公司愿景与发展历程 - 公司愿景是实现"万屏互联"，让信息在不同屏幕间无缝流转，连接人类生活中的万事万物 [2] - 2013年创立乐播科技，专注投屏和多屏互动技术12年，将康宁玻璃"万物皆屏"的想象变为现实 [4] - 目前链接5亿台电视、16亿台手机，国内95%电视机内嵌其投屏技术 [5] 技术突破与生态构建 - 消除屏到屏、端到端的壁垒，实现任意手机投屏到任意大屏 [6] - 2014年起免费为电视大屏设备、移动端App、手机系统嵌入投屏技术，构建"万屏互联"底层生态 [7] - 自主研发"Le-Link"协议，统一不同品牌、系统、型号设备的连接标准 [21] 人工智能时代的战略布局 - 投屏技术将成为未来人机交互的"超级入口"，与AI智能体结合实现多模态内容展示 [13][14] - 计划通过API将投屏功能嵌入原生大模型，让智能硬件具备无缝投屏能力 [15] - AI智能体是增量市场，其体量不亚于手机，将带来投屏行业的新蓝海 [17][38] 产品迭代与场景应用 - 推出"超级投屏空间"技术，利用云游戏架构实现微信扫码零门槛投屏 [32][33] - 解决企业会议室投屏痛点，如百度2000多个会议室单天投屏时长近6小时 [29][30] - 开发跨生态投屏App"Vimnicast"，规划出海解决全球设备兼容性问题 [39] 行业影响与未来展望 - 推动投屏从硬件连接向云端交互升级，消除物理壁垒实现"最短路径"体验 [34] - 智能体硬件产品将拓展教育等新场景，如儿童通过语音交互在电视上课 [41] - 若实现全球设备无缝连接，将是中国互联网对应用市场的重大贡献 [42]

文章核心观点 - AI技术快速发展正在重构人与屏幕的交互方式 从触摸 遥控到语音 自然语言实时对话 [2] - 投屏技术作为连接人与数字世界的隐形桥梁 其市场价值被严重低估 [2] - 屏幕可能成为AI生产力工具的超级入口 尤其在电视 办公 教育等场景 [2][3] - 乐播科技作为行业隐形冠军 占据中国90%以上投屏市场份额 构建了20亿屏幕的连接生态 [3] 投屏技术新迭代 - 投屏技术正从基础功能向跨平台 跨系统 跨网络的超级投屏空间升级 [3] - 会议场景和教学场景成为技术落地的重点方向 [3] 屏幕作为AI终端 - 普通屏幕通过AI技术转型为生产力工具终端 覆盖电视 手机等硬件 [2][3] - 乐播投屏已覆盖5亿台电视和16亿台手机 形成规模化应用场景 [3] 乐播科技生态构建 - 公司用10年时间建立20亿屏幕连接生态 市场份额超90% [3] - 通过企业会员等商业模式拓展B端市场 本次直播提供3个月免费体验福利 [3] 行业发展趋势 - AI与屏幕交互的融合将催生新的超级入口 市场潜力巨大 [2] - 投屏技术从单一功能向多场景 多设备协同的生态化方向发展 [3]

公司战略与定位 - 公司提出"立足康养"的下一个十年战略，并计划在上海打造国内首个具身智能康养示范基地 [1] - 与国家地方共建人形机器人创新中心签署战略合作，推进具身智能技术在康复医疗等场景的应用 [1] - 公司业务涵盖外骨骼机器人、人形机器人，已进入三甲医院、社区医院、养老院及海外市场 [1] 产品与技术发展 - 2016年推出首个具有触觉的上肢康复机器人Fourier M2，2017年推出中国首个商用化下肢外骨骼康复机器人Fourier X1 [3] - Fourier X1采用力反馈技术，通过传感器识别使用者走路意图并动态调整步态轨迹 [3] - 通过强化学习算法解决"笨重"与"延迟"问题，提升人机交互精准度和及时性 [4] - 2024年发布首款开源人形机器人Fourier N1，结合开源模型与自研数据微调"大脑"能力 [9] 市场需求与交互能力 - 康养场景中交互功能是核心，尤其在神经康复领域（如阿尔茨海默病、帕金森等）需反复训练 [2] - 老年群体对交互便捷性要求高，复杂操作（如动态验证码登录）影响二次采购意愿 [3] - 公司认为感知能力需与特定场景耦合，硬件设备需满足细分化需求 [3] 行业落地与效率提升 - 康养机器人ROI计算不同于工业场景，需衡量治疗效果和情绪价值等非量化指标 [5] - 标准化训练流程和多机协同可提升效率，1名医疗师可管理5-10台机器人 [5] - 产品从原型机到量产需3-4年（1-2年验证有效性，1-2年注册拿证） [6] 政策与行业趋势 - 我国牵头制定的养老机器人国际标准IEC 63310发布，为设计、测试等提供基准 [6] - 专家认为政策将简化认证流程，加速康养机器人落地 [6] - 2019-2023年中国机器人领域投融资年复合增长率达38.8%，2023年金额达97.39亿元 [10] 竞争与市场前景 - 养老场景因支付能力强、容错率高，被视为比工业场景更易落地的方向 [9] - 全球60岁以上人口预计2050年达21亿，养老市场潜力巨大 [9] - 公司已进驻3000多家医疗机构，积累场景和数据优势 [9] - 行业竞争加剧，需在细分场景（如长期陪伴、疾病治疗）展现差异化功能 [10]

