平台转移与产业发展阶段 - 科技产业大约每十到十五年经历一次平台转移，生成式人工智能可能是当前十五年周期中的下一个主角，但其具体展开方式仍充满不确定性[6] - 技术部署分为三个层次：吸收（自动化明显用例）、创新（新产品与捆绑拆分）、颠覆（重新定义行业根本问题）[6] - 当前大多数成功用例仍处于“吸收”阶段，聚焦于编程、营销、客户支持和自动化等领域，这些领域的部署可能持续二十年[6] - 在“创新”层面，核心问题在于大型语言模型能拆分什么现有捆绑，以及如何从相关性推荐转向意图理解，从捕获用户数据转向理解用户需求[6] - 在“颠覆”层面，根本问题在于当数百万人力被替代后，将催生何种新的可能性，AI可能像蒸汽机一样重新定义某些行业的根本问题[7] - 当前科技巨头正在进行人类历史上最大规模的资本支出竞赛之一，规模可与成熟的全球资本密集型产业相媲美，但产品形态、商业模式和价值捕获方式仍模糊不清[7] 人工智能的本质与意识 - 现有AI本质是“可计算的模式识别”，仅能基于数据寻找模式和执行规则，无法理解规则的本质[11] - 真正的智能必然涉及意识，而现有设备并不具备意识，除非引入其他要素，否则永远不会拥有意识[11] - 根据哥德尔定理，数学体系中存在不可计算的内容，要突破既定规则限制需要理解规则背后的深层原理，这种理解能力需要意识的参与，而计算机无法实现[11] - “意识”很可能涉及量子世界中不可计算的特殊物理过程，由于现有计算机技术完全基于可计算的数学结构，因此人工智能不可能产生真正的意识[11] - 有意识的思维所涉及的物理学必须是非可计算的物理学，由计算机驱动的人工智能不会因此产生超人类智能[11] 人工智能未来发展的不确定性 - 通用人工智能是否能实现尚不确定，未来可能出现成百上千种在特定领域表现卓越的“弱人工智能”[14] - 未来不会只有一种智能，而会有许多不同形态的人工智能，包括各种潜在的智能形态、不同的“脑结构”和思维方式[14] - 在广阔的“智能空间”中，人类智能只是其中一种形式，未来AI可能出现许多以不同于人类方式思考的“异人智能”[14] - 未来AI计算架构不确定将主要依靠中心化的云端系统，还是更多地依靠边缘与本地设备，目前大多数公司押注在中心化方向[14] - 更大的模型意味着更高的能耗和更庞大的数据中心，也带来了集中化的控制问题，其趋势是否可持续并不确定[15] - 边缘计算趋势正在兴起，其响应更快、隐私保护更强、能耗更低且更具独立性，未来AI计算架构很可能呈现中心化云计算与去中心化边缘计算共存的“混合式”格局[16] - 人工智能究竟会提升人类工作效率还是直接取代人类尚不确定，现有数据显示AI带来的是效率提升而非大规模裁员，它改变了工作结构，让人们从重复任务中解放出来专注于创造性工作[16] 人工智能技术演进方向 - 未来AI的创新将主要体现在四个前沿方向上：符号推理、空间智能、情感智能以及智能体[18] - 这些方向代表技术的延伸，更意味着智能的多维化与专业化，未来AI将是一系列不同类型智能的组合[19] - 符号推理旨在结合自下而上的神经网络学习与自上而下的逻辑推导，以弥补大语言模型在逻辑理解和深层推理能力上的短板[21] - 空间智能旨在让AI具备在真实世界中行动、感知和理解的能力，而不仅仅是通过阅读文本来学习[21] - 情感智能旨在让AI具备理解与回应情感的能力，但这将引发新的伦理问题[21] - 智能体的理想状态是无形的智能，默默工作于后台自动完成任务，未来智能体之间将形成一种新的经济体系——智能体经济[21] 面对变革的视角与态度 - 应对AI发展需保持乐观，以“进托邦”视角看待进步，即相信世界每天都在变得更好一点点[22] - 乐观是推动创新的道德责任，只有相信未来可以更好，才有动力去创造它[22] - “进托邦”不是一个完美的世界，而是一个每天进步1%的世界，持续微小的进步终将带来文明跃迁[22] - 持续进步是人类文明的常态，从长远看世界仍在向前，保持乐观是基于历史的理性判断[23] - 从概率上讲，未来继续改善的可能性远大于全面倒退的可能性，乐观是相信问题可以被解决，并能驱动创造[23] - 面对AI应主动准备而非恐惧，技术变革从来不是简单的替代，而是复杂的重构[9]

