空间智能技术发展 - 大模型技术通过架构革新与多模态融合重构空间智能底层逻辑，推动其从实验室走向产业化应用[2] - 空间智能旨在处理物理世界多样性、复杂性导致的细致空间推理，使机器以类人方式与3D环境互动[2] - 深度学习模型在计算机视觉任务表现突出，但集成多数据类型与执行复杂任务仍面临挑战[2] 特斯联技术布局 - 公司研发多模态融合空间智能大模型，结合预训练与强化学习技术，打造类人思考、长期记忆的AI智能体[4] - 技术实现依赖计算机视觉、三维表示学习、视觉-语言模型(VLMs)、强化学习及环境模拟等算法[4][6] - 已部署AIoT端侧设备采集数十种模态数据（文本、视觉、声音、环境参数等），解决数据不足问题[7] - 采用动态自适应时序同步技术实现多模态数据语义空间对齐[7] 应用场景与研发规划 - 短期目标为移动终端（智能可穿戴设备、机器人）开发具备个性化能力的AI智能体HALI[8] - 长期方向从专用智能体向通用智能体发展，探索高维空间智能、自主学习及多智能体技术[8] - 海外市场聚焦智慧建筑、智慧园区和智慧能源领域，增强中国技术全球竞争力[7] 行业竞争优势 - AIoT基因使公司在多模态数据采集、软硬件一体化及场景理解方面具备先发优势[6] - 覆盖多区域的设备网络可获取多样化实时数据，提升模型鲁棒性与泛化性[7] - 技术已应用于多个项目与产品，形成行业数据理解与处理经验壁垒[6]

空间智能技术发展 - 大模型技术通过架构革新与多模态融合重构空间智能底层逻辑，推动其从实验室走向产业化应用 [2] - 空间智能使机器以类人方式与3D环境互动，解决物理世界多样性、复杂性带来的空间推理挑战 [2] - 深度学习在计算机视觉表现突出，但集成多数据类型与执行复杂任务仍是关键挑战 [2] 特斯联技术布局 - 公司研发多模态融合空间智能大模型，统一模态数据至同一语义空间，结合预训练与强化学习技术 [4][7] - 技术覆盖计算机视觉、深度学习、视觉-语言模型、强化学习、3D仿真等领域，已应用于多个项目 [7] - 动态自适应时序同步技术实现多模态数据对齐，增强模型鲁棒性与泛化性 [8] 空间智能技术实现路径 - 感知能力依赖计算机视觉与深度学习，理解能力需三维表示学习处理几何拓扑结构 [4] - 推理能力通过视觉-语言模型与强化学习实现，执行能力依托具身智能与环境模拟 [4] - 部分技术已成熟，部分仍需学术界与产业界共同突破 [5] 数据与场景优势 - AIoT端侧设备采集数十种模态数据（文本、视觉、声音、环境参数等），解决数据不足问题 [8] - 多场景设备部署提供多样化数据，支撑空间智能模型开发 [8] - AIoT基因带来多模态数据采集、软硬件一体化、场景理解的先发优势 [7] 未来研发方向 - 短期目标：开发移动终端智能体HALI，赋予类人思考、长期记忆、个性化能力 [9] - 长期目标：从专用智能体向通用智能体演进，探索高维空间智能、自主学习技术 [9] - 聚焦中东及海外市场，提升中国技术在全球产业链的竞争力 [9]

大会基本信息 - 会议名称：第二届全球医疗科技大会 [1] - 主办方：思宇MedTech [1] - 会议时间：2025年7月17日（周四） [8] - 会议地点：北京中关村展示中心会议中心（北京市海淀区新建宫门路2号） [6] - 参会规模：约500人 [8] - 会议主题：聚焦"前沿技术 · 从研发走向临床应用" [1] 大会内容与议程 - 重点探讨话题包括：AI与智能系统、医疗AI与大模型的落地挑战、多模态数据融合与系统集成、如何嵌入医生工作流 [7][9] - 其他专题讨论：影像设备与平台升级、高值耗材与介入创新、能量平台与术中设备、材料创新与结构优化 [10][11][12][13] - 圆桌讨论主题：创新产品如何真正进入科室并应用起来 [14] - 大会议程：邀请来自影像设备、AI平台、高值耗材、能量系统、材料技术等方向的上市公司、创业企业分享产品创新、技术落地、医工协同实践经验 [6] 参会嘉宾与活动 - 嘉宾阵容：来自政府、医院、龙头企业、技术初创、投资机构、科研院所等跨界代表 [8] - 重磅活动：全球医疗科技创新成果将在大会主舞台集中展示与颁奖 [8] 参展权益与报名方式 - 参展权益：主题演讲、大会现场品牌展位、企业宣传资料发放、活动现场环节嵌入品牌标识 [4] - 报名方法：通过指定链接或扫描二维码报名 [15] - 商务合作联系方式：工作微信号suribot22、手机号13552754250、可直接联系主编赵清等团队成员 [1][17]

核心观点 - 灵巧手作为具身智能落地的核心突破口，正从传统执行终端升级为多模态感知与操作的关键载体，其技术突破将推动VLA模型向含触觉的VTLA模型进阶[1][2][15] - 灵巧手领域面临硬件复杂度高、多模态数据融合难、物理约束建模等核心挑战，需学术界与产业界协同解决[12][14][16] - 数据采集与处理是当前最大瓶颈，需构建"互联网数据-仿真数据-真机数据"金字塔体系，并通过开源生态加速技术迭代[30][31][34] 技术突破方向 - **多模态数据融合**：当前灵巧手数据以视觉和动作为主，触觉数据严重缺失，需开发能整合视觉/触觉/力反馈的VTLA模型架构[5][15][32] - **物理约束建模**：生成式AI在毫米级操作精度上存在局限，需结合力反馈信息解决接触瞬间的物理交互问题[10][11][12] - **仿真平台建设**：通过可扩展的仿真环境生成多样化训练数据，弥补真机数据成本高、覆盖场景有限的缺陷[44][45] 行业发展现状 - **硬件迭代加速**：国内灵巧手厂商数量激增，产品单价从早期数十万降至10万级别，但可靠性仍需验证[42][45][47] - **产业链协同**：上游驱动单元、触觉传感器等核心部件已实现国产化，形成从研发到量产的闭环生态[24][52][55] - **应用场景探索**：工业场景优先落地，B端接受价约30-40万/套，C端需降至1万以下才具普及条件[42] 数据体系构建 - **数据来源**：互联网视频数据(低成本)、仿真生成数据(中等成本)、真机操作数据(高成本)构成三级金字塔[30][31] - **采集瓶颈**：触觉数据采集工具缺失，现有遥操作方式效率低下，单次Pick and Place轨迹采集耗时超1分钟[26][29] - **开源价值**：统一数据集和Benchmark可解决学术界数据匮乏问题，促进算法比较与迭代[34][36][37] 中美发展对比 - **中国优势**： - 硬件迭代效率高，供应链完整度远超美国[52][55] - 数据采集成本低，制造业场景需求庞大[52][54] - 人才回流明显，研究水平与国际顶尖团队差距缩小[53][55] - **美国优势**： - 算力与算法积累更深，头部企业数据规模更大[53] - 研究团队历史积淀久，如斯坦福UniGrasp等开源项目影响广泛[17][33] 落地前景预测 - **短期(5年)**：特定工业场景实现初级应用，类似早期扫地机器人[46] - **中期(10年)**：人形灵巧手在专业领域操作趋于成熟，成本降至消费级[42][46] - **长期挑战**：需突破触觉传感集成、耐久性(数年使用寿命)、多模态控制等硬技术[40][41][47]