文章核心观点 - 技术交流群成立旨在汇聚行业力量共同承担具身智能领域未来领导者的角色 [1] 技术交流群信息 - 交流群覆盖近20个具身智能子研究方向 [1] - 目标群体涉及人形机器人、四足机器人、机械臂等本体研发人员 [1] - 研究方向包括视觉语言导航、大模型、视觉语言交互、强化学习、移动操作、多模态感知、仿真及数据采集等 [1] - 邀请相关领域从业者加入群聊进行技术和行业交流 [1]

文｜劲旅网 10月16日，北京云迹科技股份有限公司（以下简称"云迹科技"）正式在港交所主板挂牌上市。 根据资料，云际科技2025年前五个月实现营业收入0.88亿元，净利率亏损1.18亿元，等于卖一台亏一台半。 此外，云际科技销售成本为0.53亿元，占收入60.50%。研发开支为2498万元，占营业收入28.20%。销售及营销开支3091 万元，占收入35%。行政开支4437万元，占收入50.20%。 云际科技毛利率为39.50%。 劲旅锐评： 2025年前五个月主营业务中，机器人及功能套件及AI数字化系统营业收入占比分别为74.40%、25.60%。云际科技收入按 场景分，酒店占93.20%、商业楼宇占1.40%、技术占0.90%。按客户性质划分，云际科技直销收入占77.60%、分销商销售 收入占22.40%。 另外，从市场占有率数据上看，2024年，中国酒店场景机器人服务市场前五大参与者合计占总市场份额27.4%。其中，云 迹科技市场份额仅为13.9%。 一个细分领域，如果发展10年时间，市场TOP5集中度仍不足30%，说明这是一个高度分散、技术集成门槛不高的市场， 且前三名的市场份额相差无几，说明这个领域 ...

赛事概述 - 行业面临机器人感知系统在真实复杂环境中稳定性、鲁棒性与泛化能力的挑战[1] - RoboSense Challenge 2025旨在系统性评估机器人在真实场景下的感知与理解能力，推动多模态感知模型的稳健性研究[1] - 赛事由新加坡国立大学、南洋理工大学、香港科技大学、密歇根大学机器人研究院等多家研究机构联合主办，并作为IROS 2025官方认证竞赛项目[4][5] 赛道二：社交智能导航 - 赛道核心目标是打造具备“社交智能”的自主导航机器人，使其能安全、高效、符合社会规范地在动态室内环境中穿行[8][9] - 任务要求机器人基于RGB-D视觉与里程计，在无地图、无特权信息的前提下完成导航，且不影响人类行为[10] - 挑战难点包括动态行为建模、社交规则编码、不确定性处理以及多维度的评测体系[12] - 评测维度除成功率与路径效率外，还包括路径社会性指标PSC与碰撞统计H-Coll[12] 技术方向与活动 - 推荐的技术方向包括使用Transformer-based社交轨迹预测模块、引入行为分类器进行风险判断、以及多主体地图编码与图神经网络[15] - 赛事重要日期包括第一阶段截止日期2025年8月15日，第二阶段截止日期2025年9月15日，获奖决定将于2025年10月19日在IROS 2025公布[3] - 赛事赞助方将在IROS 2025现场为优胜者颁奖，并于10月21日上午进行现场直播[13] - 联合举办方将为参会者提供与学术、创业、投资领域专家交流的after party活动，报名截止时间为10月20日24:00[16][18][19]

文章核心观点 - 行业正在组建一个专注于具身智能领域的技术交流社群，旨在汇聚该领域的未来领导者 [1] 技术交流社群 - 社群覆盖近20个具身智能子技术方向 [1] - 社群面向的行业参与者涉及人形机器人、四足机器人、机械臂等本体研发 [1] - 社群关注的技术方向包括视觉语言导航、大模型、视觉语言行为、强化学习、移动操作、多模态感知、仿真及数据采集等 [1] 社群参与方式 - 行业参与者可通过添加指定微信账号并备注“加群+昵称+研究方向”的方式加入该技术交流群 [1]

