论坛背景与意义 - 2025年世界人工智能大会(WAIC)聚焦人工智能与数学的交叉研究 旨在解决大模型参数突破万亿后泛化能力 安全性 能耗控制等核心问题[1][3] - AI与数学的双向需求推动论坛诞生 大模型优化依赖凸优化与非凸优化理论 Transformer架构根植概率统计与信息论 机器学习安全涉及博弈论与密码学 多模态融合需要拓扑学与流形学习支撑[3] - AI对数学的反哺效应显著 DeepMind的AlphaGeometry在证明欧几里得平面几何定理方面超越国际数学奥林匹克竞赛(IMO)参赛者平均水平 通过符号推理改写数学研究范式[3] 论坛核心亮点 - 菲尔兹奖得主深度参与 普林斯顿大学Charles Fefferman通过视频回溯数学与计算发展历程 丘成桐教授联合欧洲 日本数学家精选几何与代数交叉难题考验AI深层推理能力[3] - 四家机构基础大模型现场解题 上海人工智能实验室Intern-IMO系统成功破解2025年IMO首题并通过自然语言推理完成几何构型分析与归纳证明 商汤日日新大模型通过图文混合输入以坐标计算与辅助线构造两种方法求解平面几何题 阶跃星辰模型在不等式证明中展现工具调用能力 MiniMax的M1模型正确解答问题后还能回答条件减弱后结论是否成立的问题[5] - 圆桌论坛展示AI对复杂几何题的分步拆解 复旦大学与商汤团队呈现AI对学生错误解答的批改过程 不仅指出角度计算失误还追溯逻辑漏洞源头[6] - 中外高校学生结对仪式举行 10位来自牛津 剑桥 多伦多 慕尼黑工业大学等国际高校学生与上海交大 复旦 同济等沿沪宁高校数学与AI专业学生携手开展联合研究[8] - 中国科学院院士徐宗本提出智能问题本质是无限维而技术实现受限于有限参数 通过算子簇公共不动点理论设计深度架构 实验证明大模型存在冗余阈值 欧洲科学院院士Torsten Hoefler分析大语言模型从下一词预测到思维树推理的跃迁 通过量化压缩与稀疏激活提升效率 其团队研发的网络拓扑策略使AI算力利用率提升10-15倍[10] - Hitchin–Ngo实验室与Fefferman实验室在沪揭牌 采用双基地模式联动欧洲与上海算力和数据资源 前者聚焦代数几何与数学物理 攻关镜像对称等前沿问题 后者致力于用AI破解流体力学奇异性难题[10] - 双边对话探讨数学突破与AGI的关系 菲尔兹数学科学研究院前院长Kumar Murty指出AI的幻觉或许是想象力的种子 法国学者Mathieu Laurière提出多代理AI系统的社交智能进化将是AGI突破的关键方向[12] AI重塑数学研究演进历程 - 机械验证与形式化萌芽阶段(1970s-2000s) 计算机承担超级校对员角色 1976年Appel与Haken对四色定理的证明首次引入计算机验证1834个可约构形逻辑自洽性 2005年Gonthier使用Coq证明助手完成四色定理形式化验证 Flyspeck计划通过21位研究者协作11年完成开普勒猜想形式化验证 发现原证明中几何不等式边界条件设定偏差等疏漏[14][15][16] - 算法驱动的逻辑推理阶段(2010-2020) SAT与SMT求解器处理超大规模逻辑推理 2016年Marijn Heule团队用SAT求解器解决布尔毕达哥拉斯三元组问题 耗费4 CPU年运算生成200TB原始数据 压缩后达68GB 2019年Scholze启动液体张量实验形式化验证液体向量空间定理 耗时18个月集结全球数学家协作完成[17][18] - 深度学习与大模型时代(2020至今) AI从验证工具升级为发现助手 陶哲轩团队利用Lean对加法组合学定理进行形式化证明 发现原证明中引理冗余性 Davies团队用神经网络分析近200万个纽结数据 发现signature值仅由三个参数决定 DeepMind的FunSearch框架在Cap set问题上超越人类最好结果 AlphaGeometry在IMO试题中超越人类平均水平 通过虚数坐标系将几何问题转化为代数运算 AI在构造数学对象上展现优势 