文章核心观点 - 文章整合了三位顶尖专家对人工智能未来发展的核心思考，探讨了AI的发展形态、意识可能性及应对不确定性的方式[5][6] - 当前AI处于平台转移关键期，技术部署需经历吸收、创新、颠覆三阶段，长期将重塑行业核心问题[9][10] - AI本质是“可计算的模式识别”，现有计算机技术难以产生真正意识，但AI仍可能在某些方面超越人类[15][16][17] - 未来AI发展将呈现多元化形态，技术演进聚焦符号推理、空间智能、情感智能和智能体四大方向[20][21] - 面对AI应保持“进托邦”的乐观视角，相信持续微小进步将带来文明跃迁，主动准备而非恐惧[4][22][23] 本尼迪克特·埃文斯：平台转移与产业重塑 - 科技产业每十到十五年经历一次平台转移，生成式AI可能是当前十五年周期的新主角[9] - 技术部署分为吸收（自动化明显用例）、创新（新产品与捆绑拆分）、颠覆（重新定义问题）三阶段[9] - 目前大多数成功用例仍处于吸收阶段，如编程、营销、客户支持等领域，这些领域还将有二十年部署时间[9] - 创新层面的关键在于LLM如何从相关性推荐转向意图理解，从捕获用户数据转向理解用户需求[9] - 颠覆层面类似蒸汽机革命，AI可能重新定义行业根本问题，但这需要时间和正确的问题[10] - 科技巨头正进行人类历史上最大规模资本支出竞赛之一，但产品形态和商业模式仍模糊不清[11] - 技术变革从来不是简单替代而是复杂重构，网络和出版业虽多次被预言“死亡”但始终在适应演变[12] 罗杰·彭罗斯：AI意识与智能本质 - 真正智能必然涉及意识，现有AI设备不具备意识，除非引入其他要素否则永远不会拥有意识[15] - AI本质是“可计算的模式识别”，仅能查看大量数据寻找模式，但智能其实依赖于意识[15][16] - 哥德尔定理指出数学体系存在不可计算内容，突破规则限制需要理解规则背后的深层原理[16] - 意识可能涉及量子世界中不可计算的特殊物理过程，现有计算机技术无法触及这些非可计算层面[16] - AI不清楚规则是否为真，没有意识去认知，无法理解规则为何能导向真理[16] - AI可能比人类更好且存在风险，如果AI有意识可能会有更大风险[17] 凯文·凯利：AI未来演进与应对策略 - 未来不会只有一种通用人工智能，而是会出现成百上千种特定领域表现卓越的“弱人工智能”[20] - 未来AI计算架构可能呈现“混合式”格局，中心化云计算与去中心化边缘计算共存，主导力量逐步向边缘侧转移[20] - AI目前带来的是效率提升而非大规模裁员，改变工作结构但未让工作消失，让人专注于更具创造性和判断力的工作[21] - 未来AI创新将聚焦四大方向：符号推理（补逻辑短板）、空间智能（懂真实世界）、情感智能（具共情能力）、智能体[21] - 符号推理需要结合神经网络学习与逻辑推导，空间智能让AI具备在真实世界中行动、感知、理解的能力[21] - 情感智能让AI具备共情能力，但会引发新的伦理问题，智能体将形成新的经济体系——智能体经济[21][22] - 应对AI需保持“进托邦”视角，相信世界每天变好一点点，持续微小进步终将带来文明跃迁[22][23] - 乐观是推动创新的道德责任，基于历史理性判断未来改善可能性远大于全面倒退可能性[4][23]