公司战略规划 - 公司提出"以人为本的具身智能"战略方向，包含多模态交互、生动理解与主动执行、专业可靠三大核心能力[2][6] - 未来十年将聚焦康养场景，持续优化人机交互自然感、运动功能落地及自主执行效率[9] - 技术创新与场景落地并重，通过人形机器人解决"人机相处"核心命题[10] 产品与技术布局 - 已推出GR-1、GR-2全尺寸人形机器人及开源小尺寸Fourier N1，提供本体资源包和基础操作软件代码[8] - 康复机器人起家，自主研发覆盖全身的30多款产品，形成"智能康复港"模式[5][11] - 开发伽利略系统实现人体运动量化研究，已部署上海多家医疗机构并完成首个海外落地[15][16] - 与英伟达合作部署首个人形机器人开放基础模型，探索模仿学习[21] - 联合商汤科技嵌入视觉语言大模型提升交互拟人度，与苹果团队验证手势生成自然度超越真人[23] 商业化进展 - 康复机器人产品进驻全球3000多家终端医院，覆盖中国300个地级市及基层医疗机构[13] - 服务患者超百万，通过机器人实现康复治疗评估与训练标准化[12][13] - 国际项目包括与芝加哥康复中心合作外骨骼协同控制治疗[18][19] 公司理念 - 命名源自傅里叶变换理论，象征穿透表象直达本质的技术探索精神[25] - 十年发展保持创新活力，技术迭代与商业周期中坚守初心[26]

文章核心观点 - 首程控股积极布局机器人赛道，明确长期陪伴优质企业成长策略，未来计划重点投资机器人企业，目标是成为科技与场景深度融合的生态平台 [2][3] 公司现状与策略 - 首程控股在年度股东会后召开媒体交流会，携多款前沿机器人产品首次亮相香江 [2] - 公司基金当前账面价值较原本增值超3倍，部分项目回报率高达10倍，但短期内不急于退出，选择长期陪伴优质企业成长 [2] - 公司专门成立北京首程机器人科技产业有限公司，为被投企业提供销售代理、融资租赁、供应链管理等服务，加速技术落地与商业化进程 [2] 行业发展预期 - 机器人行业爆发需要时间，人形机器人进入家庭场景可能还需5 - 10年，但关键技术突破后市场规模将远超汽车行业 [2] - 未来3 - 5年内，机器人将率先在抢险救灾、工业自动化等领域实现规模化应用，家庭场景普及需更长时间 [2] 公司未来规划 - 未来2 - 3年内，公司计划每年通过旗下基金平台投资10家以上精选机器人企业，重点布局垂直领域创新、供应链核心技术、人机交互升级智能体机器人三大方向 [3] - 公司目标是成为科技与场景深度融合的生态平台，结合基础设施不动产方面业务，其自持或基金持有的基础设施涵盖大量实际应用场景，与机器人应用是双向赋能过程 [3]

