AI行业发展趋势 - AI领域正处于诞生"时代性公司"的关键时刻 模型、产品能力与用户需求间仍存在显著差距 产品团队将持续发挥关键作用[1] - AI正从效率工具演进为驱动新一代产品范式的核心力量 具备落地能力且能留住用户的AI产品将定义下一代领军企业[1] 2025全球产品经理大会概况 - 大会将于8月15-16日在北京威斯汀酒店举办 汇聚全球40多个行业的顶尖专家 围绕12大主题展开探讨[4] - 聚焦AI原生技术驱动的产品范式转移 首批演讲嘉宾将分享一线实践经验与深度思考[5][6] 重点演讲议题 技术架构创新 - 昆仑万维将解析"天工超级智能体"的5专家+1通用架构 展示多模态内容生成的突破性能力[7] - 网易伏羲将阐述智能体技术如何突破虚实边界 构建新型人机协作工作范式[23] - 光轮智能将探讨合成数据如何解决具身智能训练数据稀缺等关键难题[102] 产品设计革新 - 久痕科技将探讨GenAI时代更自然高效的交互路径 重塑传统GUI范式[13] - YouMind将分享如何让AI产品实现情感连接 从技术赋能走向用户长期陪伴[17] - 泰来科技将分析AI/Agentic产品的设计演进路线 应对传统产品逻辑失效的挑战[95] 行业应用实践 - WPS将分享服务6亿用户的AI办公应用生态构建经验 包括AI创作/阅读/知识库等模块[32] - 索云AI将解析AI Agent在制造业与教育出版领域的应用 推动产业效率跃迁[44] - 小猿AI已覆盖超100个学习场景 基于双引擎架构重构教育全场景的智能陪伴路径[106] 商业模式创新 - 《无人公司》作者将区分"AI+SaaS"与"全AI交付"路径 解析AI如何重构商业价值链[72] - 元象将分享AI原生互动娱乐产品Saylo的全球化实践 探讨跨文化产品打磨方法[55] - 支付宝将展示AI如何优化国民级APP的用户体验动线 实现体验与业务双增长[78] 参会嘉宾阵容 - 包括CSDN高级副总裁李建忠 前Instagram产品经理曲晓音 字节跳动扣子罗盘负责人于博等114位行业领袖[114] - 覆盖AI/AR软硬件 语音大模型 MaaS平台 AI+RPA自动化等多个前沿领域[114]

核心观点 - 智能硬件交互从基础指令式升级为深度智能协作，实现拟人化自然对话和多场景赋能 [5][9][12] - 科大讯飞通过AIUI平台和机器人超脑平台技术突破，推动人机交互向情感化、记忆化、快速响应方向演进 [14][21][23][25] - 儿童场景成为大模型时代交互最高频领域，交互频次增长733%，公司针对性推出童言识别模型和场景化学习方案 [26][28][66] - 多模态交互技术显著提升机器人环境适应性，语音识别率从83%提升至96%，并实现1.6秒端到端响应 [40][41][42] - 智能语音背包创新方案解决存量机器人语音交互痛点，即插即用赋能500+机器人客户 [49][51][57] 技术升级 - AIUI平台累计服务超10亿设备，新增全双工交互模式和情绪感知能力，支持对话节奏自适应与语调情绪识别 [15][19][20] - 星火交互大模型通过千万级高情商对话数据训练，实现共情能力升级 [21] - 类人记忆系统采用长短时记忆融合架构，构建用户画像和知识库，形成个性化交互 [23] - 机器人超脑平台整合视听融合感知技术，将拾音角度从60°压缩至30°，显著抑制环境噪声 [39][40] 场景落地 - 智能眼镜采用三麦阵列降噪技术，实现嘈杂环境中的一对一私密对话 [30] - 人形机器人集成多模态交互，具备主动迎宾、专业问答等功能，应用于4S店等真实场景 [44][45] - 数字人交互平台构建超10万分身，年制作量提升16%，日交互次数增长6.5倍，多领域市占率第一 [61][62] - 开发者生态联合30万+开发者共建解决方案，大赛覆盖108道赛题推动技术转化 [31][69] 行业趋势 - 语音交互从单向指令转向共同目标完成，实现"能共事"甚至"替你想"的协作层级 [74][76] - 机器人服务能力进化将逐步替代遥控器、屏幕等中间介质，直接交互成为刚需 [59] - 技术-场景-生态闭环加速产业升级，覆盖广电、医疗、办公等核心痛点领域 [75][68]