世界模型的定义与愿景 - 世界模型本质上是预测模型，给定当前状态及动作序列，预测下一个状态 [4] - 世界模型可理解为AI对环境状态的预测和判断，从简单游戏世界逐渐走向高质量3A大作级的虚拟环境模拟 [4] - 终极目标是将世界1：1建模，可能到原子级别，但实际只需依照不同任务目的进行建模 [4] 世界模型的应用前景 - 为自动驾驶、具身智能等多模态任务提供更多数据 [4] - 建立模型与世界的结合以替代传统模拟器 [4] - 最终成为端到端系统的一部分 [4] 数据瓶颈与构建路径 - 自动驾驶公司积累上亿公里数据，但99%都是晴天道路数据，真正危险场景数据稀缺 [5] - 构建世界模型时采集数据的成本在千万级，非研究团队能直接承担 [5] - 可行路径为：先用常见数据训练垂类模型，再生成更多极端案例数据，通过迭代增强模型 [5] - 采用“生成数据 + 真实数据”的混合模式，通过模型、产品、数据的循环推动发展 [5] 技术路径与架构分歧 - 技术路径分歧明显：有团队偏向融入物理信息以保持一致性（如重力），而面向影视、游戏等创意领域则视频生成可能更合适，甚至不需要严格遵守物理规律 [7] - 模型最终形态可能是纯生成的，但随着生成能力增强，对物理规律的掌握会越来越好 [7] - 在架构上，扩散模型从随机噪声中逐步还原内容，更接近物理世界生成方式及人脑解码机制，被认为更适合世界模型 [8] - 观察到技术融合趋势，如OpenAI正探索将不同架构（如token化的扩散）统一 [9] - 扩散模型擅长捕捉现实世界真实分布，但需自回归模型补足时序与逻辑连贯性，已有扩散和自回归结合的工作 [9] 商业化挑战与发展时间表 - 世界模型存在ToB和ToC两方面的商业化挑战：ToB端需定义视频生成数据对用户的价值，ToC端需提升token价值 [10] - 业内人士估计世界模型的“ChatGPT时刻”可能需要三年左右出现 [10] - 目前最困难的是缺乏高质量长视频数据，视频生成时长大多在5到10秒，大厂演示也只能做到一分钟量级 [10] - 世界模型可能是现在及未来十年新的爆发方向，随着语言模型发展成熟，需开拓新研究方向推动AI进步 [10] 未来技术演进方向 - 未来世界模型可能更需要训练强化学习Agent，以及如何将VLA（视觉-语言-动作）进化为WLA（世界-语言-动作） [11]

公司核心技术与产品 - 公司核心产品为Odin1空间记忆模组，售价低于7000元，旨在解决机器人空间感知能力的关键瓶颈，使机器人能实现如“下楼取快递”等基础工作 [1] - 核心技术是自主研发的MindSLAM算法和软硬件一体化解决方案，通过高性能RGB-D传感器实现厘米级精度的三维建图 [5][7][10] - 产品为机器人提供完整的“空间智能”，包括空间感知（实时获取高精度三维环境信息）、空间记忆（实时整合成稳定准确的地图，解决定位漂移）和空间回忆（在虚拟空间中模拟训练并应用经验） [10][11] 公司发展历程与商业化路径 - 公司于2021年10月由秦佑铭和徐威在香港创办，初期业务源于香港建筑行业（因政府规定预算超3000万港元项目需采用BIM技术）和文物保护领域（如太白海鲜舫数字化保存）的需求 [3][4] - 公司在2022年和2023年连续两年获得国际顶级的Hilti SLAM挑战赛全球冠军，但在商业化过程中对学术研究架构进行了从零重构，更注重工程上的稳定性和可靠性 [5] - 商业化采取渐进策略，先通过建筑和文物保护领域获得收入，最终目标是机器人空间感知市场，产品已在具体小场景中落地迭代 [4][8] 市场定位与竞争优势 - 公司采用“香港大脑，深圳速度”模式，在香港设立软件团队，在深圳利用完善的电子产业供应链进行硬件快速迭代和量产 [13] - 目标市场定位为服务机器人行业中的长尾企业，这些企业年出货量可能仅几百个，无法自研空间感知技术，是公司的市场机会所在 [12] - 公司致力于成为“T字型”企业，纵向深耕机器人领域，横向将空间智能技术拓展至其他行业 [12] 融资与未来规划 - 公司于2022年10月获得真格基金天使轮融资，近期完成由经纬创投领投的Pre-A+轮数千万元融资 [12] - 规划于今年完成数家关键头部客户的签约，并于明年推动机器人事业部实现规模化量产，并同步启动海外市场拓展 [13]

