报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 发展现状仅实现L2+大规模上车，真L3技术有望年内落地，L4限定场景商业模式有望跑通，头部企业有望2025年年内盈利 [3] - 技术方向催化方面，L3技术关注VLM技术量产上车和头部车企VLA模型落地，L4技术关注Robotaxi和Robovan场景，L2+、L3、L4技术需求利好核心零部件销量 [3][141] - 相关标的包括L3技术方向的全栈自研车企，L4技术方向的技术解决方案公司，以及L2+、L3、L4技术方向的核心零部件企业 [3][141] 根据相关目录分别进行总结 自动驾驶的分类和定义 - 自动驾驶分为L0 - L5共6个阶段，L0为人类手动驾驶，L1可辅助驾驶，L2可部分自动驾驶，L3可脱眼，L4可脱脑，L5为无人驾驶 [6] - 国际和国内高级别自动驾驶分级基本一致，但在责任定义上存在差异，国际标准强调企业主导，中国标准强调安全优先 [11][12] 自动驾驶的历史今生 - 自动驾驶经历早期探索、初步发展、技术突破、高速发展等阶段，未来理想引入认知模型，小鹏预计2025年年内实现L3上车，特斯拉计划2027年量产无人网约车 [14] 自动驾驶技术路线 - 技术层级包括感知端、决策段、执行端，感知端有以激光雷达为主的多传感器路线和纯视觉路线，决策段从规则算法到端到端算法，执行端从传统执行系统到线控执行系统 [20] - 算法架构从2D CNN到BEV+Transformer再到端到端算法，经历多次变革，端到端算法有显式和隐式两种落地形式 [22][36] - 端到端2.0结合生成式AI技术，特斯拉的World Model和理想的VLM认知模型可应对长尾场景，VLA正成为2025年头部车企竞逐焦点 [55][71][76] - L3和L4技术路径差异由目标场景的安全要求、责任归属和商业化逻辑决定，L3看重成本和安全权衡，L4对安全要求高 [86] 自动驾驶商业模式 - 自动驾驶技术变现方式为卖产品、卖服务、卖技术，国内外L3/L4双线并行发展，产业链相关企业均有望受益 [91][94] - L3级由全栈自研车企主导，2025年是商用元年，政策、技术和成本推动其向大众市场普及 [96] - L4四大场景包括Robotaxi、Robotruck、Robobus、Robovan，市场空间、技术壁垒、盈利情况各有不同，运营模式分为To C、To B、To G [101][113] 必争之地Robotaxi - 行业生态由技术提供方、平台运营方、整车提供方组成，营运模式有自运营模式和金三角模式 [122] - 接管频率、日均订单量、累计里程数是重要指标，Waymo接近商业化技术拐点，萝卜快跑和小马智行已实现单车盈亏平衡，萝卜快跑安全性与人类持平，Waymo超越人类 [125][126][133] 相关标的 - L3技术方向关注全栈自研车企，L4技术方向关注技术解决方案公司，L2+、L3、L4技术方向关注核心零部件企业 [3][141]

RSS 2024获奖论文概览 杰出Demo论文奖 - 提出MuJoCo Playground开源机器人学习框架，支持单GPU分钟级策略训练，简化仿真环境搭建到现实迁移全流程[5] - 框架兼容四足机器人、人形机器人、灵巧手及机械臂等多平台，支持零样本迁移[6] - 技术栈集成物理引擎、批量渲染器与训练环境，由UC伯克利、Google DeepMind等机构联合开发[7][8] 杰出系统论文奖 - 开发SBA公式与XM优化引擎，通过凸半有限规划松弛实现三维重建全局最优解，速度显著提升[13] - XM引擎1小时内处理10,155帧数据达到全局最小值，重建质量优于现有SfM流程[15] - 哈佛大学团队成果，应用于运动结构重建领域[17] 杰出学生论文奖 - 提出Def-MARL算法解决多机器人系统协作安全问题，定义"零约束违反"标准[19][20] - 在8项模拟任务中性能最优，并通过四旋翼飞行器实体实验验证安全性[22] - MIT团队采用集中训练-分散执行架构，提升复杂任务协调能力[24] 杰出论文奖 - 开发FEAST进餐辅助系统，模块化设计支持进食、饮水、擦嘴功能切换[31] - 结合网页界面、头部姿势识别等多模态交互，适应残障用户个性化需求[31] - 康奈尔大学团队成果，参数化行为树架构支持LLM驱动的安全调整[29][32] 时间检验奖 - 2009年论文《Cooperative Manipulation with Aerial Robots》获奖，开创空中机器人协作运输研究[36] - 论文由宾夕法尼亚大学团队发表，奠定多无人机协同操作理论基础[39]

