智慧应急科学系统构成 - 智慧应急科学是一个融合信息科学、管理科学、工程学和社会科学等多个学科的交叉研究领域，旨在利用新一代信息技术对传统应急管理进行系统性、革命性重塑，推动其从经验驱动向数据与知识驱动的根本性转变，这是一场深刻的范式革命[3] - 智慧应急与传统应急的核心区别在于：其驱动力从历史经验、预案和人工判断转变为实时数据、预测模型和智能算法；决策模式从基于有限信息的“拍板式”决策转变为基于全景态势的“精准化、自适应”决策；关注焦点从事后响应、被动应对转变为事前风险识别、事中智能处置、事后精准恢复的全链条管理；系统形态从“烟囱式”孤立系统转变为“一体化、平台化、云原生”的融合智能系统[4] - 智慧应急科学研究体系是以数据要素为基础、贯穿四个关键科学环节的闭环系统：数据智能（高效整合多模态数据，解构风险规律）、模型智能（利用物理、计算和AI模型进行高精度模拟推演）、决策智能（基于数据和模型提供科学决策支持）和行动智能（将智能决策转化为精准高效的救援行动）[5][6] “AI+场景”推动智慧应急走向实践 - “AI+场景”是将人工智能技术深度融入应急管理具体业务场景以解决实际痛点的核心发展策略，强调从“技术驱动”转向“场景牵引”，其成功与否取决于是否真正提升了应急处置效率，如缩短响应时间、减少生命财产损失[8][9] - AI技术已贯穿应急管理“预防与准备、监测与预警、响应与处置、恢复与重建”四大阶段，形成丰富的应用矩阵，例如：在城市自然灾害综合风险评估中应用机器学习动态生成风险“一张图”；利用计算机视觉和时序预测模型对城市内涝进行积水监测与提前预警；通过InSAR遥感分析和机器学习毫米级识别地质灾害隐患点；应用数字孪生和多智能体仿真辅助灾害态势研判与应急指挥；利用运筹优化算法实现救援力量与物资的最优配置[10][11][12] - 推进“AI+场景”研究的战略路径包括：将宏大目标拆解为具体可量化的场景问题；打通数据壁垒并构建高质量数据集；建设由应急管理专家、数据科学家和行业工程师组成的跨学科“场景实验室”；建立模型持续迭代流程并将其能力封装成标准化服务，无缝嵌入现有业务系统[12][13] 智慧应急面临的问题与挑战 - 数据壁垒与共享难题是主要挑战，部门、区域间的“数据孤岛”现象严重，需要建立跨部门的数据共享标准和机制[13] - 存在长尾问题，许多灾害场景历史数据稀少，需利用小样本学习、迁移学习等技术解决“数据荒”[14] - 应急场景极端复杂且充满不确定性，要求AI技术与模型必须具备良好的鲁棒性以应对现场噪音和意外[15] - 模型的可解释性与可信度至关重要，由于应急决策生死攸关，AI模型的决策逻辑必须可解释、可信任[16] - 技术韧性与可靠性面临考验，在断电、断网等极端灾害条件下，需保证智慧系统核心服务的不中断或降级运行[17] - 复合型人才极度匮乏，既懂应急管理业务又掌握前沿信息技术的交叉复合型人才稀缺[19] 场景牵引的前沿科学问题 - 在数据与知识层面，前沿方向包括：研究联邦学习等技术以实现跨部门数据的“数据不动模型动”式联合建模与价值挖掘；利用迁移学习、生成式AI等技术解决极端场景下的“小样本”与“零样本”学习问题；构建具备实时感知、动态演化与自学习能力的应急知识图谱[22][23] - 在模型与计算层面，前沿方向包括：构建集成多维度模型的复杂系统与灾害数字孪生体；通过物理信息神经网络等技术实现机理与数据的融合建模，形成兼具预测精度和物理可解释性的“灰箱”模型；研究去中心化的多智能体强化学习以实现大规模救援力量的群体智能协同[24][25][26] - 在决策与行动层面，前沿方向包括：研究可解释AI和人因工程学以优化高压环境下的人机混合增强智能与协作；应用深度强化学习和分布鲁棒优化实现不确定性下的序列决策与系统韧性塑造[28][30] - 在技术伦理与系统治理层面，前沿方向包括：开展算法公平性审计并构建AI伦理框架以确保技术进步的公平性与包容性；研究边缘计算、容灾备份等技术以保障智慧应急系统在极端条件下的极端韧性[31][32] 安全职业教育的关键作用 - 安全职业教育可通过课程改革、实践赋能和社会服务三大路径加速“AI+场景”落地，未来需深化政校企协同，构建“教育—培训—认证—实践”一体化的智慧应急人才培养生态[34] - 