合作发布 - 澳门特别行政区政府旅游局与阿里巴巴集团旗下高德地图达成战略合作，正式发布沉浸式数字孪生文旅平台“一键智慧游澳门” [1] - 用户可在高德地图APP首页搜索“澳门”进入该平台，开启智能化、个性化、沉浸式的旅游体验 [1] 旅游市场表现 - 2025年1至10月，澳门入境旅客达3300万人次，同比增长14.1% [1][4] - 内地游客占比超过70% [1][4] - 高德地图作为赴澳游客重要出行平台，在澳门的使用人数连续三年保持明显增长 [1][4] 平台功能与服务 - 通过“奇境Max”功能，用户可在手机上以360度视角沉浸式鸟瞰澳门全域数字孪生模型 [2] - 平台接入AI助手，可根据用户需求智能生成涵盖景点、餐饮、交通、活动的个性化行程方案 [2] - 用户可在目的地页面直接完成酒店预订、美食团购、景区购票等操作 [2] - 高德全面支持澳门本地出租车一键叫车服务，外地游客无需下载新应用或更换手机号 [3] - 通过“扫街榜”功能，游客可快速发现被本地居民认可的地道美食与文化小店 [3] 合作目标与影响 - 合作旨在提升旅客旅游体验，展现澳门独特活力与魅力，丰富其世界旅游休闲中心的内涵 [1] - 未来将共同策划系列官方文旅主题活动及专属优惠，提升游客获得感与满意度 [5] - 高德将依托“云境平台”为澳门文旅提供数字底座支撑，通过客流量研判为景区资源调度、交通疏导及应急管理提供决策支持 [4] 商户支持与数字化 - 双方将共建“澳门扫街榜”本地化榜单体系，探索适用于澳门本地商户的支持机制 [4] - 借鉴“烟火好店支持计划”经验，通过榜单曝光、经营提效与流量扶持等方式，助力澳门线下商家实现数字化经营升级 [4]

澳门旅游业发展现状与趋势 - 2025年1至10月，澳门入境旅客达3300万人次，同比增长14.1% [1][4] - 入境旅客中，内地游客占比超过70% [1][4] - 澳门特区2025年施政报告提出深化“旅游+”跨界融合及开拓国际客源等目标 [4] 澳门特别行政区政府与高德的战略合作 - 澳门特别行政区政府旅游局与阿里巴巴集团旗下高德达成战略合作，共同打造沉浸式数字孪生文旅平台“一键智慧游澳门” [1] - 合作旨在推动澳门可持续旅游发展，拓展科技创新应用场景，提升旅客体验，丰富世界旅游休闲中心内涵 [1] - 双方未来将持续深化合作，共同策划系列官方文旅主题活动及专属优惠 [5] “一键智慧游澳门”平台功能与服务 - 用户在高德地图APP首页搜索“澳门”即可进入平台，开启智能化、个性化、沉浸式旅程 [1] - 平台提供“奇境Max”功能，用户可通过360度视角沉浸式鸟瞰澳门全域数字孪生模型 [2] - 平台接入AI助手，可根据用户需求智能生成涵盖景点、餐饮、交通、活动的个性化行程方案 [2] - 用户可在目的地页面直接完成酒店预订、美食团购、景区购票等操作 [2] - 平台全面支持澳门本地出租车一键叫车服务，外地游客无需下载新应用或更换手机号 [3] - 平台提供“扫街榜”功能，帮助游客快速发现本地居民认可的地道美食与文化小店 [3] 高德在澳门的市场地位与技术赋能 - 高德已成为赴澳游客的重要出行平台，在澳门的使用人数连续三年保持明显增长 [1][4] - 高德将依托空间智能技术打造的“云境平台”，为澳门文旅提供数字底座，通过客流研判为景区调度、交通疏导及应急管理提供决策支持 [4] - 高德将与澳门共建“澳门扫街榜”本地化榜单体系，并探索借鉴“烟火好店支持计划”，通过榜单曝光、经营提效与流量扶持助力澳门线下商家数字化升级 [4]

公司业绩表现 - 2025年上半年收入约为6.32亿元，较2024年同期增长77% [1] - 2022年至2024年收入从7.38亿增长至18.43亿，复合年增长率达58.0% [1] - 核心业务AI产业数智化收入在2025年上半年达5.77亿元，较2024年同期的1.98亿元大幅提升191.1% [2] - 2025年上半年营收增速为77%，高于同行业公司如商汤科技（35.6%）、第四范式（40.7%）、优必选（27.5%）的增幅 [4] - 截至2025年6月30日，现金及现金等价物较2024年末增长316%至6.57亿元 [4] 