文章核心观点 - 由斯坦福大学和普林斯顿大学华人团队开发了名为LabOS的AI-XR Co-Scientist平台，该平台融合人工智能与扩展现实技术，旨在通过智能感知与虚实交互重新定义科学研究的边界，使AI能够“看见”并与人类科学家协作[2][3][6] - LabOS是首个将计算推理与真实实验相结合的AI协作科学家，通过多模态感知、自进化AI智能体以及XR支持的人机协作实现目标，能将真实实验室转变为人类和机器发现共同演进的智能协作空间[6][7] - 该平台展示了从癌症免疫疗法靶点发现到干细胞工程等各类应用中的潜力，标志着实验室进入人机协作的新纪元，未来有望成为每个实验室的“标准配置”[7][29] LabOS平台架构与核心功能 - LabOS核心由四类AI智能体组成：规划智能体负责将科学目标分解为可执行模块、开发智能体生成代码并执行复杂分析、批评智能体评估结果并优化流程、工具创建智能体从文献与数据中自主扩展工具库[9] - 该架构使LabOS能自主完成从假设生成、实验设计到数据分析的完整科研流程，并通过持续学习不断进化[12] - 在生物医学推理基准测试中，LabOS在Humanity's Last Exam: Biomedicine中达到32%的准确率，在LAB-Bench: DBQA中达到61%的准确率，领先现有模型达8%，且性能随使用时间提升[12] 视觉语言模型的技术突破 - 研究团队构建了LabSuperVision基准，包含200多个真实实验视频，由专家标注步骤、错误与参数[14] - 测试发现顶尖AI模型在协议对齐与错误识别任务中得分仅2-3分，研究团队以此训练了LabOS-VLM，通过监督微调与强化学习使模型能精准解析实验视频[14] - LabOS-VLM-235B版本在错误检测中准确率超90%，能实时识别操作错误并生成步骤指导，成为实验室视觉推理的可靠“眼睛”[14] XR眼镜实现的人机协作交互 - LabOS的湿实验模块通过扩展现实眼镜实现与人类科学家的无缝交互，研究人员佩戴轻量级AR眼镜实时传输第一视角视频至AI服务器[17] - AI每5-10秒分析视频片段，返回结构化指令包括步骤指导、错误提示和手势交互，支持语音与手势控制避免污染[17] - 系统通过多视角相机与高斯泼溅算法构建实验室的3D/4D数字孪生，支持场景回放与模拟训练，提升操作精度并将专家经验数字化[18] 实际应用场景验证 - 在癌症免疫治疗靶点发现中，LabOS分析了CRISPR激活筛选数据，通过多步推理将CEACAM6从低优先级基因提升为NK细胞抗肿瘤的关键靶点，湿实验证实其激活显著增强了肿瘤对NK杀伤的抵抗[21] - 在细胞融合机制研究中，AI智能体提出ITSN1为细胞融合调控因子，研究团队通过CRISPR干扰实验验证了其功能，展示了从假设生成到湿实验验证的闭环能力[23] - 在干细胞工程指导中，LabOS通过XR眼镜实时指导iPSC的基因编辑与慢病毒转导操作，记录专家流程并辅助新手规避常见错误，实现“AI导师”功能[25]

公司产品与技术 - 荣耀CEO李健在10月15日Magic8系列新品发布会上宣布YOYO智能体具备自进化能力 [1] - 公司自研的VLA大模型MagicGUI具备多模态感知和自动化执行规划能力 [1] - 公司声称其MagicGUI大模型整体领先GPT4o [1]

文章核心观点 - 成立具身智能之心技术交流群，旨在聚集行业专业人士共同承担具身智能领域未来领导者的角色 [1] 技术交流群定位与目标 - 交流群覆盖近20个具身智能子技术方向 [1] - 目标是与成员共同承担该领域未来领导者的角色 [1] 目标成员与研究方向 - 欢迎从事人形机器人、四足机器人、机械臂等本体研究的专业人士加入 [1] - 研究方向包括视觉语言导航、大模型、视觉语言交互、强化学习、移动操作、多模态感知、仿真、数据采集等 [1] 加入方式 - 可通过添加指定微信账号并备注“加群+昵称+研究方向”的方式申请加入 [1]