Wagner用强化学习构造极值图论复杂反例 Fawzi团队通过强化学习发现更快矩阵乘法算法 AlphaEvolve解开300年悬决的接吻数问题并在14个数学任务上实现突破[20][21][22][24][25] 上海AI与数学融合优势与实践 - 上海拥有全国领先算力基础设施包括华为384超节点真机等尖端设备 张江人工智能岛聚集数百家中外AI企业 复旦大学 上海交通大学等高校数学学科位居全国前列 在微分几何 组合数学等方向研究实力雄厚[28] - 聚焦三大前沿方向包括几何深度学习 微分方程与神经网络融合等基础理论突破 AI辅助数学研究以及产业场景转化 在智能制造 智能医疗等领域提炼共性数学问题如将流体力学模拟转化为纳维-斯托克斯方程求解 用拓扑学方法优化多模态影像融合[29] - 通过四大举措完善融合发展生态 包括推动高校开设AI与数学交叉学科培养复合型人才 建立数学智能创新平台整合全球数学难题数据库与AI推理工具库 设立数学智能创新基金支持前沿探索 在国家电网智能巡检 无人机导航等场景推广数学建模加AI优化解决方案[30][31]

公司战略升级 - 中国长安汽车集团正式成立，注册资本200亿元，由国务院国资委监管，跻身汽车央企"国家队" [2] - 战略方向聚焦"智能汽车机器人、飞行汽车、具身智能"三大新质生产力，构建"海陆空立体出行"生态 [2] - 加速全球化布局，重点拓展东南亚、中东非洲、中南美洲、欧亚、欧洲五大区域市场 [2] 转型历程与投入 - 2017年启动"第三次创业-创新创业计划"，向"智能低碳出行科技公司"转型，推出"香格里拉"新能源战略和"北斗天枢"智能化战略 [3] - 计划至2025年全产业链投入超1000亿元，组建1.1万名研发团队，已发布EPA纯电平台、SDA架构及"金钟罩"电池系统 [3] - 2024年研发投入占比突破5%，通过蓝鲸iDD混动技术、与宁德时代/华为合作提升技术能力 [3][4] 品牌与产品矩阵 - 实施多品牌分层战略：深蓝（15-25万元）、阿维塔（30万元以上）、启源（经济型）及长安V标燃油/混动车型 [4] - 2025年上半年新能源销量达45万辆（同比+49%），固态电池研发进展显著（计划2027年量产，能量密度400Wh/kg） [4] 市场竞争格局 - 民营阵营形成"一超多强"格局（比亚迪上半年销量200万辆+，吉利银河月销3万辆+，蔚来换电站3000座） [5] - 外资加速本土化（大众-小鹏、斯特兰蒂斯-零跑合作车型密集落地） [5] - 价格战蔓延至中高端市场，促销投入增加挤压利润空间 [6] 技术突破与挑战 - SDA平台架构实现多车型应用，华为ADS高阶智驾（如城区NCA）逐步落地，800V快充和半固态电池加速装车 [5] - 阿维塔高端市场面临特斯拉/蔚来/理想竞争，品牌认知度与销量规模仍需提升 [6] 海外拓展目标 - 2025年海外销量目标100万辆，重点布局东南亚、中东、欧洲市场 [6] 行业意义 - 央企身份升级是国家对汽车产业"再国有化"的战略实验，探索国有资本在竞争性行业的创新效率与市场化平衡 [6][7]

机器人产业发展趋势 - AI大模型时代推动机器人产业快速发展，具身智能已进入国家战略规划 [2] - 深开鸿CEO王成录预测未来十年内物理世界机器人数量将超过人类数量 [2] - 机器人产业演进路径分为三个阶段：单体智能→群体智能→自组织智能 [3] - 中国机器人公司已超过80万家，其中核心智能机器人企业占比超50% [8] 操作系统的重要性 - 操作系统是机器人产业的"魂"，决定智能化水平、协同能力和生态拓展性 [2] - 目前国内机器人操作系统行业表现不佳，需构建自主可控的国产平台 [2] - 传统操作系统存在实时性与智能性难兼得、生态割裂等问题 [3][4] - 操作系统能力决定机器人产业未来，如同手机和PC行业 [3] M-Robots OS系统特点 - 基于开源鸿蒙构建的分布式异构多机协同国产机器人操作系统 [6] - 具备多机实时协同、多硬件形态兼容、AI原生等能力 [6] - 目标是让各种形态机器人从底层形成统一整体 [6] - 将构建后天学习能力，使连接的单体成为传感器增强对物理世界的认知 [7] 开源生态建设 - M-Robots OS正式宣布开源，已有21家成员单位参与 [3][8] - 开源将解决不同厂商设备间"无法对话"问题 [8] - 计划按"每年两大版本"节奏持续演进 [8] - 开源创新被视为迈向万物智联世界的必由之路 [9] - 需要号召更多企业和开发者参与开源生态建设 [9] 行业发展挑战 - 机器人厂商普遍构建私有控制系统导致生态割裂 [4] - 重复造轮子导致研发效率低、产品上市周期长、成本高 [4] - 具身智能模型在规模化落地时基本不可用 [6] - 中国软件开发行业协同效率有待提升 [9] - 开源鸿蒙生态爬坡期痛苦，需达到1000万注册开发者临界点 [10]

世界模型技术定位 - 世界模型核心价值在于扩展AI物理边界而非替代人类认知 作为连接数字与真实物理世界的技术桥梁[2] - 技术产品展示辅助驾驶量产落地能力 同时向具身智能领域延伸[2] 量产能力与产业合作 - 行业首个实现量产的生成式世界模型 技术价值已体现在产业实践中[3] - 与上汽智己汽车打通Cut-in及碰撞等关键场景数据生成链路 实现高风险场景批量生成[3] - 联合打造数据工厂 通过规模化生成场景数据加速辅助驾驶系统安全落地[3] - 解决传统路测痛点：真实采集成本高 极端案例覆盖率低 例如罕见暴雨追尾场景可在数小时内生成数千组变体数据 而真实采集需数年等待[3] 产品平台与数据集 - 发布辅助驾驶领域首个生成式世界模型产品平台 面向B端企业与C端开发者开放试用[4] - 平台支持多维度参数调整：天气（晴/雨/雪）、光线（黎明/正午/黄昏）、道路类型（高速/城区/乡村）[5] - 支持提示词生成功能 用户输入文本描述即可一键生成对应场景视频[5] - 配套业界最大规模生成式驾驶数据集WorldSim-Drive 包含超100万段量产级数据[5] - 覆盖50余种天气光照条件 200类交通标牌及300类道路连接场景[5] - 通过多视角时空对齐技术生成第一视角与第三视角数据 分辨率达1080P 支持分钟级连续记录 保真度接近真实采集[5] - 基于单张A100 GPU每日生成数据量相当于10台真实测试车或100台路测车采集能力 效率约等于500台量产车总和[5] - 目前20%训练数据来自模型生成 大幅降低对真实路测依赖[5] 4D交互训练场技术突破 - 通过融合3DGS重建技术与世界模型生成能力实现三项进步[6] - 大尺度高精度重建：对1km²范围真实空间进行高精度数字化重建[8] - 动态场景闭环生成：通过文本描述或场景布局设定触发生成流程 快速生成占道急刹等复杂场景[8] - 实时交互能力：策略模型与环境模型实现实时响应 确保仿真测试与真实驾驶一致性[8] - 与智己汽车合作构建测试场景库 覆盖占道急刹等典型场景 未来计划扩展至千万级规模[8] - WAIC现场观众可通过交互界面体验虚拟驾驶 实时操控车辆应对暴雨天气加塞场景[8] 具身智能领域延伸 - 解决机器人等领域数据维度爆炸与Sim2Real鸿沟问题[10] - 将辅助驾驶领域虚实融合数据迁移至具身智能[10] - 构建多模态时空对齐能力：通过多传感器融合技术精准匹配视觉/触觉等数据[10] - 生成高保真4D环境：基于动态环境建模实时预测物体运动轨迹[10] - 建立闭环验证体系：通过强化学习在虚拟环境训练后迁移至真实世界[10] - 依托具身3D资产库：包含10万个真实3D资产 覆盖家庭/办公/工业等20类场景动作数据[10] - 生成完整数据视角：同时支持机器人第一视角（手部特写）与第三视角（上帝视角全身动作）[11] 战略意义与技术逻辑 - 世界模型将AI创造力转化为生产力 为辅助驾驶提供场景数据 为具身智能打造数据引擎[11] - 技术逻辑围绕构建与真实世界一致的4D模型 让AI在虚拟环境中学会与物理世界交互[11] - 应用前景包括家庭机器人预判老人起身动作 工业机械臂自主避障等场景[11]

