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]

中国特种机器人产业链 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， 共同构建起日趋完善的产业生态。 （一）上游：核心零部件供应 上游是特种机器人性能的基础保障，主要涵盖六大关键部件，且已形成具备技术突破能力的企业矩阵。 特种机器人作为AI落地终端的关键场景，正凭借技术迭代与资本 加持 ，在工业、医疗、仓储物流等多领 域持续拓展应用边界，成为推动产业智能化升级的重要力量。本文将基于产业链结构、各环节市场表现及 企业布局，系统梳理2025年中国特种机器人产业的发展现状与未来趋势。 一、特种机器人产业链架构梳理 添加客服微信： myrobotics ，备注" 参会人员 "，邀请进入会议群。 缴费成功后请务必将 参会回执 发送邮件至编辑部邮箱（ cims_journal@qq.com ） 点击蓝字下载参会回执文件： 附件：参会回执.docx 资料来源：中商产业研究院整理 1、芯片：智能化核心驱动力 芯片是特种 机器人实现智能化的核心部件，为机器人提供计算能力和数据处理支持。高性能芯片能够支撑 复杂的AI算法运行和多模态感知，有效提升机器人在极端环境下的适应性和任务执行效率。 ...

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]

导语 乐聚夸父人形机器人已搭载NVIDIA Jetson Thor ，并实现多种具身模型端侧部署，在物流、智能制造、3C电子、 汽车装配、日化生产五大工业应用场景中，"夸父"以优异的性能完成了标准化流程操作。此举将进一步加速乐聚 的机器人产业落地和商业化进程。 乐聚全尺寸人形机器人"夸父"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前所未有的灵 活性与适应性。然而，高自由度设计也带来了巨大的计算挑战——系统需要实时协调全身关节运动，在维持动态 平衡的同时精准完成操作任务。 NVIDIA Jetson Thor以其2070 FP4 TFLOPS的AI计算性能、多模态感知能力和灵活的部署特性，为"夸父"提供了至 关重要的"最强大脑"。该平台不仅将AI计算性能提升至传统方案的7.5倍，更通过35%的带宽提升确保了大流量多 模态数据的稳定处理，使"夸父"能够在ACT、DP、VLA、Pi0等多种模型上实现优秀的端侧运算能力，为工业场景 中的复杂任务执行奠定了技术基础。 场景验证--五大工业应用彰显科技硬实力 ▎ 物流场景：长时稳定分拣的性能突破 在物流分拣环境中，物品的尺寸、形状和材质各不相同，机器人 ...

大会注册通道现已开放，早鸟时间紧迫，尽快报名尽享优惠！ 添加客服微信： myrobotics ，备注" 参会人员 "，邀请进入会议群。 缴费成功后请务必将 参会回执 发送邮件至编辑部邮箱（ cims_journal@qq.com ） 点击蓝字下载参会回执文件： 附件：参会回执.docx 第七届现代制造集成技术学术会议 将于 2025年11月7日~11月9日 在 郑州 召开，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。本次会议聚焦新一代人工智能驱动的制造业数智化转型，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。 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、学生出席此次大会。 报告嘉宾介绍 1 王耀南 湖南大学教授、博士生导师 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室主任 机器人技术与智能控制专家 报告人简介 2 机器人技术与智能控制专家，湖南大学教授，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任。任中国科协委员、中国 图象图形学学会理事长、中国自动化学会会士、中国计算机学会会士、中国人工 ...

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]

大会概况 - 2025沈阳机器人大会将于10月16日至18日在沈阳举办，主题为“新质引领发展 智造链接未来” [1] - 大会由沈阳市人民政府主办，设置“2+5+N”项重要活动，涵盖产品首发、技术洽谈、产业交流、论坛、企业行及竞技等环节 [1] 参会信息 - 会议注册费用根据类别有所不同，学生参会为1200-1500元，普通参会为2500-2800元，企业代表为3500-3800元 [1] - 会议报名截止日期为2025年11月2日 [1] 嘉宾阵容 - 大会邀请了中国工程院院士王天然、于海斌，香港大学教授席宁，中国工程院外籍院士孙钰等知名专家学者 [2] - 来自韩国、日本、俄罗斯等近10个国家的50余位重要嘉宾将参会，围绕具身智能、人形机器人等热点话题进行交流 [2] 展览与创新成果 - 大会以“首发+应用”方式推出多款国际领先的机器人新产品、新技术，已征集22家机构和企业的53件展品 [3] - 展区涵盖人形与仿生首发、协作与康养创新等4个方面，亮点展品包括中国首台光子计数CT、轮式人形机器人、双臂协作机器人等 [3] - 现场将与100余家机器人领域相关企业进行项目对接，推动创新成果市场转化 [3] 产业合作与交流 - 大会设置机器人产业交流会、应用技术创新论坛等专项活动，推动国际协作 [4] - 日本安川电机、韩国现代机器人等国际企业，以及中信重工、深圳瑞声科技等100余家外埠机器人上下游企业将参与 [4] - 活动旨在优化全球机器人产业要素配置，助力沈阳融入国际机器人产业生态圈 [4] 区域产业协同与竞赛 - 大会期间将组织“智能制造企业沈阳行”活动，实地考察中国科学院沈阳自动化研究所、东北大学等重要科创与产业基地 [6] - 依托京沈对口合作机制，举办“京沈智能制造企业合作对接会”，推动跨区域产业协同与项目落地 [6] - 同期举办“2025沈阳机器人竞技邀请赛”，邀请东北大学、大连理工大学等高校团队参赛，聚焦自主导航、人机协作等前沿技术应用 [6] 行业数据与动态 - 机器人行业75家上市公司2025年半年报显示，总营收为5821亿元，盈利为301亿元 [8] - 行业关注点包括人形机器人量产爆发、价格战、AI与机器人技术融合等趋势 [8]

