美股市场表现 - 道指跌0.51%，纳指涨0.35%，标普500指数跌0.08%，热门科技股涨跌不一，AMD涨超5%，苹果涨超3%，Meta跌超1%，英特尔跌近3% [1] - 赫克拉矿业涨超13%，泛美白银涨超7%，纳斯达克中国金龙指数收涨0.95%，热门中概股多数上涨，名创优品涨超3%，小鹏汽车、理想汽车、京东涨超1%，哔哩哔哩跌超1% [1] - WTI原油期货收跌0.73%，报63.88美元/桶，布伦特原油期货收跌0.69%，报66.43美元/桶，COMEX黄金期货收涨1.44%，报3482.7美元/盎司，COMEX白银期货收涨1.66%，报38.53美元/盎司 [1] - 欧洲主要股指多数上涨，德国DAX30指数涨1.20%，英国富时100指数跌0.69%，法国CAC40指数涨0.97%，欧洲斯托克50指数涨1.37% [1] 脑机接口产业 - 多部委联合发布推动脑机接口产业创新发展的实施意见，目标到2027年关键技术突破，产品性能达国际先进水平，应用场景包括工业制造、医疗健康、生活消费 [2] - 计划到2030年培育2至3家全球领军企业，研发辅助生理信号设备和高精度手术机器人，提升交互控制和感知评估精准度 [2] - 国家医保局已为侵入式和非侵入式脑机接口医疗服务定价立项，全球脑机接口医疗应用市场规模预计2030年达400亿美元，2040年达1450亿美元 [2] - 相关概念股包括麦捷科技、冠昊生物、汉威科技 [2] 人形机器人技术 - 北京人形机器人创新中心推出Humanoid Occupancy感知系统，融合多模态传感器信息，解决传统感知系统局限，提升环境语义和几何特征捕捉能力 [3] - 2025年被视为人形机器人从0到1的关键时点，宇树、智元等公司加速零部件性能升级和成本降低，推动行业爆发 [3] - 具身智能市场规模预计2026年突破万亿，相关概念股包括东土科技、汉宇集团、汉威科技 [3] RWA资产代币化 - 香港上线RWA注册登记平台，打通资产代币化的数据化、资产化和金融化全流程服务，蚂蚁数科拓展算力和金融资产RWA业务 [4] - RWA通过区块链技术将债券、房地产等现实资产代币化，提高流动性并提供低风险金融产品，链上总规模已达252.1亿美元 [4] - 相关概念股包括天阳科技、新国都、杭州园林 [4] 股东减持动态 - 咸亨国际股东高盛亚洲战略计划减持不超过3%股份 [5] - 孚能科技股东上杭兴源计划减持不超过1.9832%股份 [5] - 沧州明珠股东君悦日新17号私募基金计划减持不超过1%股份 [5] - 共创草坪控股股东一致行动人拟减持不超过0.37%和0.43%股份 [5] - 恒基达鑫控股股东计划减持不超过3%股份 [5] - 力诺药包股东复星系基金计划减持不超过3%股份 [6] - 瑞丰银行股东安途汽车计划减持不超过1.20%股份 [6] - 中集车辆股东平安资本系基金计划减持不超过0.69%股份 [6]

点评：报道指出，人形机器人通用感知系统的推出，不仅为人形机器人提供了强大的环境感知能力，更解决了传感器布局、数据标注和多模态融合等关键挑 战，奠定了通用感知模块标准化的技术基础。未来，团队计划进一步扩展数据集、优化时序融合策略，并探索在更多人形机器人平台上的应用。随着技术的 不断成熟，人形机器人有望在家庭服务、工业协作、户外救援等多个领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利。 3、脑机 | 工信部等七部门印发《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，其中指出，壮大创新主体，培育优势企业。发展壮大脑机接口领域领军企 业，支持组建产业创新联合体，牵头承担国家科技重大专项等任务。促进脑机接口中小企业创新供给，加快培育科技和创新型中小企业、高新技术企业、专 精特新中小企业、专精特新"小巨人"企业、制造业单项冠军企业以及瞪羚企业、独角兽企业等，实施启航企业培育工程，完善企业梯度培育体系。推动大中 小企业融通创新，鼓励领军企业开放算法框架、公共数据和共性技术，为企业共同成长营造良好环境。到2027年，脑机接口关键技术取得突破，初步建立先 进的技术体系、产业体系和标准体系。 明日主题前瞻 1、机器人 | 2025世界机器 ...

人形机器人感知系统 - 人形机器人核心任务涵盖操作、移动与导航三大领域，需以全面精准的环境理解为前提[7] - 传统感知系统存在适配性差、多模态信息融合效率低等问题，导致实际应用中感知失效频发[7] Humanoid Occupancy系统创新 - 采用语义占用表征作为核心范式，具备三维空间全面编码和天然适配多模态融合两大优势[8] - 通过体素编码实现环境空间单元占据状态与语义类别的精准捕捉，优于传统BEV表征[8] - 支持RGB图像、深度信息、LiDAR点云等多类传感器数据的统一整合[8] 关键技术实现 - 传感器布局优化：配备6个RGB相机（前后各1、两侧各2）和1个360度水平视场角激光雷达，避免设备遮挡[12] - 构建首个人形机器人全景占用感知数据集，涵盖家居、工业等多场景，采用动静态解耦标注方法[14] - 设计轻量化多模态时序融合网络，通过Transformer解码器实现跨模态可变形注意力融合[14] 性能验证 - 对比实验中，Humanoid Occupancy模型参数仅40.5M，mIoU达55.73，优于BEVDet（47.95）和BEVFusion（53.21）[17][18] - 时序聚合实验显示，双帧输入使mIoU从52.79提升至55.73，验证历史特征融合有效性[22] - 多模态融合使mIoU达55.73，显著高于单模态（相机50.37/LiDAR48.61）[23] 行业影响 - 解决传感器布局、数据标注和多模态融合等关键挑战，推动通用感知模块标准化[28] - 未来将扩展数据集并优化时序策略，应用于家庭服务、工业协作、户外救援等领域[28]