机械臂行业相关概述 - 机械臂是一种拟人手臂、手腕和手功能的机电一体化装置，能够根据空间位姿要求移动物体或操作工具，执行多种工业任务和智能化操作 [2] - 现代机械臂集机械、电子、控制、计算机、传感器和人工智能等多学科先进技术于一体，核心价值在于替代或协助人类完成重复性、高精度或危险环境下的作业任务 [2] - 机械臂系统由驱动系统、机械结构系统、感知系统、控制系统和交互系统五大子系统构成，协同完成复杂任务 [3] - 机械臂分类方式多元，包括按驱动方式分为液压式、气动式和电动式，按运动轨迹分为点位控制和连续轨迹控制，按坐标形式分为直角坐标型、圆柱坐标型、球坐标型和关节型，其中关节型机械臂灵活性最高，是工业领域最主流形态 [5] 中国机械臂行业发展政策 - 国家出台《"十四五"机器人产业发展规划》明确2025年制造业机器人密度目标，《"机器人+"应用行动实施方案》推动机械臂在汽车、电子等20+重点领域深度落地 [6] - 《人形机器人创新发展指导意见》前瞻布局具身智能新赛道，《5G规模化应用"扬帆"行动升级方案》赋能机械臂远程操控与云边协同 [6] - 《关于优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展的公告》加速手术机械臂等医疗装备审批上市 [6] - 政策组合拳从技术攻关、场景拓展、网络支撑到监管创新形成全链条赋能，构建"技术研发-场景验证-规模商用"的良性发展生态 [6] 中国机械臂行业产业链 - 上游核心零部件与基础材料涵盖精密减速器、伺服系统、控制器、传感器及钢铁、冶金等，谐波减速器、高精度伺服系统等领域国产化率显著提升，但部分高端减速器、精密传感器仍依赖进口 [8] - 中游为本体制造和系统集成，国际"四大家族"占据高端市场，埃斯顿、汇川技术等国内企业通过性价比和定制化服务加速替代 [8] - 下游应用以汽车制造25%、3C电子24%为核心，新能源、金属加工等领域需求快速增长，并向物流、医疗等新兴场景渗透 [8] - 减速器行业2024年市场规模达1448亿元同比增长44%，预计2025年将跃升至1510亿元，人形机器人量产推动需求指数级增长 [8] - 伺服系统2024年市场规模约223亿元较上年增长144%，预计2025年将突破250亿元 [10] - 智能传感器2024年市场规模达15512亿元同比增长16%，预计2025年将突破17955亿元，其中工业级多模态传感器占比超45% [10] - 下游应用市场中汽车行业占比约32%，3C电子占25%，金属加工占12%，物流占9%，医疗健康等新兴领域增速显著 [11] 中国机械臂行业发展现状分析 - 2025年上半年工业机器人产量突破3693万台同比增长356%，服务机器人产量增速达255% [11] - 2024年工业机器人市场规模达827亿元同比增长1616%，智能服务机器人市场规模857亿元增速2985%，特种机器人市场近五年年均复合增长率高达2717% [11] - 2024年中国机械臂市场规模达1934亿元同比增长376%，预计2025年将攀升至2089亿元 [12] - 技术革新是核心驱动力，大疆睿炽智能机械臂可识别超2000种零件分拣效率达1200件/小时，优傲UR20提升生产效率30%以上 [12] 中国机械臂行业竞争格局 - 行业竞争呈现"本土崛起加速、国际巨头固守高端、细分领域差异化竞争"的三元结构特征 [12] - 国际品牌如ABB、发那科、库卡、安川在汽车焊接、半导体精密装配等高端市场占据主导地位 [12] - 本土头部企业如埃斯顿、新松、汇川技术覆盖全系列产品，在SCARA机器人、重载机械臂等领域市占率超40% [12] - 腰部企业如节卡、珞石、越疆深耕协作机械臂、物流分拣、医疗手术等细分场景形成差异化优势 [12] 中国机械臂行业发展趋势分析 - AI与多模态感知技术推动机械臂从"执行工具"向"智能伙伴"跃迁，实现动态环境下的自主决策与柔性协作 [13] - 协作机械臂轻量化、模块化设计加速普及，负载<10kg并能与人类在1米范围内安全协作 [14] - 应用场景从传统工业向医疗、农业、服务等非工业领域爆发式拓展 [13] - 医疗领域手术机械臂定位精度将达005mm，农业场景果蔬采摘机械臂潜在市场规模超200亿元，服务机器人领域2030年全球出货量或突破500万台 [15] - 产业链上下游通过"硬件国产化+软件生态化+服务模式创新"构建闭环，核心部件国产化率预计2025年突破80%成本降低40% [16] - 中国机械臂企业通过并购海外品牌获取技术资源，依托"一带一路"输出智能工厂解决方案，2030年海外市场份额有望从当前15%提升至30% [16] - 中国有望在2030年占据全球30%以上市场份额，实现从"市场跟随"到"规则引领"的跨越 [13]