为促进应急知识体系更新，需开设涵盖人工智能基础、数据分析、灾害模拟等的跨学科融合课程，并编写“AI+场景”智慧应急案例库与实训指南以保持教学内容前沿性[35] - 为培养复合型技术技能人才，需通过虚拟仿真、数字孪生等技术强化实践技能训练，引入真实场景案例开展项目化学习，并与企业合作建设“智慧应急实训室”让学生参与真实演练[36][37][38] - 为促进行业适配与赋能，需为基层应急人员提供无人机巡检、智能预警系统操作等专项AI技能培训，并针对地方灾害类型开发本地化AI解决方案以培养本土技术团队[39][40] 中关村智慧城市信息化产业联盟（SCIIA）背景 - 中关村智慧城市信息化产业联盟（SCIIA）是成立于2015年、活动地域为全国的4A级社会组织，成员单位涵盖智慧城市领域科研、制备、应用、检测和服务等方面的知名机构、大学和企事业单位[41] - 该联盟旨在全球范围内开展智慧城市合作，加速产业集聚，致力于绿色数字中国和未来智慧社会的新型基础设施建设，打造国际化的高质量智慧城市产业生态圈[43] - 联盟在标准创制方面成果显著，主导或参与了多项智慧城市团体标准、地方标准及国际标准的制定工作，例如T/SCIIA 6-2021《新型智慧城市智慧应用系统总体设计规范》并推动智慧城市领域6项重要国际标准编制起草[45] - 联盟开展了大量产品与服务认定及研究工作，在全国范围开展了20多批次“数字化转型·新基建产品与服务认定工作”，有近4千家机构参与申报，并发布多份智慧城市相关研究报告[47][50][52] - 联盟注重数字素养与能力提升，开展了智慧城市系列信息化专业方向的人才评价工作，并举办了系列“数字经济、新基建、智慧城市”等数字化转型建设人才高级研修班[56] - 联盟通过举办大型峰会及国际项目合作服务企业，例如主办了五届“中关村新型智慧城市专场峰会”、举办“SCIIA国际智慧城市科技创新大赛”，并与多国城市展开深入智慧城市合作[59][61]

新一代Atlas人形机器人产品亮点 - 新一代Atlas人形机器人于2026年美国拉斯维加斯消费电子展首次公开亮相，计划从2028年起在现代汽车的制造工厂中投入使用 [2][3] - 机器人身高近1.9米，可举起50公斤重物，能在-20℃至40℃的工业环境中工作 [3] - 搭载56个可自由活动的全身关节，大部分关节支持360°旋转，手部配备触觉传感器，头部和腰部均可360°旋转，显著提升作业流畅度与效率 [3] - 搭载可快速更换的双电池系统，单次充电可运行约4小时，可自主导航至充电站更换电池，实现7×24小时不间断作业，并具有防水功能 [5] - 在演示视频中，机器人可完成电池更换、零件分拣、物料搬运等一系列工业任务 [5] 商业化与生产规划 - 新一代Atlas预计于2028年率先在美国佐治亚州的现代汽车集团Metaplant America工厂投入使用，执行零部件排序等任务，到2030年将进一步承担更复杂的组装工作 [5] - 现代汽车集团的目标是到2028年能够每年生产30000台机器人 [6] - 机器人在设计上进行了优化，显著减少了内部的独特部件数量，且每个部件的设计都与汽车供应链兼容，将具备更高的规模经济效益 [5] 技术合作与人工智能战略 - 自2025年1月以来，现代汽车集团持续加强与英伟达的战略伙伴关系，计划利用英伟达的人工智能基础设施、仿真库和框架来加速创新与开发 [6] - 波士顿动力公司与谷歌DeepMind建立战略合作伙伴关系，开发能帮助机器人更自然地推理、适应和交互的人工智能系统 [6] - Atlas集成了具备“零样本学习”能力的智能系统，该系统源于与Google DeepMind合作开发的AI基础模型，使机器人能在陌生环境中快速理解物理规则并自主决策 [7] 对智能汽车业务的赋能 - Atlas所具备的感知与决策逻辑，或将被运用于现代汽车集团下一代汽车高阶智驾系统上 [7] - Atlas在极端工况下的自我修正能力，被视为现代汽车集团未来L3甚至是L4级自动驾驶的算法蓝本 [9] - 公司可能利用人形机器人在全价值链中收集的真实场景数据，构建从生产到应用的物理人工智能闭环，机器人在工厂积累的运行数据可用于优化智能驾驶算法 [9] - 与英伟达共建的30亿美元物理AI计算集群可加速数据处理，使机器人的自主决策能力与智能驾驶系统的环境感知技术形成协同进化 [9] 市场战略与公司愿景 - 现代汽车集团预计，人形机器人未来将成为实体人工智能市场的最大领域 [6] - 公司认为在验证人形机器人的安全性后，应先进入B2B市场，之后再扩展到B2C市场，首先在工厂环境中进行应用 [6] - 现代汽车的“智启2030”计划将凭借“零样本学习”能力在智能化下半场掌握主导权 [7] - Atlas的亮相是现代汽车对未来10年“智慧出行”核心算法战略构想的一部分 [10]