机器人学术研究前沿 - 新型低型软体旋转气动执行器采用纤维增强弹性体结构和精确分析模型，解决了传统设计体型庞大和建模不准确的问题，实验误差控制在20%以内[1][2][4] - THÖR-MAGNI数据集包含5类场景和40名参与者的多模态数据，支持长期行为预测和复杂避障交互研究，数据量达3.5小时[6][7][11][14][15][17] - FMB基准测试平台提供66种3D打印物体和22,500条人类演示轨迹，验证了多模态数据对任务成功率的提升效果[18][19][20][22][24][26] 机器人操作与控制技术 - 双臂机器人操作可变形线性物体的框架结合全局规划和局部控制，在仿真和真实实验中实现100%成功率，执行时间<60秒[27][28][30][31][34][37] - 大规模异构多机器人系统实时规划方法采用规划决策树结构，任务分配复杂度仅为O(n)，在200个任务状态下规划时间仅16.4秒[38][39][40][42][43][45][47] - 强化学习双足机器人控制框架实现多技能统一控制，在Cassie机器人上完成400米冲刺和0.47米高跳等复杂动作[58][60][61][62][64] 人机交互与学习 - 学习与通信闭环框架通过多模态接口提升人机协作效能，AR+触觉方式使任务正确预测率达100%[48][50][51][53][54][55][57] - 机器人操作研究面临物理复杂性和泛化能力不足的挑战，需要兼顾复杂任务和广泛适应性的解决方案[19][28][39]

会议基本信息 - 第三届人工智能和人机交互国际学术会议（ArtInHCI2025）将于2025年10月21-23日在中国广西南宁举办 [2] - 会议旨在为全球专家、学者和企业提供交流平台，分享最新研究成果、技术创新及挑战 [2] - 会议主题包括人工神经网络、机器学习与深度学习、语音识别合成和自然语言处理、计算机视觉与图像处理、人机交互的未来发展、智能机器人应用与技术等 [2] 会议组织架构 - 会议主席由电子科技大学叶娅兰教授和英国莱斯特大学周挥宇教授担任 [3] - 程序委员会主席由德国不来梅大学刘辉教授担任 [4] - 程序委员会成员来自加拿大西蒙弗雷泽大学、马来西亚双威大学、法国马赛中央理工学院等全球多所高校 [5][6] - 协办单位包括南京航空航天大学网络空间安全前沿技术研究所 [6] 会议议程与出版 - 会议日程包括开幕致辞、学术报告等环节，具体安排以会议指南为准 [10] - 往届论文集已由IOS Press - Frontiers in Artificial Intelligence and Applications出版，ISSN Print: 0922-6389，ISSN Online: 1879-8314 [7] - 往届论文集已提交EI Compendex、Scopus等索引 [7] 参会与投稿细则 - 仅参会不投稿的注册费为2000元，早鸟优惠价1800元（2025年8月21日前） [8] - 投稿并参会的注册费为3500元（7页以内），超页费400元/页 [8] - 征稿领域涵盖人工智能（深度学习、数据挖掘、计算机视觉等）和人机交互（虚拟现实、脑机接口、可穿戴设备等） [8] 会议附加活动 - 会议设立学术分会征集提案，欢迎学者自荐或推荐分会主席 [17] - 诚邀国际期刊、仪器厂商、高校和科研院所参展赞助，会场专设展览区 [21] - 招募外部审稿人，福利包括官方审稿证书、官网致谢和投稿参会优惠 [18][19][20]