财务表现 - 2025年上半年营收8.13亿元，同比增长13.81% [1] - 归母净亏损5672.66万元，同比扩大11.66% [1] - 第二季度营收4.27亿元，环比增长10.37% [1] - 经营活动现金流量净额-1.72亿元，同比下降90.69% [3] 业务板块表现 - 笔智能交互业务收入占比58.89%，同比增长14.85%，毛利率提升2.58个百分点 [2][3] - AI终端业务收入占比28.70%，同比增长21.78%，毛利率提升0.90个百分点 [2][3] - 多模态大数据业务收入占比10.89%，同比增长0.99%，毛利率下降1.10个百分点 [2][3] - AI读写智能本及阅读器收入同比增长约50% [2] 费用与成本结构 - 期间费用4.12亿元，同比增长12.87% [3] - 期间费用率50.66%，同比下降0.42个百分点 [3] - 利润承压主要源于新品拓展导致的研发及销售费用增加 [1][3] 新产品进展 - 绘画平板销售表现良好 [2] - 推出多模态大数据产品"智诉助理" [2] - AI柯氏音电子血压计在多平台销额排名靠前 [2] - 新一代磁容触控技术（EMC）芯片具备电容笔和电磁笔双重优势 [4] - 仿生智能狗融合多模态感知模块，支持自主充电与全天候工作，主要面向安防巡检场景 [4] 未来展望 - 预计2025-2027年营业收入22.59/29.51/38.55亿元 [5] - 智能笔芯片技术有望导入大客户 [4] - 机器狗产品预计年底实现商用化 [4] - 公司将通过供应链优化和精细化运营稳定经济效益 [3]

行业发展规划 - 北京市文物局印发《北京市文物科技创新发展规划（2025—2035年）》，提出到2035年显著提升文物研究阐释与智慧化展示水平，推动文物与科技深度融合 [1] - 北京文物工作存在科技创新能力不足、科技应用水平不高、基础设施不完善等短板，包括不可移动文物保护技术手段创新性不足、博物馆新技术应用供给不足、高层次科技人才缺乏等问题 [1] 技术应用方向 - 持续推进人工智能、大数据、虚拟现实、多模态感知等前沿技术在文博领域的创新应用 [1] - 深化物联网、人工智能技术在博物馆智能安防和文物库房智能管控中的应用 [2] - 利用VR、AR、文物知识图谱、超高清视听等技术创新博物馆展览形式和文物活化模式，增强科技感和公众体验感 [2] 数据资源建设 - 充分利用第四次全国文物普查成果，汇聚历次普查数据形成不可移动文物数据基座 [1] - 加大不可移动文物三维数据采集力度，构建古建筑数字资源库 [1] 文物保护研究 - 强化馆藏文物科技保护，重点加强丝织品、书画等脆弱易损材质的保护研究 [2] - 研发适用于木结构古建筑保护修复、保养维护的新材料新工艺 [1] 人才培养与成果转化 - 鼓励高校设立文物科技相关交叉学科，构建多层次、多领域的文物科技人才培养体系 [2] - 加大科技成果转化政策支持，形成完善的科技成果转化激励机制和一批示范项目 [2]