报告行业投资评级 * 报告未明确给出对美股科技行业的整体投资评级 [1][6][24] 报告核心观点 * 报告核心观点围绕CES 2026展会前瞻与近期重要AI技术进展展开，认为应重点关注AI在消费端的落地场景，并看好由此带来的算力基础设施需求 [6][24] * 对于CES 2026，建议关注端侧AI、Physical AI等方向，具体包括AI PC、具身智能、自动驾驶与智能座舱、XR等领域的进展 [1][6][24] * 在技术层面，Google DeepMind的Veo 3视频模型正演变为通用的视觉基础模型和物理世界模拟器，具备零样本解决复杂视觉任务的能力，将提升具身智能与高阶自动驾驶的认知能力 [5][6][14][15][24] * DeepSeek提出的mHC架构旨在解决大模型扩大规模时增强表达能力与训练稳定性之间的矛盾，为训练更大规模模型铺平道路，意味着Scaling Law或将持续，模型参数继续增长将为算力基础设施提供更高确定性 [5][6][18][19][24] * 基于以上，投资建议重点布局算力硬件上游，以及能率先将多模态推理能力落地于实体场景的平台型公司，报告列举了建议关注的标的包括英伟达、特斯拉、LITE、AVGO、GOOG等 [6][24] CES 2026前瞻总结 * **芯片**：重点关注头部公司新芯片产品推出 [2][11] * AMD：或在主题演讲上推出锐龙系列芯片新版本，包括锐龙7 9850X3D及基于Zen 5架构的锐龙9000G系列 [2][11] * 英特尔：将推出基于2纳米18A工艺打造的酷睿Ultra 3系列Panther Lake芯片，面向高端笔记本市场，其处理性能较前代提升**50%**，内置Arc显卡性能也较上一代提高**50%** [2][11] * 高通：聚焦笔记本电脑领域，预计展示搭载Snapdragon X2 Elite芯片的终端设备，推出拥有**18个**CPU核心的旗舰型号X2 Elite Extreme [2][11] * **自动驾驶**：重点关注L3自动驾驶和车内AI座舱 [3][12] * Sony Honda Mobility：将公布AFEELA 1的最新进展并展示全新概念车型，AFEELA 1计划**2026年**向加利福尼亚州客户交付 [3][12] * BMW：将展示全新纯电iX3车型，搭载全景式iDrive系统及整合了Alexa+技术的全新AI智能个人助理 [3][12] * Mercedes-Benz：展示全新纯电CLA，展示搭载英伟达AI全栈自动驾驶软件与加速计算平台的新一代MB.DRIVE技术 [3][12] * **具身智能**：重点关注国内外头部厂商新产品/技术进展 [4][13] * 英伟达：展示重心或将转向Physical AI，包括机器人技术与大规模仿真的交叉融合，市场预计其Isaac机器人平台和Omniverse仿真引擎将迎来重大更新 [4][13] * 其他厂商：智元或将展示全系列产品线及发布灵巧手新版本；宇树或将带来人形机器人最新交互演示；加速进化或展示Booster T1、Booster K1等核心产品；波士顿动力的人形机器人Atlas或将进行首次公开演示；LG电子将首发家用机器人LG CLOiD；银河通用、云深处、傅利叶、众擎、松延动力等或将参展 [4][13] * **XR**：重点关注基于Android XR平台的Project Moohan [4][13] * Project Moohan是三星将推出的扩展现实头显设备，专为安卓扩展现实平台打造，该平台由三星、谷歌与高通联合研发，整合Gemini后能处理设备控制指令并解读周围环境，为用户提供情境化辅助 [4][13] 科技行业动态总结 * **Google