业绩全景对比 - 四家银行上半年均实现营收与净利润双增长，展现出较强的经营韧性，但在增长动能、业务结构与风险控制上呈现显著差异 [1] - 宁波银行以371.60亿元营收和147.72亿元净利润居首，杭州银行紧随其后，常熟银行与齐鲁银行规模相对较小 [2] - 净利润增幅普遍高于营收增幅，杭州银行16.67%、常熟银行13.55%、宁波银行8.23%、齐鲁银行16.48% [2][9] - 四家银行资产规模均稳步扩张，宁波银行总资产突破3.47万亿元，同比增速11.04%，常熟银行总资产首次突破4000亿元，齐鲁银行突破7500亿元 [2][3] 盈利规模与增长效率 - 宁波银行营收371.60亿元，净利润147.72亿元，杭州银行营收200.93亿元，净利润116.62亿元 [2] - 常熟银行营收60.62亿元，净利润19.69亿元，齐鲁银行营收67亿元，净利润27亿元 [2] - 杭州银行加权平均ROE 9.50%，常熟银行13.33%，齐鲁银行12.8% [2] - 宁波银行存贷款增幅均领先，存款增长13.07%，贷款增长13.36% [3] 资产质量与风险抵御能力 - 杭州银行、常熟银行、宁波银行不良贷款率均稳定在0.76%，齐鲁银行较年初下降0.10个百分点至1.09% [3][4] - 拨备覆盖率方面，杭州银行520.89%居首，常熟银行489.53%，宁波银行374.16%，齐鲁银行343.24% [4] - 宁波银行资本充足率15.21%，杭州银行14.64% [4] 差异化战略图谱 - 杭州银行利润高增16.67%，源于贷款规模扩张、债券投资收益提升及拨备调节的多重支撑 [4][5] - 杭州银行贷款总额环比增长7.67%，同比增速12.6%，政信类业务占对公贷款超六成 [4] - 杭州银行在债券投资领域表现亮眼，2024年投资收益占非息收入比重达52.6% [5] - 杭州银行不良贷款率连续十个季度稳定在0.76%，拨备覆盖率520.89% [5] 常熟银行特色 - 常熟银行营收增幅10.10%居首，净利润增幅13.55%，"存款立行"战略与普惠金融深度融合 [7] - 常熟银行上半年存款增长8.46%，活期存款占比高，净息差高达2.71% [7] - 常熟银行涉农贷款占比超65%，普惠小微贷款占比超80%，不良贷款率0.76% [7] 宁波银行特点 - 宁波银行总资产突破3.47万亿元，存贷款增幅均超13%，净利润增幅8.23% [8] - 宁波银行不良贷款率稳定在0.76%，拨备覆盖率374.16%，资本充足率15.21% [8] - 宁波银行依托"公司银行+零售银行+金融市场"三大板块协同，手续费及佣金收入稳步增长 [8] 齐鲁银行表现 - 齐鲁银行净利润增幅16.48%，不良贷款率较年初下降0.10个百分点至1.09% [9] - 齐鲁银行总资产突破7500亿元，上半年增幅8.96%，贷款总额增长10.16% [9] - 齐鲁银行净息差持续收窄，2021-2024年从2.02%降至1.51% [9] 行业趋势 - 净息差降幅收窄，利息收入边际改善，中泰证券预计2025年上市银行净息差降幅将明显小于2024年 [10] - 资产质量持续优化，拨备反哺利润，天风证券指出一揽子金融政策落地将缓解资产质量压力 [11] - 差异化战略成中小银行生存关键，深耕细分市场、提升专业服务能力、强化数智化转型成为重要抓手 [11]