算法治理专项行动成果 - 北京市网信办联合多部门开展"清朗·网络平台算法典型问题治理"专项行动，聚焦6类典型问题27个检查项进行专项治理 [1] - 抖音推出热点当事人核实机制，提升虚假信息和假冒当事人问题的识别处置能力 [1] - 快手推出"信息茧房"自我评估和"一键破茧"功能，支持用户自主调节内容偏好 [1] - 美团通过100余场骑手恳谈会推出超时免罚和8小时预警、12小时强制休息机制 [1] - 30家网站平台结合自身特色开展算法创新治理，取得一定成效 [1] 平台算法治理具体措施 - 美团外卖通过"等灯等灯"和安全分奖励机制，提升骑手交通安全意识 [2] - 美团"812"防疲劳举措（8小时预警、12小时强制休息）改善骑手工作体验并促进行业良性发展 [2] - 北京大学教授建议算法治理需平衡效率与公平，建立算法透明、数据保护等四条通用路径，并与劳动法形成合力 [2] 算法治理技术挑战与优化方向 - 推荐系统中数据、算法与用户相互作用形成反馈循环，算法黑箱化特性带来治理挑战 [3] - 主流平台从数据源头、算法设计优化和用户负反馈等环节优化推荐算法 [3] - 未来需围绕内容价值导向、用户兴趣探索、算法透明可解释等薄弱环节提升算法安全水平 [3] - 北京市网信办要求平台强化合规意识、技术创新和价值引领，推动算法治理向常态化转变 [3]

技术突破 - 公司开发了"页岩油智脑"井下作业智能体系统，可实现10秒内查询井的历史数据、故障诊断与处置方案 [1] - 系统将技术人员方案编制时间从小时级缩短至分钟级，数据查询响应从40多分钟降至10秒，故障识别准确率达90% [3] - 系统通过AI算法优化整体作业方案，实现从"经验驱动"向"数据智能驱动"跨越，预判工况并自主学习编辑方案内容 [6] 效率提升 - 系统实现井下作业决策响应速度零时间、协同协作效率零延误、故障处置效果零盲区、评价体系建设零偏差 [3] - 井筒诊断响应速度从小时级缩短至秒级，将"修井后分析"转变为"修井前预警" [4] - 故障处理平均耗时从3天以上大幅缩短，单井年均维护成本将明显下降 [6] 行业背景 - 页岩油作为非常规油气资源重要组成部分，其高效开发是保障国家能源安全的关键 [3] - 长庆油田页岩油年产量占全国50%以上，但面临作业效率不高、效益管控不细等挑战 [3] - 行业需通过数智化技术推动业务模式重构，实现产业结构优化 [4] 系统功能 - 系统集成井下压力、温度、流量等20多项参数动态感知，能监测油藏中流体变化 [4] - 以昆仑大模型平台为底座，应用多模态数据与大模型算法，形成诊断专家知识库 [4] - 打通井下作业"感知-诊断-决策-执行-评价"全链路，实现全过程化管控 [4] 研发合作 - 公司联合专业数智公司，充分发挥产学研用一体化优势开发该系统 [4] - 通过7个月技术攻关和现场试验应用实现系统功能 [3]

具身智能技术核心要素 - 入门具身智能需掌握数据+算法+本体三大要素 其中数据采集依赖遥操和retargeting方案 机械臂适用VR遥操+动捕手套方案 成本20-30万[1] - 主流算法包括VLN、VLA、Diffusion Policy和强化学习 技术迭代快需持续跟踪论文[1] - 硬件配置分两档：实验室级20-30万本体 预算有限可采用3D打印或高性价比平台[1] 社区建设目标 - 计划3年内建成万人规模技术社区 已吸引斯坦福、清华等高校及智元、优必选等企业成员[6] - 构建学术+产品+招聘完整生态链 形成课程+硬件+问答的教研闭环体系[2] - 重点关注本体改进、数据采集效率提升、sim2real等前沿问题[2] 技术资源储备 - 汇总40+开源项目与60+数据集 覆盖机械臂抓取、双足机器人等23个技术方向[9] - 包含国内外50+高校实验室和具身公司信息 涉及教育、医疗等应用领域[6][14] - 整理机器人导航、动力学等专业书籍PDF及零部件厂商资料[18][20] 学习体系架构 - 设计16条专项学习路线 包括强化学习全栈、视觉语言导航等细分领域[9] - 建立多模态大模型技术矩阵 涵盖理解/生成/微调/部署全流程[40][42][44][51] - 提供仿真平台汇总 包含通用机器人和真实场景两类解决方案[28] 行业服务功能 - 定期组织行业大佬直播 内容可回看 主题覆盖前沿技术与产业应用[58][59] - 提供30家头部公司研报和岗位推荐 实现产学研直通[11][16] - 建立自由问答机制 解决研究方向选择等实际问题[62]