宝马中国接入DeepSeek - 宝马中国宣布接入DeepSeek AI大模型 未来功能将应用于国产新世代车型 三季度起率先搭载于第9代BMW操作系统的在售新车 [1] - 此次合作是继阿里巴巴AI合作后 宝马深化本土AI生态的又一举措 旨在通过深度思考能力优化BMW智能个人助理的人机交互体验 [1] - 该战略布局显示公司对智能驾驶和人机交互优化的决心 可能提升产品竞争力并推动行业技术升级 [1] 日产武汉工厂关闭计划 - 日产计划2026年3月31日前停产武汉工厂 该厂年产能30万辆但2022年投产后年产量仅约1万辆 产能利用率严重不足 [2] - 公司2024财年预计净亏损7000亿-7500亿日元 创历史新高 主因资产减记 重组成本及多市场销售疲软 [2] - 作为战略调整 日产将在中国增投14亿美元 计划2027年前推出约10款新电气化车型以扭转销量颓势 [2] 博世与远程新能源合作升级 - 博世商用车与远程新能源从单一项目合作升级为全方位战略伙伴 将围绕醇氢电动技术构建生态体系 [3] - 双方计划以博世多款产品匹配远程多动力构型商用车平台 推进新能源及代用燃料技术规模化应用 [3] - 首批联合开发的1000辆新能源商用车将于2025年下半年投放国内外市场 多项关键技术也将在年内投入市场 [3] 福特暂停对华出口 - 福特暂停向中国出口SUV 皮卡及跑车等车型 主因中国反制关税使美国汽车进口税率升至150% 涉及F-150猛禽 野马跑车等热门车型 [4] - 2024年福特对华出口相关车型约5500辆 远低于过去十年年均超2万辆的水平 [4] - 发动机 变速箱对华出口及中国产林肯航海家对美出口预计不受影响 显示公司在贸易摩擦中的灵活应对 [4] 大众暂缓美国涨价 - 大众汽车宣布维持美国市场车型售价至5月末 澄清此前"转嫁进口费用"传言为沟通方案误读 [5] - 此举与现代 福特 Stellantis等车企策略一致 旨在缓解消费者对关税加征致车价上涨的担忧 [5] - 当前美国新车均价超5万美元叠加高利率压力 已显著抑制消费者购车意愿 [5]

公司业绩表现 - 2024年实现营业收入31 8亿元 同比增长22 6% [1] - 研发投入达2 39亿元 同比增长36 16% [1] 技术研发与创新 - 在人工智能 空间计算和人机交互等领域持续加大研发投入 [1] - 推出AI企业工作台 实现企业专属信息的快速检索和精准解答 [1] - 开发AESOF边缘计算开发架构和AIEdgeserver 赋能企业数字化转型 [1] XR/AI穿戴领域进展 - 子公司亿境虚拟推出AI眼镜全栈产品交付方案 具备"快 省 全"三大核心优势 [1] - "SW3030AI眼镜全链路解决方案"搭载高通AR1芯片平台 缩短量产时间并降低开发成本 [1] - AI眼镜方案已通过多家品牌客户验证 在整机重量 AI大模型交互等关键技术上处于行业领先水平 [1] 未来战略方向 - 以"AI+XR"技术融合为切入点 整合行业上下游资源 [2] - 发力XR创新产品的研发 销售与量产交付 持续拓展产品应用生态 [2]

AI与内容生产 - AI并非创造内容而是以更低成本复制人类创造能力[1][26] - 生成式AI每两年提升10倍像素生成能力 预计2029年可生成完整电视节目 2031年产出AI电影[18] - AI在内容领域应用分为生成与推理两大方向 后者可挖掘内容背后知识与经验[20] 内容平台控制权 - 内容生态实际控制者为平台而非创作者 平台决定生产传播与上架[7][8][10] - 内容平台演进路径：桌子→报纸→广播/电视→电脑→手机 伴随碎片化与个性化趋势[14][15] - 平台内容博弈经历文化→娱乐→分心→上瘾四个阶段 当前上瘾机制最符合人类本能[11][12] 品牌内容策略 - 内容分为0到1（品牌文化）和1到无穷（转化内容）两类 前者需人主导后者可AI规模化[27][28][29] - 高端品牌采用AI辅助导购创作而非直接生成 保持品牌调性[47] - 快消品牌通过AI分析用户反馈关键词矩阵 将产品开发周期从2年缩短至快速市场验证[32] 内容生产工业化 - 矩阵号运营需"内容工厂"模式 单条视频成本降至速溶咖啡价格 日均生产4000条[34][35][37] - 内容生产链路包含13条路径5大场景 通过智能体实现90%自动化操作[57][59][61] - 优质内容拆解为原材料库 结合平台内容结构重组实现高效生产[40][41] AI商业应用 - 智能体协作系统可完成商业分析全流程 如罗技鼠标主题选择耗时27分钟消耗64万token[69][71] - 企业AI应用分为四类：员工助手型、供应商整合型、基建重构型、工具恐惧型[80][81] - 行业回报率差异显著 美妆行业AI投入产出比最高但可能面临过度建设[81] 人机协作趋势 - "脑机比"概念强调人机能力配比 需突破能力、意愿、信任三重障碍[88][89][91] - AI时代反工业革命特征明显 个体可通过智能体组合实现多角色担当[86] - 提升人机协作效率将创造持续商业机会 如内容审核智能体节省80%人工操作[59][61]