DeepMind发布视频模型论文** [5][14] * 论文核心论证生成式视频模型（特别是Veo 3）正在演变为通用的视觉基础模型 [5][14] * 经过大规模网络数据训练的视频生成模型已涌现出零样本通用能力，可在无特定任务训练的情况下，仅通过提示词和图像输入解决复杂视觉任务 [5][14] * 视频模型通过生成一系列连续视频帧（Chain-of-Frames，帧链）来进行视觉推理，类比于大语言模型的思维链 [5][14] * Veo 3在**62种**不同任务上展现出四大核心能力：感知、建模、操作和推理 [15] * **DeepSeek发布大模型架构论文** [5][18] * 论文核心目标是解决大模型在扩大规模时“增强表达能力”与“训练稳定性”之间的矛盾 [5][18] * 提出mHC架构升级，旨在让大模型既能拥有“多车道”宽阔信息通路（高表达力），又能像传统ResNet一样稳定训练 [5][18] * 在**270亿**参数规模的MoE模型上验证，mHC在BBH、DROP等推理和语言基准测试中的表现全面超越传统Baseline和普通HC模型，且训练损失和梯度更稳定 [19][21]

文章核心观点 - 谷歌DeepMind的研究论文《Video models are zero-shot learners and reasoners》及其提出的视频模型Veo 3，标志着计算机视觉领域的“GPT时刻”即将到来 [1][2][3] - 该研究通过借鉴大语言模型（LLM）的成功路径，使视频模型具备了跨任务的通用能力和零样本学习优势，有望解决视觉AI长期存在的任务碎片化问题 [12][15][16] - 论文提出的“思维链”变体Chain-of-Frames（CoF），让视频模型在逐帧生成视频的过程中进行可视化的推理，为统一处理多种视觉任务提供了基础 [17][18][23] 计算机视觉领域的现状与困境 - 在自然语言处理领域，大语言模型（LLM）通过大规模数据训练和生成式架构，实现了“一个模型通吃所有”的零样本学习，彻底改变了该领域 [7] - 相比之下，计算机视觉领域长期处于任务碎片化的困境，不同任务需要不同的专用模型，例如目标检测用YOLO，语义分割依赖SAM，图像超分和3D重建又需其他工具 [8][9] - 这种针对不同任务采用不同模型架构的模式，导致开发成本高，严重限制了视觉AI的泛化能力，其进步长期是单点突破，未能解决“多任务统一”的根本问题 [10][11] 视频模型Veo 3的技术突破 - 谷歌DeepMind的Veo 3模型通过大规模视频与文本数据的生成式训练，打通了视觉感知与语言理解的壁垒，使模型具备了跨任务的通用能力 [12][13] - Veo 3完美复刻了LLM的零样本学习优势，面对未经专门训练的任务，仅需用文字描述需求，模型就能直接输出结果，无需额外调参或数据微调 [15] - 该模型利用其感知、建模、操控、推理四大核心能力，能够处理62种未经学习过的视觉任务 [26] Chain-of-Frames（CoF）与可视化推理 - 论文指出视频模型的一个关键变化是：视频不再仅是输出形式，也开始体现推理过程，这一现象被称为Chain-of-Frames（CoF） [17][18] - CoF类似于语言模型中的思维链（CoT），但视频模型是通过连续生成的视频帧，将整个推理过程“演”出来，用可见的画面变化替代抽象的符号推理 [18][19] - 在解决如解迷宫、路径规划、规则外推等任务时，模型并非一次性输出结果，而是在连续的视觉变化中逐步逼近正确答案，推理过程被隐含地编码在视频序列中 [21][22] 统一生成框架带来的范式变革 - “逐帧生成即推理”的方式为视觉任务的通用性提供了基础，模型不再为具体任务计算结果，而是在统一的生成过程中不断更新对场景状态的理解 [23] - 在此框架下，分割、检测、编辑、路径规划等原本割裂的视觉任务，被统一到“生成下一帧视频”这一套生成机制中，模型始终只做这一件事 [24] - 在逐帧生成过程中，模型自然完成了感知、推理与决策的协同，因此不再需要为每类任务单独设计模型或系统 [24][25] - 论文观察到，无需针对具体任务进行专门训练或引入额外监督，视频模型已能通过不同形式的提示，在多种视觉任务中展现出零样本泛化能力 [25]