维多利亚，塞舌尔, June 23, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- 领先的加密货币交易所和 Web3 企业 Bitget 宣布推出限时 PRO+2 Level Upgrade Promotion（PRO+2 等级升级活动 ），同时发布 Bitget PRO 升级计划，旨在满足机构客户和高频交易者的需求。 该促销活动面向符合条件的用户，强化了 Bitget 的承诺，即以更优惠的费率、优先基础设施和专属福利为专业交易者赋能。 Bitget PRO 计划引入了一个动态分级系统，旨在简化机构客户获取更低费率、优化的 API 限额、专属贷款和托管服务以及更高提币限额的流程。 随着算法交易和机构交易的兴起，Bitget PRO 作为专属基础设施层，有效支持复杂策略并提升资本效率。 “机构交易者正在通过精准性和规模化塑造数字金融的未来。 Bitget PRO 旨在支持他们的雄心壮志——提供先进的基础设施与无缝接入定制化金融工具的渠道，”Bitget 首席执行官 Gracy Chen 说道。 “我们的限时 PRO+2 升级计划，旨在以最低门槛欢迎顶级参与者加入其中，为其解锁卓越权益，同时彰显我们持续支持 ...

纪要涉及的行业 机器人行业 纪要提到的核心观点和论据 - **发展趋势**：机器人本体厂商重心从硬件转向数据和算法，头部企业加大投入并寻求下游应用场景，软硬一体化成趋势 [1][4][5] - **应用场景**：人形机器人应用集中于制造业和服务业，产业化初期需更多数据、算法及部署，头部企业自我部署，初创企业与下游合作 [1][6] - **核心零部件** - **执行环节**：技术趋同，灵巧手迭代集中于自由度提升和传感器加装，国内厂家尝试腱神替代手指电机，高精度场景仍需手指端电机方案 [1][7] - **感知环节**：技术路线竞争激烈，2025 年大部分厂商在指尖安装触觉传感器，压阻和电容方案为主，磁电方案较少 [1][8] - **减速器市场**：寻求新工艺降低成本，产业端价格 1 万元以上，主要玩家积极扩产，北方机械产能需求不匹配 [3][10] - **六维力传感器**：市场参与者增多，头部企业主导，单价 1 - 2 万元，未来放量生产有望降价，Midas 芯片方案有潜力 [3][11] - **人形机器人轻量化**：是重要目标，通过以塑代钢实现结构件轻量化，部分厂家尝试钛替代，但技术未成熟 [3][12] - **国内行业发展预期**：市场预期接近 200 万台，需下游场景放量和国家补贴政策推动，推荐恒立液压等核心卡位交易及伺服电机相关标 [3][13] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **触觉传感方案价格**：性能较好的压阻模组售价约 500 元，特斯拉电容模组售价 1,000 - 2000 元，未来或推出 3,000 元左右新品 [2][9] - **展会情况**：国内多地有机器人展会，参展厂商重合度高，区别在于展示内容，杭州展上特斯拉 Optimus 第二代静态展示未互动 [3] - **自由度提升**：国内展会上本体厂家加速产品迭代，自由度从 5 - 6 个提升至 10 - 12 个甚至更高，有些企业推出接近 20 个自由度方案 [7] - **补贴政策**：深圳龙岗区计划 2025 - 2027 年推动超 1,000 台机器人落地商用 [13]