核心观点 - 智能硬件交互正从基础指令式升级为深度智能协作，实现"万物皆可交互"的愿景 [5][9][12] - 科大讯飞通过AIUI平台和机器人超脑平台技术突破，推动人机交互向拟人化、多模态、场景化方向发展 [10][34][36] - 儿童场景成为大模型时代交互需求增长最快的领域，交互频次飙升733% [26][66] 技术突破 AIUI交互平台升级 - 全双工交互模式实现"有所闻有所不闻"，能识别用户迟疑、附和等非结构化语音输入 [17][19] - 情绪识别技术通过语调分析判断用户情绪状态，基于千万级高情商对话数据训练共情模型 [20][21] - 类人记忆系统采用长短时记忆融合架构，构建用户专属知识库和聊天方式 [23] - 音频端到端响应时间缩短至1.6秒，量产语音交互系统中处于领先水平 [25] 机器人超脑平台 - 整合视听融合感知（语音+唇形+人脸追踪）、多模态降噪技术，嘈杂环境下语音识别率从83%提升至96% [39][40][41] - 模块化设计解决行业碎片化需求，已应用于500+机器人客户，覆盖人形/四足/轮式机器人 [46][47][57] - 智能语音背包实现即插即用，为存量机器人赋予对话能力，现场演示中实现拟人化幽默互动 [49][51][55] 场景应用 儿童交互方案 - 专设童言识别模型和童语理解模型，应对儿童天马行空的非结构化表达 [26] - 结合AI早教实现场景化学习，如引导儿童用英语描述恐龙特征等趣味互动 [28] - 儿童场景交互速度增长7倍，成为大模型时代最高频交互场景 [66] 多硬件赋能 - 智能眼镜采用三麦阵列降噪技术，嘈杂环境中实现一对一私密对话 [30] - 数字人平台构建超10万分身，2024年制作量提升16%，日交互次数增长6.5倍 [61][62] - 轻量化方案支持一句话+照片快速生成数字人分身，覆盖教育/金融/媒体等领域 [63] 生态布局 - AIUI联合30万+开发者共建解决方案，推动软硬件交互效果优化 [31] - 开发者大赛设36道应用赛+72道算法赛，涵盖智能座舱/多模态虚拟人等前沿赛道 [69] - 技术-场景-生态闭环已赋能广电/家庭/医疗/办公等场景，实现产业级落地 [75][76]

微软智能体战略布局 - 微软CEO萨提亚提出开放智能体网络（Open Agentic Web），构建全新人机协作范式 [2] - 84%中国市场领导者认为2025年是重新思考核心战略的关键年，57%已使用智能体自动化团队/部门工作流程 [2] - 财富500强企业中70%采用微软智能体解决方案 [6] - 微软定位为"能力转化平台"，通过Copilot Studio低代码平台和Azure AI Foundry（支持1900+模型）构建开放生态 [4] 技术协议架构 - 智能体网络基于MCP协议（实现数据-模型垂直整合）和A2A协议（实现跨智能体任务分配） [3][4] - MCP协议由Anthropic2024年提出，A2A协议由谷歌2025年4月提出 [3][4] - 微软大中华区首席运营官预测未来将实现亿级智能体互联 [4] 行业竞争格局 - OpenAI以GPT系列模型为基础注重通用性创新 [4] - 谷歌将智能体融入搜索/云计算场景，覆盖电商/金融/医疗等行业 [4] - Meta侧重社交领域应用（如Messenger聊天机器人、Horizon Worlds虚拟角色） [4] - 微软通过开源协议构建开放生态系统，强调企业级安全合规（禁用训练数据采集、生成内容版权保护） [5] 应用场景与成效 - 微软CSS客服应用智能体后效率提升31% [7] - HR入职流程引入智能体后效率提升10倍 [7] - 某汽车零件制造商运用工厂运营智能体实现生产线异常实时分析 [9] - 香港大学使用智能体自动解答新生问题（课程/奖学金/实习等） [10] 发展阶段与趋势 - 1.0阶段：Copilot作为辅助工具（如文档生成） [10] - 2.0阶段：智能体成为"数字同事"执行特定任务 [10] - 3.0阶段：智能体自主运行业务流程，员工转为管理者 [10] - 中国企业智能体应用呈现交互模态多元化/模型选择多样化/应用层级跃迁三大趋势 [9]

