市场表现 - A股市场大盘指数窄幅震荡，钢铁、煤炭、银行等顺周期板块冲高，机器人板块回落 [1] - 机器人ETF基金（159213）延续弱势，跌超1% [1] - 机器人ETF成分股多数回调，汇川技术、机器人、大族激光等跌超1%，科大讯飞、石头科技等微跌 [4] 行业动态 - 亚马逊已部署超过100万台机器人，接近其设施中人类员工数量，75%的全球配送业务实现机器人辅助 [2] - 2025年以来多家龙头企业加码无人物流赛道，包括凯傲集团与英伟达、埃森哲合作改善仓库管理，Figure 02完成快递拣选工作，智元机器人与德马集团合作建立物流作业场景的人形机器人数据采集工厂 [3] - 人形机器人行业进入内外双驱、日新月异的产业扩张期，预计2030年中美制造业、家政业需求约203万台，市场空间约3185亿人民币 [6] 板块走势分析 - 机器人板块年初大幅冲高后延续震荡，主题性投资明显，股价变化受事件催化及海内外产业链进展影响 [3] - 当前板块核心矛盾在于应用场景实际落地、大模型突破及关键感知零部件升级，估值锚点切换至落地兑现 [6] - 2025年预计为人形机器人突破性一年，万台级别量产将带动产业链放量，解决数据匮乏难题 [6] 产业链与投资机会 - 中证机器人指数覆盖全产业链环节，包括上游硬件（传感器、减速器等）、中游系统集成（软件算法等）、下游应用层（服务机器人等） [6] - 灵巧手、行星滚柱丝杠、减速器为核心零部件，行业趋势已成，量产渐行渐近 [6] - AI催化具身智能浪潮，全球科技巨头全面布局，人形机器人行业量产奇点已至 [6]

Meta的"Project Omni"项目 - Meta正在研发"Project Omni"项目，旨在打造能主动与用户互动的AI聊天机器人，提升用户黏性与互动频率 [1] - AI机器人可在用户未主动开启对话时，依据历史聊天记录主动发起交流，例如根据用户之前的音乐询问主动推荐音乐 [1] - AI模型训练数据来自Alignerr，支持多样化人设和不同风格对话，并可接入第三方充当提醒消息类机器人 [1] - 项目上线尚需时日，具体时间未公布 [1] 谷歌Gemini for Education - 谷歌推出面向教育领域的AI工具套件Gemini for Education，集成Gemini 1.5 Pro大模型，具备文本生成、理解及编程辅助等功能 [3] - 产品分为免费版和付费版（Gemini Education Premium，每月2美元），功能各有侧重 [3] - 教师可快速准备材料、设计考题，学生能获得个性化学习建议与作业辅导 [3] - 工具已整合进谷歌Workspace教育版，学校可通过Google Classroom直接使用，计划年内推广至更多地区 [3] 群欣机器人与智能装备项目 - 广东群欣机器人与智能装备项目用地在寮步镇药勒村成功摘牌，由广东嘉讯云计算科技投资2亿元建设，占地14.08亩 [6] - 项目计划打造机器人与智能装备中试及生产制造项目，提供研发、中试、生产、检测等一站式服务 [6] - 将围绕人形机器关键零部件建设2条以上中试生产线，完善当地机器人产业配套 [6] - 投资方广东嘉讯云计算科技成立于2014年，专注人工智能、云计算服务，已与超300家企业达成产学研合作 [6] 自变量机器人新品发布 - 自变量机器人公司创始人兼CEO王潜透露，自研轮式底盘双臂人形机器人预计今年三季度面世 [9] - 公司成立不到一年半完成多轮融资，累计超10亿元，是国内较早采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型的企业 [9] 宝马自动充电机器人 - 宝马自动充电机器人完成概念验证，具备AI视觉识别功能，可精准定位充电口并自动规划路径、插枪充电 [12] - 从启动到插枪仅需几十秒，处于行业领先水平，搭配BMW预约充电、自动落锁等功能实现全流程无需用户介入 [12] - 未来计划将自动充电与代客泊车功能相结合，拓展技术应用场景 [12] 机器人行业企业名录 - 工业机器人企业包括埃斯顿自动化、埃夫特机器人、非夕科技等 [17] - 服务与特种机器人企业包括亿嘉和、晶品特装、九号机器人等 [17] - 医疗机器人企业包括元化智能、天智航、思哲睿智能医疗等 [19] - 人形机器人企业包括优必选科技、宇树、云深处等 [20] - 具身智能企业包括跨维智能、银河通用、千寻智能等 [21] - 核心零部件企业包括绿的谐波、因时机器人、坤维科技等 [22] - 教育机器人企业包括硅步机器人、史河科教机器人、大然机器人 [22]