文章核心观点 - 北京理工大学与LimX Dynamics联合提出的ViVLA框架，通过“统一动作空间构建-并行解码优化-大规模数据生成”的三层技术体系，首次实现了机器人从单段专家示范视频中高效学习新技能，为通用机器人策略学习提供了全新范式 [1] - ViVLA的核心目标是“单样本视频模仿学习”，旨在解决现有视觉-语言-动作模型难以泛化到训练分布之外任务的核心瓶颈 [1] - 该框架在多个基准测试和真实场景中验证了其有效性，特别是在未见过的任务上实现了显著的性能提升，并成功将人类视频知识迁移至机器人动作 [14][16][25] 问题根源与挑战 - **细粒度动作识别能力不足**：现有视觉语言模型侧重语义级视频理解，难以分辨示范视频中精细的操纵动作，导致无法提取关键操作知识 [4] - **动作表征与模态差异**：人类示范视频缺乏动作标注，且专家与目标机器人的动作空间存在本质差异，传统方法无法实现有效知识迁移 [5] - **数据稀缺**：机器人学习领域缺乏丰富多样的专家-智能体配对数据，现有数据集规模小、场景单一，难以支撑通用模型训练 [7] 方案设计：ViVLA的三层技术闭环 - **第一层：统一动作空间**：提出基于动作中心循环一致性的A3C框架，构建跨专家与智能体的统一潜在动作空间，以解决形态鸿沟与动作表征问题 [8][10] - **第二层：模型训练优化**：对视觉-语言-动作模型架构进行两大核心优化，包括并行解码机制与时空掩码策略，以提升推理效率与视频理解能力 [8][12] - **第三层：大规模数据生成**：设计了可扩展的数据生成流程，将人类视频转化为高质量配对数据，最终整合生成了超过89万条专家-智能体训练样本 [8][13][17] 验证逻辑与性能表现 - **LIBERO基准测试**：在包含130个语言条件操纵任务的LIBERO基准测试中，ViVLA在未见过的任务上实现了超过30%的性能提升，成功率从基线模型的0.13提升至0.65 [14] - **跨形态迁移**：在“UR机械臂示范-Franka机械臂执行”的跨形态实验中，ViVLA的未见任务成功率仍保持63%，较基线模型提升超过35% [15] - **真实世界验证**：在12项真实世界操纵任务中，ViVLA从单段人类示范视频中学习技能，未见任务成功率达74%，较AWDA的36%提升超过38%，部分任务成功率高达100% [16][19] 数据生成与规模 - 通过整合7421个人类示范视频，生成了89,736条人类-机器人配对样本，并结合公开数据集，最终形成了总计892,911条专家-智能体训练样本 [13][17] - 使用的数据集包括Fractal、Bridge、Droid、Language Table、BC-Z、FMB Dataset、Ego4D、EgoDex以及生成的Human2Robot数据集 [13] 技术细节与优化 - **并行解码机制**：摒弃自回归生成，采用单次前向传播同时生成所有动作token，大幅降低了推理延迟 [12] - **时空掩码策略**：对输入视频进行时间与空间维度的随机掩码，强制模型从部分观察中预测动作，强化了全局视频理解能力 [12] - **循环一致性约束**：引入动作缓冲池和局部-全局判别器，强制跨模态动作语义对齐，确保动作表征的鲁棒性 [11] 鲁棒性与消融分析 - **环境鲁棒性**：面对物体数量变化、空间布局调整、相机视角切换与光照变化，ViVLA整体成功率保持在70%以上 [20][23] - **组件有效性**：消融实验表明，A3C循环一致性、时空掩码、并行解码均为关键贡献模块，移除后未见任务成功率最高下降38% [24] 局限与未来方向 - **感知局限**：静态相机难以捕捉精细的机器人-物体交互细节，部分场景因遮挡导致抓取精度不足，未来可引入腕部相机提升视角 [27] - **误差恢复**：当前模型缺乏系统的错误恢复能力，未来可通过在数据生成阶段添加轨迹扰动与恢复序列来增强鲁棒性 [27] - **数据规模**：现有数据依赖人工收集的人类视频，未来可探索互联网级人类视频的自动过滤与配对，以进一步扩大数据多样性 [27] 范式价值与行业影响 - ViVLA建立了“数据生成-模型优化-知识迁移”的完整技术链路，通过3D高斯splatting破解配对数据稀缺难题，通过A3C框架与并行解码解决动作表征与推理效率问题 [25] - 其超过89万规模的专家-智能体数据集与模块化架构，为通用机器人策略学习提供了可复用的技术底座，推动机器人从“特定任务训练”向“零样本技能迁移”转型 [25]