机器之心报道 编辑：张倩、+0 近日，新一届 ACM 博士论文奖正式公布。 该奖项每年颁发给计算机科学与工程领域最佳博士论文的作者。今年颁发的是 2024 年的奖项，包括一个博士论文奖和两个博士论文奖荣誉提名。 获得博士论文奖的论文非常有现实意义，它研究的是：现在心理健康问题越来越多，但专业心理医生不够用，怎么办？ 我们知道，在 DeepSeek 等 AI 模型火起来之后，很多人都把 AI 当成了心理医生。但很多时候，AI 并不能像真正的心理治疗师一样提供专业指导。或许，「人机 协作」是条更现实的折中路线。 在论文中，获奖作者 Ashish Sharma 探索了多种方法来实现更好的人机协作。他的方法类似于： 他最近开发的 AI 辅助心理健康工具已被公开发布，并有超过 16 万用户使用，其中大多数是低收入人群。使用这些工具的人群中，超过 50% 的家庭年收入低于 4 万美元。 除了这篇论文，还有两篇论文获得了博士论文奖荣誉提名，其中一篇研究的问题是「利用伪随机分布揭示低复杂度计算模型的固有计算局限性」；另一篇则专注 于「大型语言模型如何利用它们在训练时学习到的海量文本数据」。 随着全球心理健康问题激增，医疗保健 ...

市场展望 - 预计2028年全球医疗健康领域协作机器人市场规模达3.732亿美元[5] 战略合作 - 2025年6月3日药师帮与越疆科技订立合作协议[3] - 双方以医药协作机器人等为核心开展合作[6] - 初始阶段先于药店、药仓协作机器人领域合作[7] 项目进展 - 双方确定首个落地项目，开始搭建测试平台[7] - 越疆科技独家生产，药师帮独家销售项目机器人[7]

行业趋势 - 2025年被业界称为"Agent元年"，各类AI Agent产品快速涌现，但市场尚未形成统一定义[1] - AI Native公司正突破传统框架，探索Agent在商业洞察、创意生成、组织变革等领域的深层价值[1] - 大语言模型使模拟研究从群体行为转向个体层面，催生"生成式社会科学"新兴学科[13][15] 产品创新 - Atypica.ai通过大语言模型模拟真实用户行为，构建典型用户画像(Persona)，解决无标准答案的商业问题[3][4] - 采用多智能体协同工作模式：一个Agent扮演专家采访其他模拟用户，实现高效低成本的大规模用户访谈[6][18] - 独创发散优先模型，允许AI生成非共识观点，适用于需要多元视角的商业问题[5][24] - 工作流程分三步：明确商业问题→生成典型用户画像→多Agent访谈并生成图文报告[17][18] 应用场景 - 解决四大商业问题：市场洞察(如新能源汽车需求分析)、产品共创、产品测试(如巧克力配方选择)、内容规划[19] - 支持跨语言商业分析，如外国企业直接获取中国社交媒体数据并生成本土化报告[20] - 与权威媒体合作整合严谨数据源，平衡社交媒体多元观点与事实准确性[22][23] 技术特点 - 基于大语言模型激发特定个性特征，通过Context控制模拟深度(从简短发帖到长篇访谈)[31] - 采用预设题库+动态提问机制，使问题更贴合用户需求[35] - 保留AI"幻觉"的积极价值，拓宽思维边界，特别适合民意调查等非共识场景[24][27] 组织变革 - AI推动工作方式从专业化分工转向复合型人才，公司架构向更少岗位、更多技能方向发展[40][41] - 开发周期从两周迭代缩短至单日多次迭代，小团队(2-3人)可独立负责端到端项目[43] - 企业需平衡数据安全、私有数据整合、深度分析、结果转化等需求[38] 产品战略 - 避免"老瓶装新酒"模式，主张"新瓶装新酒"(全新AI产品)或"新瓶装旧酒"(AI重构交互)[48][49] - 重点打造账号个性化(Personality)，基于企业数据源进行内容再创造而非简单改编[53] - 开发反对型AI交互，突破大模型过度驯服的问题，增加观点多样性[56][58] 未来展望 - 多智能体交互可暴露人类决策盲区，辅助管理者获得新视角[59][60] - 虚拟Agent可能成为观察人类社会的"镜像"，其形态发展尚难预测但潜力巨大[5][59] - 行业需探索基于AI能力重新设计工作流程，而非简单叠加Copilot功能[52][53]

