人工智能在科研领域的应用与发展 - 生成式AI（如ChatGPT）激发各行业热情，对科研效率提升产生深远影响，科研成果数量大幅增加 [1] - 施普林格·自然作为领先科研出版机构，积极开发AI工具和服务，以科技赋能科研，推动全球学术交流 [1] 施普林格·自然的AI资源与服务 Springer人工智能图书合集 - 2025年推出的全新合集，涵盖机器学习、神经网络、生成式AI等核心领域，以及医疗保健、教育等应用方向 [2][3] - 图书类型包括专著、会议论文集、教科书等，面向研究人员、师生和专业人士，下载量最高达322k（《机器学习》） [5][7][11] Springer计算机科学图书合集 - 每年出版1100多本电子书，覆盖人工智能、信息安全、计算伦理学等新兴主题，提供基础理论和实际案例 [7][8] - 分支学科包括计算机视觉、数据科学、物联网等，其中《生成式AI应用》下载量112k [11][12][14] Springer智能技术与机器人图书合集 - 每年出版600多种电子书，涵盖智能交通、自动驾驶、医疗机器人等主题 [15][16] - 代表性书籍如《数据智能与认知信息学》下载量104k，《人工智能与物联网的前沿趋势与进展》下载量105k [17][19][20] Springer计算机科学期刊合集 - 每年出版100多种期刊，68%被SSCI/SCI收录，19种期刊位列学科前25% [24][26] - 高影响力期刊包括《人工智能综述》（影响因子13.9，下载量2.88M）和《国际计算机视觉杂志》（影响因子9.3） [27][29][31] 《自然》系列期刊 - 《自然-机器智能》影响因子23.9，学科排名第2，2024年下载量2.49M [35][37] - 《自然-计算科学》影响因子18.3，聚焦计算技术与AI协同发展，下载量707k [38][40] - 跨学科应用案例包括天文图像降噪（《自然-天文学》）、T细胞图谱（《自然-方法》）和中风预测系统（《自然-生物医学工程》） [41] AI驱动的科研服务 文本和数据挖掘（TDM） - 通过API工具结合生成式AI，从海量文献中提取模式，提升科研信息检索能力 [47] Methods Muse生命科学研究平台 - 提供实验方案生成、故障排除、数据分析功能，集成protocols.io平台优化科研流程 [50] 自然科研智讯 - 定制化解决方案包括《自然策略报告》、AI驱动的《自然引航》和科研表现评估工具《自然指数》 [53][56][57] 行业合作与生态 - 施普林格·自然与工业机器人（如埃斯顿自动化）、医疗机器人（如天智航）、人形机器人（如优必选科技）等企业建立合作生态 [68][70]

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]

第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生，师从 Nima Fazeli 教授，研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能，专注于机器人操控、物理交互与控制 优化。 第二作者徐晓豪是美国密歇根大学机器人学院博士生，研究涵盖3D 感知、视觉语言模型驱动的多模态异常检测及鲁棒三维重建。 共同第一作者 Quantao Yang 是瑞典皇家理工学院博士后，师从 Olov Andersson 教授，研究聚焦于利用视觉语言模型与大型语言模型提升自主系统在动态环境中 的感知与导航能力。 密歇根大学和瑞典皇家理工学院的研究团队提出了 ViSA-Flow 框架，这是一种革命性的机器人技能学习方法，能够从大规模人类视频中提取语义动作流，显著提 升机器人在数据稀缺情况下的学习效率。该方法在 CALVIN 基准测试中表现卓越，仅使用 10% 的训练数据就超越了使用 100% 数据的现有最佳方法。 研究背景与挑战 机器人模仿学习在使机器人获得复杂操作技能方面取得了显著成功，但传统方法面临一个根本性限制：需要大量精心策划的机器人数据集，收集成本极其昂贵。 这已成为开发能够执行多样化现实世界任务的机器人的关键瓶颈。 相比之下，人类展现出通 ...