行业风向转变 - 机器人行业从展示跑酷、跳舞等极限动作转向专注于叠衣服等家务任务[1][3] - 企业减少概念炒作，开始关注市场需求，技术演示更务实[7] 技术演示案例 - Figure 03使用五指手叠毛巾，但边角容易卷起[5] - Weave Robotics的半自动叠衣视频采用2倍快进，实际速度偏慢[5][20] - 谷歌ALOHA挂衣演示未剪帧，动作缓慢且对齐衣架有困难，但因真实感获得认可[8] - Dyna Robotics让机器人连续18小时叠餐巾，展示单一任务的执着[8] 技术突破驱动 - 十年前PR2机器人需固定绿色背景才能叠简单衬衫，动作缓慢且环境适应性差[9] - 扩散模型和零样本学习成熟后，机器人无需逐步骤编程，仅凭几千条人类演示数据即可学会叠衣[13] - 谷歌ALOHA仅用6000条系鞋带演示数据就让机械臂学会精细操作，叠衣服容错率更高且数据收集更简单[13] - HuggingFace、LeRobot等生态系统降低技术门槛，初创团队可借助预训练模型快速开发演示[13] 市场需求匹配 - 叠衣服是刚性需求，许多用户愿意为此付费，家庭场景价值感知度高[15] - 相比工业场景，家用叠衣落地路径更清晰，容错率高，试错成本低[15] - 任务失败仅需重新摆放衣物，不易损坏设备，适合资金有限的初创团队打磨技术[15] 当前技术局限 - Figure 03叠衣时放得太快，边角卷翘，机器人无法感知衣物材质和受力情况[18] - 1X Technologies的Neo机器人动作僵硬，缺乏人类灵活调整的能力[20] - 演示多在实验室固定环境中进行，桌面纯色平整，衣物单一，背景无干扰[22] - 真实家庭环境复杂，衣物可能混搭，桌面杂乱，光线变化，机器人对齐衣架困难[22] - 企业关注“能否做到”，用户更关心“能否做好”，如是否损坏真丝衬衫、5分钟内叠完一篮衣物等[24] - 当前演示仅完成“折叠”动作，未涉及取衣、整理、收纳等关键步骤[24] 行业发展逻辑 - 早期跑酷、跳舞演示旨在秀肌肉，吸引资本和行业热度[27] - 叠衣赛道爆发标志行业从“我能做什么”转向“用户需要什么”[27] - 工业机器人巨头如发那科、安川的成功在于围绕真实需求研发，如焊接精度和搬运效率[27] - 人形机器人需先解决用户刚需痛点，再拓展复杂功能，遵循市场需求导向的发展逻辑[27] 未来技术方向 - 需优化算法和升级硬件，解决感知精度不足、操作不灵活等问题[29] - 《Science Robotics》论文提出机械臂24小时学会1000项任务的方向，通过高效算法减少数据依赖，提升环境适应性[29] - 技术成熟后，机器人可能从叠衣服拓展到洗碗、擦窗、整理衣柜等更多场景，但需始终围绕用户需求[29] 行业价值回归 - 技术价值在于解决日常真实问题，而非突破极限[30] - 企业应聚焦用户诉求，提升折叠速度、操作精度和场景适配性，实现从取衣到收纳的全流程自动化[30] - 当家务机器人成为日常，人形机器人才能真正实现商业价值[30]

论文辅导服务案例 - 双非硕士生在无导师指导情况下通过10个月辅导成功发表CVPR25论文 成为学院首位CVPR发表者 [1] - 成功关键因素包括学生主动寻求外部辅导 以及自身勤奋刻苦的研究态度 经常工作至凌晨 [1] - 案例证明无人指导时主动行动的重要性 被动等待可能导致错过发表机会 [1] 服务内容与方向 - 提供从研究构思到实验设计、论文写作到投稿的全流程一站式服务 [1] - 覆盖多个前沿技术领域包括大模型、视觉语言导航、强化学习、机器人控制等16个具体研究方向 [1] - 支持带课题咨询 满足各类论文发表需求 [1] 服务分级与定价 - 按论文级别提供差异化定价服务 [2] - 涵盖计算机领域CCF-A/B/C类会议期刊 [2] - 服务范围包括SCI各分区期刊 中科院分区期刊 EI检索及中文核心期刊 [2] - 同时支持毕业论文、申博论文及竞赛论文等需求 [2]