腾讯Robotics X实验室的战略定位 - 公司成立腾讯Robotics X实验室并制定"十年规划"，目前已进入第七年 [2] - 公司明确不做机器狗等具身智能硬件量产，定位为具身智能开放平台而非本体竞争者 [3] - 公司通过原型机小五机器人进行技术验证，聚焦养老等复杂场景以打磨技术安全性 [3] Tairos开放平台的战略意义 - 平台整合五代机器人技术积累，包含多模态感知、规划、感知行动联合三大核心模型及虚实融合仿真平台 [6] - 平台采用模块化设计，企业可按需选择功能模块，仅需少量数据即可完成适配 [7] - 开放动因来自走访六七十家企业后发现的行业共性需求，解决技术碎片化问题 [6] 具身智能行业技术瓶颈 - 核心技术瓶颈包括3D世界动态建模、触觉传感器标准化、模型泛化能力不足 [6] - 共性挑战涉及数据需求量巨大（需PB级训练数据）、端到端模型可解释性差 [6] - 行业尚无企业能完整打通端到端技术链条，开放协作成为加速发展的最优解 [7] 平台商业化推进路径 - 2024年初启动种子企业深度合作打磨技术，当前进入标准化铺量阶段 [8] - 宇树机器人G1已接入平台，展示多模态感知与规划能力的实际应用效果 [8] - 平台通过仿真-真实闭环实现技术快速迁移，缩短产品开发周期50%以上 [8] 行业发展趋势判断 - 行业处于"大哥大时代前夜"，需突破量产成本临界点才能进入千家万户 [9] - 人形可能非终极形态，腿轮一体化等创新设计更适配现代人居环境 [10] - 交互方式将突破语言限制，屏幕等多元交互手段可提升效率3倍以上 [10]

京东AI战略布局 - 公司升级言犀大模型为JoyAI 开源JoyAgent智能体 发布附身智能品牌JoyInside 并与数十家主流机器人品牌达成合作 涵盖教育 产业等领域[2] - 公司拥有多个基座大模型 包括30亿 100亿 810亿等规模参数模型 以及对标GPT-4o的470B-Preview模型和750B混合专家模型[5] - 2017-2024年累计研发投入超1400亿元 其中2024年研发支出达170.31亿元创纪录[5] 具身智能发展现状 - 公司开发高扩展性具身智能系统架构 应用于家庭场景 成功率80% 并发布国内首个双臂移动机器人开源数据集[6] - 公司领投千寻智能 众擎机器人 逐际动力等具身智能企业 并成立专门业务部门引入相关人才[6][7] - 具身智能机器人距离真正落地仍需解决灵巧手控制 大模型结合等技术难题 但发展路径可能类似智能驾驶[2][9] 商业化模式思考 - 公司认为单纯卖大模型API调用token模式不健康 应通过核心产品产生差异化价值实现溢价变现[3] - 合作伙伴Fuzozo采用会员订阅模式 因复杂Agent机制导致token消耗成本高[9] - 公司提出"附身智能"平台概念 涵盖机器人 机械臂等物理交互终端 计划通过SDK 模块化硬件等方式开放生态[7][8] 应用场景拓展 - 公司与云深处科技合作开发To C端机器宠物 兼具情感交互和行动能力[10] - 具身智能产品将逐步从陪伴工具发展为多功能服务平台 如取外卖等生活场景[10] - 公司AI技术已深度应用于物流 零售场景 推出多款仓储 分拣 配送环节智能机器人[5]

收购交易概况 - 公司拟通过全资子公司以3.62亿现金收购浙江丹鸟物流100%股权，构成关联交易[2] - 交易对方为阿里系三家企业（浙江菜鸟、杭州阿里创业投资、阿里巴巴中国），合计转让100%股权[3] - 标的采用资产基础法评估，增值率68.41%，作价3.62亿元，高增值主因资产负债率较高[3] - 交易设置三年减值补偿承诺以保障收购方利益[4] 战略意图与业务协同 - 收购旨在加码高端市场布局，加速品质快递网络建设[2] - 丹鸟物流起网时间短，2024年营收123.5亿元，净利润2011万元，处于微利状态[6] - 标的运营59个分拨中心及2600多个网点，覆盖全国300城，服务天猫/淘宝等电商平台[6] - 公司定位经济型快递，近年寻求差异化竞争，此次收购有望提升业务规模和收入[4] 丹鸟物流背景与菜鸟关系 - 前身为菜鸟2018年收购的5家本地配送公司，曾更名"菜鸟直送"，对标顺丰/京东[6] - 在菜鸟体系内主要支持品质快递服务，2023年占菜鸟总收入778亿元比重较小[7] - 交易完成后丹鸟将从菜鸟体系剥离[7] 市场反应与阿里行权背景 - 消息发布首日股价下跌6 74%，盘中跌幅超7%，反映投资者分歧[8][9] - 阿里2019年入股时获46%股份购股权，行权价调整至16 5元/股，总对价53亿元[9] - 当前距2025年12月行权截止日剩5个月，股价长期低于行权价，存在延期或调价可能[9] 公司经营数据 - 2021-2024年业务量从110亿件增至227亿件，市占率最高达13 26%[13] - 2024年扣非归母净利润10亿元，同比大增199%[13] - 常态吞吐产能提升至7500万单/日，实施"三年百亿产能"计划[10][12] - 管理层引入阿里系高管，如菜鸟前CTO王文彬任总经理[9]