人形机器人 - 马斯克表示SpaceX将于2024年底发射携带特斯拉Optimus人形机器人的星舰前往火星，预计2027年抵达并在火星表面行走，后续可能尝试送人类前往火星 [1] - Figure公司进行史上最大规模重组，将三个独立团队并入AI团队"Helix"，以加速机器人学习和市场扩展，公司定位为AI公司 [3] AI开发工具 - 阿里云发布首个AI原生开发环境工具通义灵码AI IDE，支持千问3开源模型，代码能力达业界领先水平，支持MCP协议涵盖3000多个服务 [2] - 通义灵码AI IDE提供长期记忆、行间建议预测、行间会话等能力，插件下载量已超1500万，一汽集团、蔚来汽车等上万家企业已接入 [2] 超级计算机 - 美国能源部与戴尔签订合同，由英伟达芯片驱动开发下一代旗舰超级计算机，命名为"道德纳"，预计2026年投入使用 [4] - 新超算将安置在劳伦斯伯克利国家实验室，用于国家能源研究科学计算中心 [4]

全球科研人才流动趋势 - 特朗普政府削减科研预算并解散科学机构 促使全球多国推出吸引美国科学家的政策 [1][2] - 欧洲研究理事会(ERC)将移居欧洲研究人员的启动资金翻倍至200万欧元(220万美元) 最长5年可支取450万欧元 [2][3] - 欧盟委员会"选择欧洲科研"项目投入5亿欧元 旨在使欧洲成为科研人才磁石 [3] 欧洲国家吸引科学家的具体措施 - 西班牙ATRAE项目为美国科学家提供额外20万欧元经费 [5] - 荷兰研究理事会推出无国籍限制的全球科学家资助计划 [6] - 挪威研究理事会设立950万美元专项 重点招募气候/健康/能源/AI领域人才 [7] - 丹麦商会计划三年引进200名美国量子技术/机器人学/气候专家 [8] - 奥地利修订法案允许高校直接招募有美国工作经历的研究人员 [8] - 法国巴黎萨克雷大学推出博士合同/访问学者/终身教职等支持计划 [8] - 德国马克斯·普朗克学会投入1200万欧元设立跨大西洋合作项目 [13] 北美与大洋洲的应对策略 - 加拿大多伦多大学医院网络计划招募100名青年科学家 已获300份意向 [11] - 蒙特利尔大学筹集2500万加元(1800万美元) 重点引进健康/AI领域人才 [11] - 澳大利亚科学院启动全球人才吸引项目 美国科学家反响热烈 [12] 亚洲与争议声音 - 中国深圳通过社交媒体定向招募被美国机构解雇的科研人才 [12] - 部分学者认为挖角行为会加剧美国科研系统困境 [15] - 瑞士官方反对针对性人才计划 强调全球竞争对创新的重要性 [16] 行业影响与未来展望 - 欧洲研究理事会主席指出需反思为何欧洲仅在美方困境时才能吸引人才 [17] - 专家认为全球科研实力或将重新分配 带来新的研究关注点 [17] - 科研全球化特性被强调 人才流动被视为系统复原的重要机制 [17]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：人形机器人行业 - **公司**：特斯拉、飞鸽AI、宇树智源、优必选、众情科技、天宫机器人、h公司、小米、小鹏、赛力斯、日发精机、秦川机床、龙溪轴承、国际工控、长盛轴承、恒立液压、振德科技、双林股份、浙江荣泰、绿谐波、双环传动、风力智能、中大力德、蓝黛传动、蓝思科技、杭能、小型科技、中电科技 [1][6][7][14][15][19] 纪要提到的核心观点和论据 - **特斯拉人形机器人进展**：战略地位凸显超电动汽车业务，计划年内量产5000台以上，已下达两三千台核心零部件订单未来两三月交付；产业链上周小范围上涨，马斯克回归后研发推进节奏加快，官方发布机器人视频解锁复杂家务操作 [1][2][4] - **应用场景拓展**：产品从B端向C端拓展，初期用于工厂汽车制造替代人力，未来进入家庭服务、医疗护理等消费级市场消化产量，量产推进成本降低形成正向推动 [1][5] - **关键模组重要性**：是实现精细手部控制、视觉传感和算法决策的关键，决定机器人操作精度和适应交互能力，集成驱动等功能实现精准运动控制 [8][9] - **关节模组指标及类型**：重要指标有扭矩密度、响应速度、能效比和精度；旋转关节用于手腕和膝关节等，有高减速比和准直驱方案；直线关节采用无框力电机加反向式行星滚柱丝杠，制造难度大 [10][11][13] - **国内外差异及潜力领域**：国内关键模组制造在高端设备和材料上与海外有差距，但新型材料和国产设备改进有望缩小差距；各种类型轴承是较大增量领域，新型材料发展有潜力 [3][14][15] - **关节模组发展趋势**：准直组件应用增多、磁性齿轮传动，轻量化材料和3D打印技术应用降低成本，向智能仿生单元蜕变 [3][16][17] - **加工技术创新**：执行器领域采用以车代磨方案提高效率，企业采购磨削和车加磨设备，国内准备推车加磨一体机提高精度 [18] 其他重要但可能被忽略的内容 - 下半年第三、四季度可能有新公司进入特斯拉供应链，份额或有变化，并非所有企业都能切入产业链，需有技术实力和量产能力 [4] - 海外飞鸽AI的FIGO03已在宝马X3生产线连续完成20小时轮班，国内宇树智源等企业按部就班进行工厂实训或工作，下半年国内车企布局加快人形机器人B端应用 [6][7] - 推荐饲料领域恒立液压等公司，减速器领域绿谐波等公司，代工及其他领域蓝黛传动等公司 [19]