（1）人机交互与协同：外骨骼通过传感器实时感知人体运动意图，并通过算法预测动作，精准辅助人体运动。 以下文章来源于RimeData 来觅数据 ，作者来觅研究院 RimeData 来觅数据 . 全面的一级市场数据平台 导读： 2025年五一假期期间，泰山、黄山、恩施大峡谷等多个景区为游客提供外骨骼机器人租赁服务，为游客提升旅行体验，受到广泛青 睐，并在社媒平台引发热议。近两年来，随着机器人与人工智能相关技术不断进步，外骨骼机器人的应用场景正不断拓宽，吸引市场关 注。外骨骼机器人有何特点？应用前景如何？赛道投融资情况如何？本文尝试分析和探讨。 01 外骨骼机器人特点 外骨骼机器人是一种结合外骨骼 结构和机器人技术的可穿戴智能设备，通过与人体运动系统的协同工作，增强或恢复人体的运动能力，其本质 是一种人机协作系统，帮助使用者完成更高效、更安全的动作，同时减轻体力负担。外骨骼机器人的主要特点如下： （2）轻量化与舒适性：采用碳纤维、钛合金等轻质材料，降低设备重量，便于携带和穿戴。 （3）智能化与自适应性：通过AI算法，外骨骼可学习用户习惯，动态调整辅助策略，例如智能识别用户是在平地行走还是爬楼梯，切换至不同 动力模式 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 外骨骼机器人应用场景不断拓宽，市场规模有望扩大，但面临技术、成本、市场等挑战，未来融资活动预计保持活跃 [3][13][14][17] 根据相关目录分别进行总结 外骨骼机器人特点 - 外骨骼机器人是结合外骨骼结构和机器人技术的可穿戴智能设备，本质是人机协作系统，特点包括人机交互与协同、轻量化与舒适性、智能化与自适应性 [4] - 按适用部位可分为上肢、下肢、腰部、全身外骨骼机器人；按应用场景可分为康复型、工业用、军用、消费型外骨骼机器人 [4] - 外骨骼机器人研究可追溯到1960年前后，早期用于军事，2000年前后进入医疗康复领域，2024年以来走向消费级市场 [6] 外骨骼机器人应用现状 - 医疗领域：是重要康复工具，可提升康复治疗效率和质量，市场需求增长，政策支持加速行业成长，部分企业产品已广泛应用并获认证 [9][10] - 工业领域：可提升工人工作效率，减轻疲劳，降低工伤概率，需求仍在增长，预计渗透率将继续提升 [11] - 军事领域：可增强士兵体能、作战和生存能力 [11] - 消费领域：在户外休闲领域处于起步阶段，但潜力大，部分产品已在景区使用，消费级市场需求开始释放 [12] 外骨骼机器人市场空间 - 2024年全球市场规模约17.6亿美元，预计2032年达305.6亿美元，2025 - 2032年年复合增长率约43.1%，亚太地区增长最快 [13] - 市场规模增长原因包括技术进步、社会需求增加、成本降低、政策支持 [13] - 面临技术续航和智能化不足、成本高、市场难以满足用户需求和认证周期长等挑战 [14] 外骨骼机器人投融动态 - 近两年来融资热度持续提升，2024年以来融资案例超10起，合计融资金额近10亿元 [15] - 投资方包括国资背景企业和各类投资机构，预计未来融资活动将继续活跃 [17]

人-AI协作下的薪酬分配挑战 - AI技术通过人机协作显著提升生产力和组织效率，例如金融领域智能机器人处理常规问题、制造业协作机器人承担重复性任务[1] - 好莱坞2023年7月全行业罢工事件显示AI引入导致垂直薪酬差距扩大，员工抵制可能阻碍技术推广[2] - 麦肯锡2024年报告指出生成式AI使知识生产类岗位自动化率从25%升至59%，远高于人际社交类岗位，加剧水平薪酬差距[2] - 同岗位内AI使用差异导致薪酬分化，如年轻医生借助AI提升诊断效率，年长医生适应速度慢导致绩效落后[2] 薪酬分配不均的根源 - 绩效归属模糊性：Access Holdings Plc案例显示AI使代码编写时间从8小时缩短至2小时，但员工可能因提效被质疑"走捷径"[5] - 中国上市公司数据显示AI引入后管理者薪酬显著增长而员工薪酬停滞，利润分配向管理层倾斜[7] - AI使用机会不均：生成式AI对专业岗位增强效应显著，但强社交岗位(如并购专家)替代率低[8] - 年长员工因感知易用性低、信任度不足导致AI接受度仅为年轻员工的1/3[8][9] 解决方案框架 - 薪酬包机制设计：总薪酬=(预期绩效+AI预期绩效)×(历史薪酬/存量绩效)+AI绩效×共享系数，解决收益分配问题[21][25] - 360度评估新增"AI使用"、"AI贡献"、"基于AI的创新"指标，量化员工AI应用价值[26] - 战略性薪酬包补偿早期探索者沉没成本，如三星工人罢工案例显示补偿机制缺失的后果[25] - 知识共享体系包含企业培训(系统性技能提升)和员工间经验交流(任务协同增效)[18][19] 行业实践启示 - 金融业通过智能客服分层处理问题，制造业用协作机器人优化流程，显示AI增强而非替代人力[1] - 好莱坞罢工和韩国三星事件警示未合理分配AI收益将导致双输局面[21] - 医疗行业年轻医生AI应用效率比传统方法高3倍，但需平衡技术代际差异[2][8] - 供应链领域AI预测使信用评级准确率提升40%，工业AI实现全流程智能管理[8]