核心观点 - 南丹麦大学软体机器人实验室研究团队开发出基于剪纸原理的充气式软体爬行机器人，为软体机器人设计开辟新思路 [1][3] - 该机器人由柔性纺织材料制成，通过剪纸图案设计和气动控制实现类似蛇类的多种运动模式，能在复杂地形自如爬行 [3] - 研究将剪纸超材料概念引入充气式软体执行器设计，通过交错线性切割图案实现均匀可控变形 [5][7] - 模块化设计和多通道控制使机器人实现多样化运动模式，包括直线爬行、蛇形运动和转向控制 [11][13] - 机器人在各种真实场景测试中展示出色适应能力，最高速度达8.7 mm/s，能攀爬20度斜坡并通过复杂地形 [15][17] - 该技术展示了古老艺术与现代工程结合的可能性，为软体机器人、可展开结构、智能材料和仿生系统提供新设计范式 [19] 技术原理 - 充气到100 kPa压力时切口边缘重叠，产生32%均匀收缩，是普通气囊的两倍 [7] - 低压阶段(0-40 kPa)收缩速率快，高压阶段(>40 kPa)通过局部旋转和重叠自组装导致刚度增加 [9] - 切口协调变形形成类似鳞片特征，产生方向性各向异性摩擦特性(向后摩擦系数是向前两倍) [9] - 双通道剪纸执行器设计：两通道同时充气产生轴向收缩，单通道充气实现转向 [11] - 三模块六通道机器人通过充气序列控制实现多种运动模式 [11] 性能表现 - 单通道执行器在不同表面速度：1.3 mm/s(细孔泡沫)、4.8 mm/s(中孔泡沫)、6.0 mm/s(粗孔泡沫) [15] - 双通道设计速度提升至：1.6 mm/s(细孔)、5.5 mm/s(中孔)、8.7 mm/s(粗孔) [15] - 能适应多种地形：沥青路面、金属格栅、7度和20度斜坡、带缝隙混凝土路面 [17] - 三模块机器人完成S形路径绕过障碍物用时19分钟 [17] 应用前景 - 适用于搜救任务、管道检查、环境监测等非结构化环境 [16] - 目前设计需外部气源支持，但微型气泵和低功耗电磁阀为未来无系留设计奠定基础 [19] - 模块数量增加带来的控制复杂性可通过气动多路复用和分层控制策略解决 [19]

工业4.0与人工智能融合下的机器人技术演进 - 机器人正从"程式化执行"向"环境自适应"演进，灵巧手是实现自动化、智能化操作的关键设备 [1] - 触觉感知能力不足限制了机器人在复杂环境下的表现 [1] - 苏州航凯微电子技术有限公司致力于提供先进的触觉传感器解决方案，其多模态触觉传感器为机器人灵巧手提供精准感知能力 [1] 航凯微电多模态触觉传感器的五大优势 - 传统触觉传感器存在单一模态、迟滞、非线性差、低动态响应速度、批量一致性差、耐久性不足等问题 [2] - 航凯微电传感器采用三维力感知矢量重构算法、切向分量瞬时检测滤波算法、触觉融合算法，能精准解耦力矢量、感知瞬时切向力及运动方向 [2] - 高精度测量：20N量程范围内最小可分辨力达0.01N，能敏锐捕捉细微外力变化 [3] - 多模态感知：具备正压力、切向力、滑觉、接近觉感知功能，配合温度传感器实现全面触觉反馈 [4] - 快速响应：采用IIC通讯协议，最高输出频率300Hz，精度优于2% [5] - 小型化设计：体积小巧便于集成到各种设备 [6] - 性能稳定：承受10N、100万次以上按压后仍保持高性能 [7] 专利技术与应用场景 - 航凯微电已获国家发明专利《一种多维力触觉自适应抓取的灵巧手控制系统及控制方法》 [9] - 结合自研自适应抓取算法后，灵巧手能自动调整抓取力度和姿态，完成全场景自适应操作 [8] - 在工业抓取、精密操作等场景中展现出强大的环境感知能力与广泛适配性 [9] 机器人行业相关企业 - 工业机器人企业包括埃斯顿自动化、埃夫特机器人、非夕科技等13家企业 [14] - 医疗机器人企业包括元化智能、天智航、思哲睿智能医疗等12家企业 [16] - 人形机器人企业包括优必选科技、宇树、云深处等21家企业 [17] - 具身智能企业包括跨维智能、银河通用、千寻智能等18家企业 [18] - 核心零部件企业包括绿的谐波、因时机器人、坤维科技等25家企业 [19]