机器人的灵巧手怎样炼成 半月谈记者 张漫子 憧憬与机器人共同生活的人们很难不去幻想这样一幕：回到家后，餐桌上已摆好想吃的饭菜、换下的衣 物已经洗净烘干并收纳整齐。完成这一切的，不是哆啦A梦的口袋，而是机器人的核心零部件——智慧 又不乏灵巧的"手"。如果机器人真的有一双"人手"一样的灵巧手，我们的生活该有多么轻松惬意！然而 现实中，灵巧手的制造谈何容易。 手在人体器官中扮演的吃重角色，使得其精密程度远超我们想象。也正因此，灵巧手被称作机器人进入 日常生活、成为我们真正助手的"最后一厘米"。让机器人拥有一双巧手，不仅是一道科学问题、一个工 程难题，也是一场创新者漫长的远途。 灵巧手多灵巧？ 手是人体最灵活复杂的器官之一，也是我们使用频率最高的运动器官之一，尽管重量仅占人体总重量的 1/150，却决定着全身逾半数运动功能的发挥。那么，与拥有21个自由度的人类之手相比，机器人的灵 巧手，现在发展到什么地步了？ 灵巧手的雏形，就是工厂流水线上的末端执行器，如夹爪、吸盘、喷嘴、焊枪……不过，这样的"手"还 是专门为特定任务而生，适用场景相对单一，只能完成简单的抓取或固定操作。 然而，今天的机器人灵巧手足以让人刮目相看。一 ...

《 International Journal of Robotics Research 》 (简称IJRR） 创刊于 1982 年，是第一本有关机器 人研究的学术出版物，也是当今 机器人学领域的顶刊 。 IJRR 致力于提供领域内杰出学者针对突破性前沿 问题、技术发展和机器人学理论等方面研究撰写的开创性原创论文。惠及应用数学、人工智能、计算机科 学，电气和机械工程等多个领域。本文对IJRR上 近期发表的 七篇精 选论文 进行了综述，涵盖 软体驱动 器、人机交互、机器人操作、双臂机器人、多机器人系统、人机协作、双足机器人运动控制等 多个研究方 向。 原论文相关信息 在文章末尾。 ▍ 新型低型软体旋转气动执行器设计与分析 成均馆大学 的研究团队在 《 A new design and analysis of low-profile soft rotary pneumatic actuator for enhanced rotation and torque 》 一文中提出了一种新型低型软体旋转气动执行器。随着 模仿人类肌肉动作需求的增加，软体驱动器在抓取、可穿戴设备和生物医用装置等领域获得了广泛关注。 研 究背 ...