人形机器人感知系统发展 - 运动控制是人形机器人走向通用的第一步 感知决策是紧随其后的第二步 通过传感器实现外界感知系统 [2] - 人形机器人硬件技术围绕传感器 执行器和驱动器 能源管理及新型材料开展 传感器在精度 响应速度和集成度方面仍有提升空间 [2] - 视觉传感器让机器人具备视觉能力 但其他维度感知能力仍欠缺 [2] 汉威科技技术优势 - 汉威科技是国内气体传感器领域龙头企业 成立于1998年 2009年创业板上市 [2] - 公司是国内最早涉足柔性触觉传感器领域的企业 具备量产能力 柔性触觉传感器厚度<0.3mm 灵敏度达0.1kPa [3] - 柔性触觉传感器已整合到机器人灵巧手部位 可感知物品形状 硬度及抓取力度 实现精准安全操作 [3] - 公司产品矩阵覆盖"触觉-平衡-力控-嗅觉"多维感知 具备压阻 压电 电容等多种技术路线 [4] - 拥有四大技术平台：气体传感（市占率国内70%） 光电传感 高精度姿态传感器 柔性微纳传感 [4] 行业增长前景 - 2025年上半年人形机器人行业融资87起 金额109亿元 较2024年全年56起50亿元近乎翻倍 [5] - 预计2030年量产能力达500-600万台 市场规模超4500亿元 [6] - 人形机器人传感器市场年复合增长率61.6% 力传感器占比最高（2030年585亿元） 视觉传感器200亿元 触觉传感器105亿元 [7] 汉威科技市场布局 - 苏州能斯达年产千万只柔性传感器产线产能饱和 新扩建产线预计下半年投入使用 [8] - 已与多家人形机器人本体厂商合作 向部分厂家小批量供货 [7] - 国内传感器企业以老牌为主（成立超5年占比85%） 汉威科技等具备技术储备的厂商正加速抢占市场 [7]

京东AI战略升级 - 公司宣布大模型品牌升级为JoyAI并开源JoyAgent智能体 [2] - 发布附身智能品牌JoyInside与数十家机器人品牌达成合作包括陪伴类、教育类和产业类领域 [2] - 与神州数码联合孵化AIPC品牌"灵觅"推出两个系列产品未来将扩展至AI游戏本、AI工作站及生态周边 [2] 具身智能布局 - 公司从附身智能切入而非直接攻克机器人本体通过JoyInside为机器人等设备提供大模型驱动的对话能力 [3] - JoyInside将角色大模型植入智能硬件基于日均超千万次交互优化产品体验 [4] - 技术层面整合多模态能力实现开箱即用并搭建主动对话、情绪检测等功能模块支持个性化交互 [5] JoyAgent技术优势 - 开源JoyAgent是业内首个完整开源前后端及核心子智能体的企业级解决方案支持本地化部署 [6] - 平台预置多种子智能体支持多种文件交付样式搭配高并发DAG执行引擎实现开箱即用 [6] - 智能体轻量化且与平台耦合度低用户可独立部署使用更灵活 [6] 公司AI业务优劣势 - 优势包括零售物流场景积累的海量数据、数字人产品商业化领先以及全栈优化能力 [7] - 劣势体现在云服务市场份额不足和工业医疗等领域需依赖外部合作 [7] - 短期优势在于工程化能力与商业化速度长期挑战是生态规模构建与云服务突破 [7] JoyInside产品特性 - 具备高情商对话体验、海量知识库支持、长期记忆能力和快速响应 [7] - 覆盖多元场景从娱乐教育到工业制造满足个人与企业需求 [7] - 支持角色定制和人设塑造实现个性化AI伙伴 [7] - 能准确理解并驱动动作执行与语义内容高度协调 [7]