人工智能新概念 - 智澄AI创始人胡鲁辉首次提出"物理智能"概念，强调通过实时感知物理世界动态并构建可交互的世界模型，解决传统机器人泛化能力弱等问题，实现跨任务自主决策 [1] - 斯坦福李飞飞团队提出"空间智能"概念，侧重空间关系理解与视觉任务应用，但"物理智能"在覆盖范围和应用深度上更具前瞻性 [1] 行业融资动态 - 2024年中国新增70+具身智能企业，头部企业智元机器人完成超6亿元融资，宇树科技获数亿美元B2轮融资 [2] - 智澄AI成立于2024年3月，专注大模型通用人工智能机器人研发，目标打造理解物理世界的计算平台 [4] 公司技术实力 - 创始人胡鲁辉拥有微软、亚马逊等科技巨头高管经历，持有30余项美国专利，团队来自国际顶尖企业及高校 [6] - 自研TR系列机器人已迭代至第四代，TR4具备生化实验精准滴液能力，TR5双足人形机器人即将发布 [6][7][8] 产品形态策略 - 反对盲目追求双足形态，主张根据场景需求设计机器人结构，如TR2双臂机器人在家务操作中效率媲美人形机器人 [9][10] - 已开发TR2双臂、TR4复合人形等多形态产品，核心聚焦物理世界认知能力而非单一形态 [10] 技术突破方向 - 通过本体材料优化（如TR4稳定结构）、算法融合（强化学习+模仿学习）及数据平台构建，提升机器人泛化能力 [13] - 建立真实场景数据采集体系，支持机器人快速掌握新技能 [13] 商业化优势 - 全栈自研能力+工程化经验使公司能快速实现技术转化，已获客户订单进入小批量交付阶段 [14][17] - 相比学术机构的基础研究，公司更擅长"从1到N"的产业化落地，资金储备保障研发自主性 [17] 行业政策展望 - 2025年为人形机器人产业化关键年，政策目标包括建立创新体系及批量生产 [18] - 物理智能被视为推动落地的核心要素，需突破空间认知与泛化作业能力 [19]

空间智能与大模型发展 - 空间智能是大模型实现具身智能的关键能力 涉及理解物体位置和运动等空间关系 对自动驾驶 机器人导航等应用至关重要[1][2] - 当前多模态大模型(MLLM)在空间智能方面存在显著短板 面对1000道多图推理题 开源模型准确率普遍低于30% 最强的OpenAI o3仅41% 远低于人类97 2%的水平[1][16] - MMSI-Bench是首个专注多图像空间推理的评估基准 由多家顶尖机构联合开发 包含1000个高质量问答对 覆盖10种基础任务和1种多步推理类别[1][7][12] MMSI-Bench基准设计特点 - 采用人工主导构建模式 6位专家投入超300小时 从12万张图像中精选素材 每个问题均需整合多图像信息解答 并配有干扰项和标准推理流程[8] - 数据来源覆盖ScanNet Matterport3D nuScenes等真实场景数据集 包含室内3D场景 自动驾驶 机器人操作等多样化场景[13][14] - 任务设计围绕相机/智能体 物体 区域三大空间元素 涵盖位置关系 属性 运动状态等维度 多步推理任务需整合基础类型进行复杂顺序推理[12][13] 模型评估关键发现 - 商业模型表现优于开源模型 OpenAI o3准确率41% 最佳开源模型Qwen2 5-VL-72B仅30 7% 参数增加带来的性能提升有限(Qwen2 5-VL-72B比32B版仅高3%)[16][17][19] - 多步推理和相机运动理解是最大难点 多数模型在MSR任务上表现低于单步任务平均水平 开源模型对相机运动理解尤其薄弱[18] - 提示工程效果微弱 Zero-Shot CoT等策略对性能提升有限 甚至产生负面影响 表明模型基础空间理解能力存在本质缺陷[20] 错误分析与改进方向 - 主要错误类型包括定位错误(35%) 重叠匹配与场景重建错误(28%) 情境转换推理错误(22%) 空间逻辑错误(15%) 其中场景重建错误最为普遍[21] - 自动化错误分析流程结合GPT-4o评估器 与人类专家判断匹配度达71 8% 可系统性诊断模型失败原因 为改进指明方向[20][22] - 高质量人类标注至关重要 提供标准答案时自动化分析准确率降至53 6% 凸显标注质量对可靠评估的关键作用[23] 行业应用与未来展望 - MMSI-Bench填补了多图像空间智能评估空白 其真实场景数据和高难度任务设计使其成为当前模型-人类差距最大的基准(56个百分点)[16][24] - 基准已评测34个主流MLLM 涵盖闭源和开源模型 结果将推动开发更具空间感知能力的多模态AI系统 加速AGI发展[15][23] - 项目资源全面开放 包括论文 数据集和代码库 将成为社区推动空间智能研究的重要基础设施[23]