2025全球十大工程成就核心观点 - 成就评选标准为近五年已完成、实践验证有效且产生全球性影响的工程科技重大创新成果[3] - 成就体现了工程科技领域最先进技术水平或实现重大原创性突破[28] - 成就反映了通过技术整合、系统优化与资源协同实现整体目标的系统性创新[28] - 成就展示了新质生产力发展方向，具备推动新产业诞生和激发新动能的潜力[29] - 成就彰显了工程帮助人类有效应对全球性挑战的关键作用[29] 抗体偶联药物 - 第三代抗体偶联药物Enhertu于2019年12月获得FDA批准[26] - 通过稳定连接子将特异性单克隆抗体和高毒性细胞毒性载荷偶联，实现精准识别并靶向杀伤肿瘤细胞[26] - 推动肿瘤治疗从无差别治疗向精准靶向治疗转变[28] Blackwell GPU架构 - 英伟达公司于2024年3月发布新一代GPU架构Blackwell[19] - 架构由2080亿晶体管的高密度设计组成，采用FP4低精度计算和第五代NVLink高速互联技术[19] - 实现算力指数级提升和能耗显著降低，使AI训练速度大幅提升，推理延迟降至秒级[19] - 为万亿参数大模型训练与推理提供核心支撑，奠定下一代人工智能基础设施硬件基础[28] DeepSeek开源大语言模型 - 深度求索公司于2024年12月至2025年1月先后发布两款开源大模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1[21] - 通过模型算法和工程优化方面的系统级创新，为资源受限条件下探索通用人工智能开辟新道路[21] - 凭借领先性能、开放架构和快速工程化能力，迅速成长为全球增长最快的人工智能应用之一[21] - 推动人工智能技术普及并与行业深度融合，赋能千行百业智能化转型[29] 全海深载人潜水器 - 美国"极限因子"号于2019年5月成功抵达马里亚纳海沟"挑战者深渊"底部，下潜深度达10925米[12] - 创造人类抵达地球最低点纪录，在深海资源勘查、深渊科考等领域具有巨大应用潜力[12] - 美国、中国、法国、日本、俄罗斯在全海深载人潜水器开发方面均取得积极进展[12] 高性能碳纤维复合材料 - 是以碳纤维为增强体的高性能结构材料，具有轻量化、高强度、耐高温、耐腐蚀等特性[21] - 被誉为现代工业"黑色黄金"，广泛应用于航空航天、能源交通、体育装备等高端制造领域[21] - 日本东丽、美国赫氏、德国西格里等领先企业持续突破碳纤维力学极限性能[21] - 引领新材料产业变革并带动全产业链创新升级[29] 人形机器人 - 作为人工智能与机器人技术深度融合的创新载体，具备自主学习和决策能力[24] - 能够在工业制造、康复医疗、特种作业等多种场景中替代或辅助人类完成任务[24] - 从特斯拉Optimus到宇树科技G1、Figure AI的Figure02，全球产业创新进入加速发展快车道[24] - 通过多学科技术深度融合实现高度仿生运动与交互能力，有望系统重构未来人类生产生活方式[28] "毅力号"火星探测器 - 于2021年2月19日登陆火星杰泽罗陨石坑，是美国国家航空航天局成功送达火星的第五个探测器[7] - 融合自主导航、样本采集与地外探测等多项尖端技术，实现高度复杂的自主操作和多机构协同探索[7] - 成功开展火星岩芯和尘埃样本采集，完成火星大气制氧实验，携带全球首架地外直升机"机智号"[7] 欧几里得空间望远镜 - 欧洲航天局主导的深空探测项目于2023年7月1日发射升空[9] - 部署在距离地球150万千米的日地拉格朗日L2点，观测距地球100亿光年外的星系[9] - 作为探索宇宙暗物质和暗能量的重要里程碑，为揭示宇宙深层奥秘提供关键线索[9] 南水北调中线工程 - 于2022年8月25日全线正式投用，总干渠全长1432千米，设计年调水量95亿立方米[14] - 采用明渠、渡槽、暗涵、隧洞等多种输水形式实现全程自流输水[14] - 在优化水资源配置、保障饮水安全的同时，有效促进沿线河湖生态环境修复与可持续发展[14] - 为全球水资源调配与生态优化提供可借鉴的解决方案[29] 塔克拉玛干沙漠锁边工程 - 中国"三北"攻坚战标志性工程于2024年11月28日成功实现合龙，全长3046千米[17] - 综合运用林草建设、工程固沙、光伏治沙等多种措施，构筑世界最长环沙漠绿色生态屏障[17] - 控制沙源向外扩散，有效保护周边绿洲、农田、草原等生态系统[17] - 为全球荒漠化治理和区域可持续发展提供新典范[29]