公司运营效率与市场拓展 - 2025年上半年三费费用率（销售及营销、行政、研发）由2024年同期的104.6%下降至58.1% [4] - 销售及营销开支从2024年同期的0.82亿减少43.9%至0.46亿 [4] - 产品已部署于全球172个城市的900多个客户，总客户数量由2024年同期的150个提升至212个 [4] - 截至2025年9月30日，在手订单金额稳步提升至26亿元 [4] 行业背景与公司定位 - 全球AIoT市场未来五年复合增长率预计超过31.7% [3] - 中国AIoT市场规模预计从2024年的8160亿元增长至2029年的13700亿元，复合年增长率为10.9% [3] - 公司是中国前五的公域操作系统型AIoT产品提供商（以2024年相关收入计） [3] - 中国公域AIoT市场规模到2029年预计达7150亿元，2024-2029年复合年增长率为12.6% [3] 公司战略与技术布局 - 公司战略方向为空间智能，构建“技术驱动业务、业务支撑战略”的动态闭环 [1] - 聚焦AIoT算力与AIoT智能体两大核心赛道 [1][6] - 空间智能指机器在物理空间中感知、推理和行动的能力，相关产品已累计近万项目案例 [6] - AIoT算力业务涵盖硬件集群及TacOS、HICE等软件平台，旨在打造混合智算云 [7] - AIoT智能体业务以智能机器人及智能可穿戴设备为核心，依托自研HALI系统 [9] - 算力与智能体业务相辅相成，算力是基础使能，智能体为价值兑现载体 [10]

活动概况 - 活动于11月21日以“新时期、新场景、新价值”为主题在上海宝华万豪酒店启幕 [1] - 活动由上海市建筑学会主办，上海市住房和城乡建设管理委员会、上海市科学技术协会指导，构建了多元协同的行业交流平台 [1] - 活动整体以“1+3”形式呈现，包括一个主论坛和三个平行论坛，同期举办“新技术、新产品、新设备、新材料”展览 [1] 行业核心挑战与方向 - 行业面临城市更新与历史保护的复杂矛盾以及数字时代人机互动的推进实效两大核心挑战 [2] - 城市发展动力已根本转变，“满足美好生活需要、应对气候变化”成为核心方向 [5] - 我国城镇化已进入存量提质增效的稳定发展期，行业应以建设“现代化人民城市”为目标 [4] 城市更新策略与实践 - 城市更新需对城市遗产存遗活化，对街区空间肌理维护延续 [2] - 提出老城区需“保护为先、活化为魂”，对比上海老城厢大规模拆迁与北京“小步快跑”有机更新模式 [5] - 城市更新应转向多元合作运营，构建财务闭环与制度创新，借鉴国际资本参与模式以实现可持续发展 [4][5] - 上海城市更新已形成“上海样本”，通过分享前门东三里河、济南大明湖等项目经验探索遗产保护与城市更新共生之道 [4] 技术应用与创新 - 空间智能被解读为AI万亿级稀缺赛道，是下一代AI能力与革命，将引发技术革命但对建筑创作是补充而非取代 [4] - 需破解数字化工具实操难题，厘清其系统性与层级性、通用性与特殊性、投入与产出经济可行性等范畴关系 [2] - 创新从人类活动视角构建空间模态，借机器学习生成无限空间，已落地游戏、具身智能、电商三大领域 [4] 专业方法与理论发展 - 强调城市更新需聚焦可持续性，兼顾生态协同、生活传承与资金场景循环，提出打破专业壁垒的全维度整合方法论 [6] - 通过融合设计、文化、技术与运营资本的全流程伴随式服务，发挥景观设计在生态修复、文化传承与功能激活中的核心作用 [6] - 中国建设实践规模领先但理论建构滞后，需应对主体转向、场域拓展、技术迭代三大颠覆性变革，形成中国特色建筑评价标准与理论方案 [6] 行业交流与合作 - 活动包括开幕式、主旨报告及系列学术论坛，圆桌沙龙围绕“旧区改造”探讨更新实践与历史文脉、现代服务及未来生活之间的关系 [1][7] - 学会以学术为引领，精准聚焦行业发展热点，为政府决策提供专业支撑，在城市更新、智能技术应用等领域推进成效显著 [2] - 专家们挖掘城市建设的多维价值，分享城市更新的见解，共同推动城市高质量可持续发展 [6][7]