大模型发展现状与挑战 - 千亿参数级大模型在文本生成、图像理解和多模态推理等领域取得突破性进展 [1] - 大模型面临"虚实鸿沟"挑战，即如何将数字世界能力转化为物理世界实际价值 [1] 空间智能技术的价值与前景 - 空间智能技术是实现通用人工智能的关键一环，正在重塑AI与物理世界的互动模式 [1] - 空间智能推动行业从"数字想象"迈向"物理实效"的新阶段 [1] - 多模态大模型突破数字世界限制，空间智能赋予机器感知物理世界能力 [1] 公司技术布局与产品发布 - 上海码极客/考拉悠然联合发布悠然无界大模型和MAGX空间智能体产品家族 [2] - 公司依托多模态大模型技术优势，联合产业链上下游打造"多模态世界模型+智能体硬件+行业应用"全栈技术体系 [2] - 公司目标是通过大模型实现数字世界与物理世界的融合，使智能体具备感知、理解、执行能力 [2] 行业生态建设方向 - 公司致力于建设开放、协作、共生的空间智能生态 [2]

公司概况 - 李飞飞创办的World Labs专注于开发具备"空间智能"的下一代AI系统，探索AI对三维世界的理解与重建能力[2] - 公司在短短三个月内完成两轮融资，累计筹集资金约2.3亿美元，估值突破10亿美元，成为AI领域新晋独角兽[2] - 投资方包括a16z、Radical Ventures、NEA、英伟达NVentures、AMD Ventures和Intel Capital等科技与风投界重量级机构[2] 技术方向 - 公司致力于从语言模型向世界建模转变，认为真正的智能需要能理解和构建三维世界[5][8] - 核心技术包括NeRF（从二维图像到三维重建）、高斯平面表示法（快速描绘三维场景）、扩散模型（提升三维内容精细度）以及多视角数据融合技术[17][19][20][21] - 物理仿真与动态建模是另一关键技术方向，使AI能预测物体运动变化[23] - 这些技术组合旨在让AI获得类似人类的空间感知能力[24] 应用场景 - 游戏行业：AI可根据照片或视频自动生成逼真三维世界，替代传统手工建模[25] - 建筑行业：几分钟内生成完整空间立体结构，模拟不同光照效果[26] - 机器人领域：赋予机器人三维视觉，解决二维视觉下的空间判断问题[26] - 数字孪生：为工厂、建筑或城市建立虚拟世界进行预测测试[27] - 创意产业：辅助艺术家、设计师进行空间理解和创作[28][29] 行业挑战 - 数据问题：获取足够多包含深度信息、空间结构的真实场景数据成本高[31] - 算力限制：NeRF等技术计算资源需求大，难以大规模落地应用[32] - 泛化能力：现有模型在陌生场景中表现不佳，需要更强适应性[33] - 需要硬件、软件、数据、应用场景的全链路打通，非单一公司能完成[33] 团队优势 - 团队汇聚计算机视觉、图形学、扩散模型、物理仿真和机器人控制等多领域专家[34] - 采用多学科融合的研究范式，探索AI理解三维世界的新路径[35] - 团队背景多元，能从技术、人文、社会等多角度思考AI发展[37] 未来愿景 - AI终极目标是成为人类在物理世界中的智能延伸，而非替代人类[43] - 医疗、建筑、教育等领域将受益于AI的空间理解和操作能力[44] - 世界模型被视为实现通用人工智能（AGI）的第一步，需具备空间感知、动态推理等能力[46] - 代表AI从语言到世界、从二维到三维的演进方向，重新定义人机关系[47]

公司概况 - World Labs由李飞飞创办，专注于研究前所未有的深度技术，目标是构建能够理解和推理三维物理世界的AI系统[4] - 公司寻找的投资者需具备计算机科学、人工智能、市场和产品等多方面专业知识，并能与创始人展开深度知识对话[4] - 李飞飞认为当前是集结行业资源（计算能力、数据、人才）实现"世界模型"理想的最佳时机[9] 技术方向 - World Labs致力于解决"空间智能"挑战，这是AI理解三维物理世界和虚拟数字宇宙的核心能力[2] - "世界模型"指能全面理解三维世界结构、形态和组成的AI系统，超越语言局限[4][6] - 技术突破点在于让AI具备类人的空间感知能力，这是实现"具身智能"的关键[11] 行业应用 - 创造力领域：将改变设计、电影、建筑和工业产品设计等视觉化和空间化的工作方式[12] - 机器人领域：赋能各类"具身智能机器"在三维环境中与人类协作[12] - 虚拟宇宙：结合生成模型和重建模型，创造"无限宇宙"的新体验[12][13] 技术比较 - 大语言模型存在局限性，无法完美捕捉三维世界的复杂性[6][7] - 3D计算机视觉相比2D具有显著优势，能解决机器人空间操作等实际问题[14] - 空间感知系统在进化史上早于语言系统出现，是更基础的智能组成部分[11] 发展前景 - "世界模型"将重新定义机器人、创意产业和计算本身[2] - 技术成熟后将推动人类突破二维思维框架，进入三维智能新时代[13] - 应用场景涵盖生产力、制造业、工程、社交、旅行等多个领域[12][13]