人形机器人传动系统技术发展 - 现阶段人形机器人线性执行器和旋转执行器传动方案尚未完全收敛，未来硬件降本空间较大，技术迭代和规模化将推动大规模量产 [1] - 特斯拉采用线性+旋转互补方案，国内以全旋转方案为主，线性执行器和旋转执行器存在互补和替代双重关系，滚柱丝杠成本下降将扩大线性执行器应用场景 [2] 传动系统技术路线现状 - 行星滚柱丝杠为核心部件的线性执行器成本较高，其磨车铣轧四种加工工艺精度要求和技术路线未定型，技术壁垒和价值量高，加工节拍、良率和设备降本需提升 [3] - 减速器和轴承加工工艺相对成熟，未来降本依赖规模化和结构设计，轴承技术成熟度对丝杠和减速器有参考意义 [3] 行业竞争格局与机会 - 丝杠、减速器和轴承等传动系统硬件在结构设计、原材料、工艺设备等方面技术基因相似，行业参与者可相互跨界，呈现百花齐放局面 [4] - 具备技术、客户和资本多重优势的厂商更具竞争力，需关注新工艺路线带来的格局重塑机会 [4]

人工智能融合应用发展论坛 - 2025全球数字经济大会"人工智能融合应用发展论坛"在北京举行 产业界专家探讨AI技术创新如何支撑行业场景需求 打通技术突破到大规模应用的路径 [1] - 自变量机器人创始人兼CEO王潜表示 其自研的轮式底盘双臂人形机器人将在今年第三季度发布 回应"不做本体产品"的市场传言 [1][2] 人形机器人商业化进展 - 国内人形机器人进入集中爆发期 大批厂商探索商业化落地之路 松延动力在4月人形机器人半程马拉松赛中表现突出 两支参赛队分别第二、第三个冲线 赛后订单激增 [1] - 松延动力目前手握2500余台机器人订单 工厂单月产能已超过100台 2024年是公司商业化元年和第一个规模化量产元年 [1] - 松延动力客户主要将机器人用于教育、科研、文旅和商业演出四个场景 教育场景用作教具开展课程及活动 科研场景作为硬件本体平台 文旅场景用于展厅移动巡逻和吸引客流 商业演出和婚庆租赁需求增加 [1] 具身智能数据挑战 - 人形机器人主流数据获取手段分为真实数据和仿真数据 行业内已逐渐认识到仿真数据的局限性 真实数据在效率和训练成果方面具有明显优势 仿真数据不能作为主要数据来源已成为行业共识 [2] - 高质量数据稀缺是具身智能行业最大痛点之一 自动驾驶头部公司拥有百亿小时规模数据 而具身智能仅有一万至10万小时规模数据 存在四五个数量级差距 [2] 自变量机器人发展情况 - 自变量机器人是国内最早采用完全端到端路径实现通用具身智能大模型的公司 成立不到一年半已完成7轮融资 累计金额超10亿元 [2] - 公司此前硬件投入较少 因认为在AI驱动下做好模型最重要 但现已认识到"软硬结合"的必要性 将发布自研轮式底盘双臂人形机器人 [2]

