4个且障碍物复杂度提升时计算时间呈指数级增长[1] - 任务调度问题类似经典的旅行商问题 属于PSPACE完全问题 计算复杂度随任务量呈指数上升 即使采用近似解法也需预设大量规则且难以适配动态场景[3] - 任务分配问题中每个任务的成本并不是独立的 而是依赖于其他任务的分配和调度结果[3] - 传统方案通常将三者拆分迭代求解 先人工分配任务再规划调度顺序最后计算运动路径 这种模式不仅依赖数百甚至数千小时的人工经验 还常为了计算可行性牺牲解决方案的质量和完整性[4] RoboBallet技术创新 - RoboBallet是一种基于神经网络与强化学习的新范式 结合了图神经网络和强化学习 旨在自动化地解决多机器人的任务分配、调度和运动规划问题[4] - 核心创新在于其场景的图表示和基于GNN的策略网络 将整个协同场景抽象为动态图 其中节点表示每个机器人个体 边表示机器人之间的交互关系[5] - GNN能够高效处理这种结构化信息 无论图中增加了多少任务或障碍物 GNN的核心处理逻辑不变 学会了如何理解一对元素之间的关系 这种关系归纳偏差使得模型具备极强的泛化能力[5] - 采用强化学习框架训练策略网络 使用TD3算法 使模型能够生成多机械臂轨迹同时解决任务分配、调度和运动规划等子问题 将昂贵的在线计算转移到离线训练阶段[7] - 设计了包含任务完成奖励和碰撞惩罚的奖励机制函数 任务完成奖励基于已解决任务比例的变化 碰撞惩罚则对可能导致碰撞的动作施加负奖励[7] - 采用HER技术通过在失败回合中重新标记目标来生成额外的训练数据 从而提供更丰富的学习信号[7] - 在程序化生成的随机环境中对模型进行训练 每一轮训练开始时系统会随机生成机器人的位置、长方体障碍物的布局和任务目标位姿 通过数百万次随机环境交互使模型学会协调多个机器人高效无碰撞地完成所有任务[7] 性能表现与效率 - 在计算效率方面表现突出 在NVIDIA A100 GPU上即使是8个机器人40个任务30个障碍物的最大配置每个规划步骤仅需约0.3毫秒 在CPU上运行也能实现3倍于实时的规划速度[8] - 这种高效性使得RoboBallet可用于实时重新规划、动态响应环境变化等需要快速决策的场景[9] - 增加机器人数量能够显著提高任务执行效率 在优化布局的条件下机器人从4台增至8台平均执行时间从7.5秒减少到4.5秒降幅达40%[12] 实验验证结果 - 评估围绕两个关键指标展开 包括整体轨迹执行时间和轨迹质量[11] - 在缩减规模的问题设置中进行对比实验 比较对象为基于RRT-Connect和穷举调度的基准算法[11] - 实验结果表明尽管基于强化学习的方法并不具备理论上的完备性 但其所得轨迹在成本方面与基线方法相当甚至在多数情况下表现更优 而基线方法则需要消耗数量级更多的计算资源且依赖较强的简化假设[11] - RoboBallet在训练和推理阶段均展现出良好的可扩展性 训练所需步数并未随机器人或任务数量的增加呈指数增长 推理时间则与机器人数量的平方、任务及障碍物的数量成线性关系[11] - 能够将从小规模训练中学到的协作模式推广到更大规模场景[15]
罗永浩VS西贝带火炒菜机器人?
机器人大讲堂· 2025-09-17 11:13
行业发展趋势 - 炒菜机器人行业正从概念验证期迈向规模化商业应用的爆发临界点 [1] - 2024年中国炒菜机器人行业市场规模已超过30亿元,预计2030年将达到117.2亿元 [2] - 连锁餐饮企业大面积应用炒菜机器人实现2-4分钟快速出餐,较人工烹饪效率提升60%以上(例如辣子鸡从10分钟缩短至4分钟) [1] 技术突破与应用优势 - AI大模型技术实现"千人千味"个性化烹饪,通过10档控火和8种调味动作1:1复刻大厨技能 [2] - 红外感应与NTC温度传感器实现±1℃精准温控,达到猛火快炒口感和锅气还原 [2][10] - IH立体包锅火与阿基米德螺线桨技术实现360°无死角翻炒和自动防糊锅 [10] 企业布局与产品进展 - 科沃斯旗下添可品牌已推出食万3.0pro至食万天工系列产品,净菜数量超100道,价格从5000元下探至2000元级 [2] - 苏泊尔Cook3以1000多元价位占据京东炒菜机器人排行榜首位,2024年重点发展用户创作食谱和AI食谱生成 [4] - 拓邦股份商用炒菜机2025年上半年实现销售收入2.77亿元,其子品牌"厨纪"获全国炒菜机器人大赛一等奖 [7][8] - 瑞德智能与添可、纯米等企业合作实现炒菜机器人量产,重点研发高精度控制模组和低延时通信模块 [6] - 九阳股份已推出5款炒菜机器人产品包括CJ-A9、A8Pro等,未来将通过苏宁易购线下渠道加速推广 [12] 市场渗透与合作案例 - 小菜园上市募资部分用于采购3000台炒菜机器人 [2] - 老乡鸡部分餐厅采用自动机器人设备,湘式盖码饭品牌"霸碗"所有门店配备自研炒菜机器人 [2] - 炒菜机器人助力连锁餐饮实现SKU精简与厨房操作标准化,并通过OTA远程更新菜品 [1]