公司概况 - 李飞飞创办的World Labs专注于开发具备"空间智能"的下一代AI系统，探索AI对三维世界的理解与建模能力[2] - 公司在2024年成立后三个月内完成两轮融资，累计筹集2.3亿美元，估值突破10亿美元成为AI领域独角兽[3] - 投资方包括a16z、英伟达NVentures、AMD Ventures、Intel Capital等科技与风投机构[4] 技术方向 - 核心研究方向为"世界模型"，即AI对现实世界的三维理解能力，需结合视觉、空间感、动作等多维度信息[15][18] - 关键技术包括：NeRF（神经辐射场）实现二维图像到三维重建、高斯平面表示法提升实时渲染效率、扩散模型优化空间数据细节[30][33][38] - 需突破多视角数据融合与物理动态建模，使AI能预测物体运动（如风吹树叶、球体滚动）[41][46] 应用场景 - 游戏行业：AI根据照片或视频自动生成逼真三维场景，替代传统手工建模[51] - 建筑行业：几分钟内生成立体结构并模拟光照效果，大幅提升设计效率[53] - 机器人领域：赋予三维视觉能力，解决二维视觉导致的距离判断与导航问题[54] - 数字孪生：构建工厂/城市的虚拟副本用于灾害模拟与优化[56] - 创意产业：辅助艺术家进行空间化创作，成为"创作者伙伴"[59] 行业挑战 - 数据瓶颈：需大量带深度信息与空间结构的真实场景数据，目前获取成本高[63][64] - 算力限制：NeRF等技术计算资源需求大，难以大规模商业化落地[66] - 泛化能力：模型在陌生场景中易失效，需提升适应性[67] - 需跨学科协作整合硬件、软件、数据与应用生态[69] 团队与行业趋势 - World Labs团队涵盖计算机视觉、图形学、扩散模型、物理仿真与机器人控制等多领域专家[73][75] - AI研究范式从单一学科转向多学科融合，需集体智慧推动系统工程[77] - 空间智能被视为实现通用人工智能（AGI）的第一步，需具备空间感知与动态推理能力[94][95]

活动基本信息 - 活动类别为现场参观 [2] - 活动参与人员包括国泰海通、必达控股集团等 [2] - 活动时间为2025年6月3日，地点在公司会议室 [2] - 上市公司接待人员有副总经理、董事会秘书乔敏洋等 [2] 公司业务介绍 - 公司是智能电子产品及解决方案提供商，业务分为加固智能终端和消费类智能终端 [2] - 加固智能终端形态有加固笔记本电脑等，应用于智能制造等场景 [2] - 消费类产品包括PC等，服务品牌及企业客户，提供全流程服务 [2] - 旗下亿道研究院专注人工智能等领域，培养复合型创新人才 [2][3] 公司研发投入 - 公司积极响应AI+趋势，在人工智能等方面加大研发投入 [3] - 2024年研发投入2.39亿元，同比增长36.16% [3] - 截至2024年底，研发人员占比超46%，同比增长28.15% [3] 其他说明 - 本次活动不涉及应披露重大信息 [3] - 活动过程中无演示文稿等附件 [3]