职位概述 - 公司正在招聘研究员/科学家加入前沿探索团队 专注于构建下一代自动驾驶与机器人的"大脑" 研究方向为具身基座模型(Embodied Foundation Model) 深度融合视觉-语言-行动(VLA)能力并具备卓越空间感知与推理能力 [1] 核心职责 - 前沿算法研究：设计实现领先的具身多模态大模型 突破现有VLA框架 构建能理解复杂三维世界并进行长时序多步骤任务规划的世界模型(World Model) [2] - 核心模型能力攻关：主导多模态场景理解(融合视觉/语言/雷达信息) 复杂语义推理与决策(解析抽象指令生成可解释行动序列) 学习与适应机制(强化学习/模仿学习/自监督学习) [3] - 技术路线规划：构建可泛化高效率的具身智能基座模型 支撑未来1-3年技术演进 探索自动驾驶与通用机器人领域的统一应用潜力 [3] - 学术影响力建设：与全球顶尖高校合作研究表征学习/因果推理/世界模型等长期议题 在CVPR/NeurIPS/ICLR等顶级会议发表论文 [3] 任职要求 - 教育背景：需计算机科学/人工智能/机器人学/自动驾驶领域博士学位或同等深度研究经验 [4] - 研究经验：需满足以下至少一个方向——多模态大模型(VLM/VLA构建经验) 自动驾驶具身智能(熟悉Emma/Gemini Robotics等基座模型) 强化学习(精通PPO/SAC算法及RLHF应用) [5] - 三维视觉能力：需掌握3D计算机视觉/几何学/空间推理 熟悉NeRF/3D Gaussian Splatting等场景表示技术 [6] - 学术能力：需在NeurIPS/CVPR/ICCV等顶会以主要作者发表论文 或相关竞赛获奖 具备跨学科整合能力 [7] 加分项 - 技术基础：精通Python/PyTorch框架 具备大规模数据处理与高效模型训练能力 [10] - 专项经验：有World Model理论研究 亿级参数大模型预训练(含分布式训练) 真实机器人平台(Isaac Sim/MuJoCo/CARLA)算法部署经验 [11] - 社区贡献：在相关开源项目有广受认可的贡献 [11] 工作安排 - 工作地点以北京为主 少量上海职位 [9]

具身智能行业现状 - 金沙江创投合伙人朱啸虎"清仓式"看空人形机器人引发市场热议 但资本动向却逐渐火热 [2] - 2025年国内具身智能行业年内投资事件达114起 超过2024年全年91起的总量 [3] - 头部企业持续获得融资 宇树科技完成C轮融资估值突破百亿元 银河通用获宁德时代领投11亿元 [2] - 京东 美团 腾讯 华为等巨头纷纷布局该领域 除投资初创公司外 大厂前高管也躬身入局 [2] 资本动态与估值变化 - 宇树科技春晚表演后部分具身智能项目估值攀升 有项目估值直接翻倍 [4][6] - 初创企业融资节奏加快 它石智航成立50天获1.2亿美元天使轮 原力灵机未满半年完成2亿元天使轮 千寻智能一年内获5.28亿元Pre A轮 [6] - 智元机器人B轮融资后估值达150亿元 较上一轮直接翻倍 [6] - 投资门槛水涨船高 动辄数亿人民币融资规模超出中小机构能力范围 [6] 商业化进展与挑战 - 头部企业尚未探索出可规模化变现的商业模式 某项目B轮退出时年营收仅800万美元 现金流缺口达2700万美元 [7] - 宇树科技客户以高校科研为主 同济大学采购825.66万元订单 反映消费级与工业级应用滞后 [9] - 赛道多数玩家仍停留在研发阶段 具备量产交付能力企业寥寥无几 [9] - 松延动力获2000台订单总金额超1亿元 银河通用机器人进驻7家无人药店 [11] 技术发展与投资逻辑 - 大模型技术突破为具身智能迭代升级提供机会 使机器人更智能动作更灵活 [4] - 投资机构开始关注上游产业链 灵心巧手获数亿元A轮融资 千觉机器人获多家机构投资 [9] - 部分投资人赌大模型与机器人融合的临界点 认为突破后整个产业链价值将重估 [10] - 资本关注点从团队技术转向交付能力 强调产品市场匹配度和现金流 [11] 行业未来展望 - 2025年被视作机器人交付元年 千台交付量后场景需求将超越简单操作 [12] - 参照智能驾驶和大模型发展轨迹 下一轮投资窗口期可能出现在量产阶段 [13] - 行业面临技术迭代速度 商业化路径等不确定性 但资本仍不愿彻底退场 [3][6]