纪要涉及的公司 Beta Bionics (BBNX) 纪要提到的核心观点和论据 1. **产品发布与更新** - **Bionic Portal**：在ADA周末推出在线医疗服务提供商门户Bionic Portal，可使医疗服务提供商轻松访问临床数据，增强对产品的信心，有望增加高处方量医生[9][10][11][13]。 - **Mint Patch Pump**：正在开发的Mint Patch Pump预计2027年底推出，采用双部件设计，具有降低用户负担、减少环境浪费等优势，可通过远程固件更新添加新功能和传感器兼容性[92][93][119]。 2. **算法与技术优势** - **自适应闭环算法**：Islet采用自适应闭环算法，能根据患者血糖变化自动调整胰岛素剂量，使患者血糖控制在较窄范围内，减少并发症风险，且低血糖发生率低[67][68][83]。 - **与竞争对手对比**：竞争对手多为静态混合闭环算法，而Islet趋向于完全闭环的自适应系统，具有显著优势，能为初级保健医生管理的患者提供便利[58][59][60]。 3. **市场与商业策略** - **药房业务模式**：提高药房新患者启动率的指导目标至22 - 25%，通过PBM协议、健康计划采用和卓越运营，为用户、提供者和支付者带来诸多好处，扩大可寻址市场，增加收入[16][20][29][30]。 - **扩大市场份额**：Islet和Mint分别针对耐用产品和贴片泵市场，扩大了可寻址市场，且Mint将通过制药系统报销，具有成本效益[131][132]。 4. **临床数据与效果** - **整体效果**：Islet用户的平均基线A1C为8.9%，使用后平均GMI降至7.3%，无论患者初始血糖控制情况如何，都能取得较好的血糖控制效果[67]。 - **不同来源患者效果**：来自MDI、其他AID系统的患者使用Islet后，A1C均有显著降低，且无需专业技能即可受益[73][74][76]。 - **完全闭环表现**：约16%的Islet用户很少进行餐食公告（平均每三天一次），他们的基线A1C为9.4%，使用后GMI降至7.5%，且低血糖发生率与整体人群相似[81][82][83]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **研发历程**：Islet的算法研发始于2006年，2008年进行首次人体研究，2012年进行首次门诊研究，积累了丰富的经验[175][176][177][178]。 2. **T2研究**：最近在clinicaltrials.gov上提交的T1、T2联合研究是一项初级保健研究，虽不能为T2标签扩展提供足够动力，但能为后续研究提供重要信息[150][153]。 3. **财务影响**：药房业务模式在短期内会对毛利率产生一定影响，但从长期来看，能带来更高的收入和利润[166][167]。 4. **FDA互动**：公司与FDA在产品研发过程中保持持续互动，但未透露具体细节，且制造过程的时间安排取决于510 clearance的时间[169][170][171]。

PSP团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨 30% ！ 不仅适用于文搜文"、"图搜图"、"文搜图"、"推荐系统召回"多种任务；而且具备良好扩展性， 适合十亿、百亿级别大规模应用 。 浙江大学高云君、柯翔宇团队联手向量检索领域大佬傅聪，开源新方法 PSP （ Proximity graph with Spherical Pathway ），突破RAG两 大难题。 简单来说，主流向量检索方法都是基于欧几里得距离设计，主要看"谁离你最近"；但有时AI其实更需要比较"语义相关性"，也就是最大内积、 看谁最相似。 以往的内积检索办法，不能像欧式距离检索方法那样满足数学上的三角关系，所以很多老方法失效。 PSP发现，只要进行微小改动，老图结构也能找到最大内积最优解。 而且PSP还设置了提前停止策略，能判断检索是否应该提前结束，避免浪费算力，让搜索更快。 AI产品背后的技术核心 向量检索，是支撑起明星AI产品的核心技术组件 。它不仅大大拓宽传统语义检索（关键词检索）的边界，和大模型的配合更是浑然天成。 如何发挥这项技术的真正潜力，让向量模型和向量数据库的组合真正跑出效果，关 ...

平台经济就业贡献 - 平台经济成为稳就业关键载体 年均新增就业岗位占全国比重稳定在22%以上 累计吸纳超2.3亿人就业 [1] - 推动人才结构高端化 人工智能工程技术人员突破120万人 近3年复合增长率达45% 新兴职业本科及以上学历占比超60% [1] - 灵活就业领域吸纳新就业形态从业者超3000万人 包括骑手 快递员 网约车司机等 [1] 平台经济现存问题 - 用工责任规避现象突出 外卖骑手 网约车司机纳入城镇职工社保比例不足四成 养老保险断缴率超40% [2] - 算法机制存在弊端 外卖平台压缩配送时效导致骑手交通违章率高 网约车高峰加价算法使司机收入难覆盖成本 直播行业阶梯抽成挤压新人空间 [2] 政策优化方向 - 强化法律保障 明确从业者法律身份 禁止协议嵌套规避责任 将事实劳动关系者纳入社保 探索"社保积分银行"机制 [2] - 建立算法治理机制 实施核心算法分级备案 规定运输服务类平台保底收入占比 直播行业征收超额收益调节基金 [3] - 提升智慧监管能力 搭建算法监管数字中枢 建立跨部门联合执法机制 实施裁员比例动态预警和信用约束 [3]