报告行业投资评级 - 行业评级为推荐 [4] 报告的核心观点 - 2025年6月空冰洗排产合计总量3515万台，较去年同期上涨7.3%，其中家用空调排产2050万台增长11.5%，冰箱排产790万台增长3.6%，洗衣机排产675万台持平 [1][8][9] - 大疆扫地机器人已开始量产，预计6月发布，首款产品为中高端扫拖一体，先在国内销售且已搭建售后体系 [2][10][11] 报告各部分总结 周专题 空调6月排产同比+11.5%，外销受贸易政策影响 - 家用空调内销因618大促和旺季排产亮眼，外销海外库存接近饱和，除北美受关税影响外其他地区需求较好 [8] - 冰箱内销因促销季、电商大促和补贴政策排产增长，外销受贸易政策影响排产下滑 [8] - 洗衣机内销国补拉动效应递减且夏季是淡季，排产增速或收窄，外销虽1 - 4月累计同比增长10.6%，但后续增速或因高基数、库存和关税调整收窄 [9] 大疆或入局扫地机器人，首款产品或为中高端扫拖一体 - 大疆研发扫地机器人超四年，产品已量产，定位中高端，先在国内销售且已搭建售后体系，其在相关技术上有积累可运用到产品上 [2][10][11] 公司重点动态 - 爱玛科技2025年限制性股票激励计划拟授予14175524股，占股本总额1.6450%，首次授予421人，占职工人数4.61%，2025 - 2027年业绩考核目标分别为营收或净利润增长率不低于15%、32.25%、52.09% [12] - 长虹美菱下属子公司拟自筹29642万元投资建设单班年产400万套空调项目 [12] 数据跟踪 原材料数据 - 2025年5月30日LME铜现货结算价环比上周+0.3%，LME铝现货结算价环比+0.3%，DCE塑料结算价环比 - 2.1%，钢材综合价格指数环比 - 1.7% [13] 海运运价及汇率 - 2025年5月30日CCFI综合指数、美东航线、美西航线、欧洲航线综合指数环比分别为+0.92%、+9.34%、+3.96%、 - 1.22%，美元兑人民币即期汇率环比+0.08% [20] 地产数据 - 25年1 - 4月商品房销售面积、房屋竣工面积、房屋新开工面积累计同比分别 - 3%、 - 17%、 - 24% [23] - 25年4月美国成屋销量、新建住房销量同比分别 - 2%、+3% [26]

系统升级 - 交互升级：一体化跨端交互框架提升语音交互灵敏度，支持多角色音色切换 [1] - 连接升级：云边端新架构提升云端场景管理效率，蓝牙传输数据容量扩展8倍，实现边缘数据管理等四大网关能力 [1] - 功能升级：娱乐内容新增丰富音乐场景专辑和AI音乐推荐，音视频能力支持屏屏对讲，生态接入门槛降低 [1] 技术融合 - 以Genie OS+系统为核心，通义大模型为基座，融合物联网、大模型、多模态交互技术 [3] - 空间智能Agent通过理解用户偏好、户型结构等数据，结合行业专家知识库提供自然AI场景服务 [3] - AI施工标准化场景预生成数十种基础模板，安装效率大幅提升，推动全屋智能从定制化向标准化转型 [3] 生态体系 - 构建"1+3+N"生态体系：1个AI+连接的空间智慧大脑，3大核心交互入口，N个全屋场景应用 [4] - 语音交互深度优化，通义大模型基础上建设面向空间智能的Agent体系，接入家居行业知识库 [4] - 与睡眠、照明、家电、影音等领域20余家头部企业达成战略合作 [4]

全球化与信任构建 - 信任建立是日积月累的过程，需基于共同目标与持续合作 [3] - 阿里巴巴全球化使命为"让天下没有难做的生意"，80%以上收入仍来自中国市场 [3][5] - 出海企业需深入当地文化，通过长期居住获得尊重与信任 [3] 企业沟通与政策应对 - 全球商业环境不确定性增加，企业需主动与监管机构沟通而非被动等待 [3][4] - 避免让投资人及监管者对业务行为感到意外，提前沟通是关键 [4] 全球化战略与本地化实践 - 全球化成功关键在于"中国技术+本地团队"组合，例如土耳其电商平台保留原管理团队仅升级技术 [5] - 语言障碍是挑战，但AI翻译技术或成未来解决方案 [5] 机器人技术发展方向 - AI赋能机器人实现智能行动，但人形并非必要，空间智能是突破重点 [6] - 多数应用场景无需仿人形态，例如清洁机器人更应注重功能而非外形 [6] 体育产业的全球化与文化价值 - 体育作为文化产品可全球化，如布鲁克林篮网队融合文化、音乐、时尚元素 [6] - WNBA纽约自由人队吉祥物Ellie从吉祥物发展为社交媒体IP，拓展商业潜力 [6] 企业韧性与发展心态 - 商业与体育相似，失败是常态，保持"活一天多一天机会"心态可度过低谷 [7] - 阿里巴巴曾同时面临竞争、地缘、疫情挑战，但坚持翻盘信念 [7] 青年职业发展建议 - 年轻人应注重技能学习而非简历包装，机会往往不按计划出现 [8] - 选择能指导成长的老板比岗位更重要，职场情绪价值影响团队氛围 [8] 亚洲区域经济展望 - 亚洲国家需加强内部互联互通，以应对全球化桥梁被拆的挑战 [8]