AI终端生态发展驱动力 - 技术突破与国产算力芯片持续突围推动轻量化低成本端侧部署快速发力 [1] - 政策引领与用户端智能化需求持续爆发共同推动应用层发展 [1] - 形成基于场景化适配模式的AI手机和AI PC为核心的"智慧生活模型"及智能家居、智能汽车两大"智能空间" [1] 用户入口与智能穿戴设备 - AI手机、AI PC、AI平板已成为用户入口和智能设备中枢 [1] - 截至2025年10月智能穿戴类App月活跃用户规模达1.59亿同比增长12.8% [1] - 传统AI眼镜、AR/VR头显、AI手表加速普及并出现场景跃迁和品类爆发 [1] 智能家居市场表现 - 2025年10月智能家居类App用户规模达3.83亿同比增长14.3% [2] - 月人均使用次数达60.7次同比增长8.0% [2] - 手机厂商、互联网企业、家电企业从分散竞争步入"合纵连横"态势边界碰撞持续升温 [2] 智能网联汽车进展 - "车路云一体化"系统协同步入现实应用阶段L2级辅助驾驶成为主流配置 [2] - 车内智能应用深度融合亚米级高精定位系统装车量占比达20.9% [2] - 高精度地图应用装车量占比达到8.3% [2] 具身智能发展态势 - 具身智能作为消费级与工业级AI应用融合集大成者吸引众多创业公司和资本进入 [2] - 2025年1-10月行业融资事件达409起迎来爆发式增长成为资本高度聚焦的黄金赛道 [2] - 工业制造成为最先落地领域预计遵循"工业制造→商业服务→家庭服务"渐进式落地路径 [2] 空间智能布局 - 空间智能被视为AI终端生态核心基础设施有望成为继大语言模型后AI发展下一重要里程碑 [3] - 科技巨头纷纷布局正从底层重构人机交互生态 [3] - 2025年1-10月阿里巴巴、百度、腾讯、抖音在空间智能相关大模型数量占比分别为34%、28%、14%与10% [3]

财务表现与增长 - 2025年上半年总营收6.32亿元，同比增长77% [2] - 2022至2024年营收从7.38亿元增长至18.43亿元，复合年增长率达58% [2] - 2025年上半年整体毛利同比大幅提升64%至1.44亿元 [3] - 2025年上半年AI产业数智化业务收入5.77亿元，同比上涨191%，占营收主导地位 [2] 业务战略与市场地位 - 公司将资源集中于高增长潜力、可扩展的AI产业数智化场景 [2] - 2025年上半年AI产业数智化业务客户数量达171个，同比增加81个 [2] - 截至2025年上半年，公司客户数量超900个，产品应用于全球172个城市，在手订单26亿元 [4] - 公司获得国家级专精特新“小巨人”企业认定，体现技术实力和行业地位获得国家层面认可 [6] 运营效率与费用管控 - 2025年上半年三费费率同比大幅缩减46.5个百分点，营销与销售费用率从22.9%降至7.3%，行政费用率从41%降至25.2% [3] - 研发费用在营收大幅提升背景下，其占比由40.7%下降至25.6% [3] - 截至2025年上半年，现金及现金等价物较2024年末增长316%至6.57亿元，为业务拓展提供资金支撑 [4] 技术研发与产品布局 - 公司战略以AIoT技术为基底，延伸至“算力”与“智能体”两大核心业务，加速空间智能战略落地 [4] - 2022至2024年研发费用分别为3.29亿元、3.22亿元、3.77亿元，2025年上半年研发投入1.62亿元，同比增长11.4% [6] - 截至2024年底，公司累计专利超1800项，45%的员工为研发人员，拥有三位IEEE Fellow领衔的研发团队 [6] - 算力端打造混合智算云，包括T-Nexus系列智算服务器、T-Infer系列多模态一体机等硬件产品，以及自研混合推理引擎HICE等软件平台 [5] - 智能体端自研HALI智能体系统，以智能机器人和智能可穿戴设备为核心载体，已完成对BUTTONS耳机等产品的赋能 [6]