公司融资与团队背景 - Genesis AI完成1.05亿美元（约7.52亿元）种子轮融资，创硅谷华人团队最大规模种子轮纪录，超越Pika的5500万美元[1] - 融资额同时为硅谷具身智能赛道最大种子轮，超过Physical Intelligence（7000万美元）和Skild（1450万美元）[1] - 创始团队平均年龄不到28岁，由年轻AI及机器人科学家组成，CEO周衔为CMU机器人学博士[3][4][10] - 团队集结AI与机器人领域突破贡献者，包括英伟达GEAR系统负责人许臻佳、CMU助理教授李旻辰（IPC算法发明人）、可微物理仿真先驱乔怿凌等[15][20][21][25] 技术核心与产品方向 - 核心产品Genesis物理引擎为GitHub最大开源机器人项目（25.4k star），通过模拟物理世界生成合成数据解决机器人训练数据难题[6][30] - 公司基于物理引擎开发通用机器人基础模型，目标实现"无限物理劳动自动化"，计划2025年底发布具身智能模型[8][35] - 技术采用全栈方法：整合高保真物理模拟、多模态生成模型与真实机器人数据收集系统，统一机器人、仿真与基础模型领域[32][33][34] 行业影响与资本认可 - 投资方包括Khosla Ventures、Eclipse、谷歌前董事长Eric Schmidt、红杉中国等顶级机构[8] - Eclipse合伙人评价Genesis有望解决机器人渗透率低问题（当前行业机器人与人类比例不足1:30），定义物理AI时代[9] - 团队学术背景强劲，成员涉及Diffusion Policy架构、UMI设备、Siggraph Dissertation Award等前沿成果[16][21][22] 行业动态（补充） - 具身智能为行业热点方向，相关技术突破包括仿生机器人、人形机器人量产、微纳感知赋能等[36][37]

具身智能机器人产业发展 - 联盟将在2025世界机器人大会期间举办具身智能机器人核心部件专题论坛，汇聚行业精英探讨产业发展趋势、挑战与机遇 [1] - 前期已举办产业问题专家研讨会，从技术创新、产业转化、生态协同三方面深入探讨存在问题 [1] - 公开征集具身智能机器人核心部件产业问题解决方案，最终将选定15个优秀案例在专题论坛推广展示 [1] - 征集截止日期为2025年7月20日，需按要求填写解决方案征集表 [1] 机器人行业上市公司表现 - 75家机器人上市公司2024年报出炉，行业表现值得关注 [3] - 55家机器人上市公司2023年报显示行业喜忧参半，洗牌加剧 [3] - 机器人概念上市公司2024上半年业绩普遍承压，但机器人与AI打通迎来机遇 [3] - 越疆科技从"破格上市"到市值翻三倍，领跑港股机器人赛道 [3] 人形机器人发展动态 - 人形机器人量产爆发，价格战火爆来袭 [3] - 人形机器人炙热发展下存在突进与阻力的较量 [4] - 西木科技拓宽人形机器人研究新角度 [4] - 浙江大学熊蓉教授探讨人形机器人具身智能发展挑战与进展 [3] 机器人技术创新 - 孙立宁院士提出微纳感知赋能具身智能机器人创新发展 [3] - 仿生机器人技术取得新突破，向松鼠学习跨越复杂地形的智慧 [3] - 折纸制造cm级四足机器人问世，新型昆虫级变形机器人被研制 [4] - 螳螂虾仿真机器人、可扩展振动式压电机器人等新型机器人装置出现 [4] 行业专家观点 - 董凯处长研判机器人具身智能发展趋势 [3] - 潘云鹤院士探讨人工智能的行为智能和产品智能 [4] - 院士谈推动机器人协同智能制造的新动能 [4] - 院士谈机器人创新设计的六大关键技术 [4]