优必选中标机器人订单 - 优必选中标觅亿(上海)汽车科技有限公司9051.15万元机器人设备采购项目，刷新业内单笔中标金额纪录 [1] - 人形机器人行业进入业务收获期，此前智元、宇树已拿下中国移动旗下公司1.2亿元订单 [1] 欧洲低重力四足机器人研究 - 挪威科技大学开发的四足机器人Olympus在模拟火星重力（地球重力的1/2.5）环境下测试跳跃能力 [4][5] - 机器人采用四条"双"腿结构，底部带爪状贴片，低重力下跳跃高度显著优于地球环境 [4] - 欧洲航天局ORBIT设施通过浮动平台实现二维微重力模拟 [5] 中国战队机器人足球世界杯突破 - 清华大学火神队和中国农业大学山海队包揽RoboCup类人组成人尺寸组冠亚军，首次实现中国战队夺冠 [7][9] - 两支战队均使用国产机器人加速进化T1，小型尺寸组决赛由清华大学TH-MOS队（使用国产K1机器人）对阵德国队 [9] maxon集团战略投资 - 瑞士maxon集团收购德国Synapticon少数股权，后者为智能运动控制解决方案供应商 [10][12] - 合作目标为开发集成功能安全的高性能驱动解决方案，现有客户已受益于双方技术组合 [12] 日本汽车行业自动化进展 - 2024年日本汽车行业将部署1.3万台工业机器人，同比增长11%，创2020年以来新高 [13][15] - 日本机器人产量占全球38%，汽车行业机器人密度达1,531台/万名员工，全球第四 [15] - 全球70%机器人安装量集中于日本、中国、德国、美国、韩国五国 [15] 机器人行业企业名录 - 列举工业机器人、服务特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能、核心零部件等细分领域超80家企业 [20][21][22][23][24]

消费市场 - 上半年社会消费品零售总额245458亿元 同比增长5% 较一季度加快0.4个百分点 [1] - 限额以上单位家用电器和音像器材类商品零售额增长30.7% 文化办公用品类增长25.4% 通讯器材类增长24.1% 家具类增长22.9% [1] - 消费品以旧换新政策持续显效 推动消费升级类商品销售增长 [1] 本地生活服务 - 抖音本地生活业务投入亿级平台补贴 支持连锁品牌酒店官方直播及特惠订房6折起 [2] - 抖音通过补贴策略提升酒店预订领域市场份额 与连锁品牌酒店合作提供更具竞争力价格 [2] 科技合作 - 京东科技与鲸鱼机器人签署战略合作协议 共同推动"AI+教育机器人"产业发展 [3] - 双方将在产品技术合作 科技营销增长 产业模式探索等维度展开合作 [3] 会员体系互通 - 滴滴与海底捞实现会员体系互通 推出多重会员权益及定制化礼遇 [4] - 双方通过"出行+餐饮"场景合作提升市场竞争力和用户黏性 [4]

战略合作签约 - 鲸鱼机器人与京东科技签署战略合作协议 双方将在产品技术合作 营销增长 产业落地等多维度推动"AI+教育机器人"产业发展 [1] - 签约仪式出席人员包括京东集团技术委员会主席曹鹏 京东云副总裁吴凯立 鲸鱼机器人CEO费旭锋等高管 [3] 产品技术合作 - 京东云将为鲸鱼机器人提供稳定高效的云服务支撑 保障高并发 大规模数据传输等复杂场景下的流畅体验 [5] - 依托京东云JoyAgent智能体开发平台 为鲸鱼机器人提供从智能体搭建 调试到发布的全流程服务 [5] - 鲸鱼机器人将全面引入京东JoyInside能力 为教育机器人赋予高度专业化AI大脑 大幅提升交互体验 [5] 营销增长合作 - 鲸鱼机器人将入驻京东零售平台 京东科技将运用数字人 AI营销等技术优势 与鲸鱼机器人共同探索创新营销形式 [7] - 双方将推动鲸鱼机器人在京东生态内实现长效增长 [7] 产业模式探索 - 依托教育机器人产业基地和"产品+竞赛+内容+培训"四位一体生态优势 双方将从区域协同 方案整合等维度提炼可复制推广的成熟模式 [7] - 合作旨在为AI+教育机器人产业规模化发展提供实践范本 助力行业生态加速构建 [7]

触觉多模态研究突破 - 北京交通大学联合腾讯微信AI团队发布全球首个触觉-语言-视觉三模态数据集Touch100k，包含10万组触觉图像、视觉图像及多粒度语言描述，突破传统触觉研究仅聚焦视觉模态的局限[1][2] - 创新提出TLV-Link预训练方法，采用"教师-学生"课程范式实现视觉编码器向触觉编码器的知识迁移，模态对齐阶段通过对比学习融合文本特征，显著提升零样本触觉理解能力[6][7] - 实验显示TLV-Link在材料属性识别任务中准确率达93.1%（硬/软分类）和84.7%（粗糙/光滑分类），机器人抓取预测任务准确率94.5%，较基准模型最高提升4.2个百分点[9] 技术实现路径 - 数据集构建整合Touch and Go、VisGel等公开数据集接触帧，通过人机协作生成词组/句子级触觉描述，形成标准化三模态数据架构[2][5] - TLV-Link课程表示阶段动态调整视觉-触觉特征权重（初始依赖教师模型70%权重，随训练逐步降低至30%），模态对齐阶段采用文本编码器生成融合特征[6][9] - t-SNE可视化证实触觉表征在二元分类任务中区分度显著，但多分类任务泛化能力待提升，显示当前方法在复杂操作场景的局限性[9][10] 行业应用价值 - 研究填补触觉领域语言模态空白，使机器人具备"表述"触觉信息的能力，为人机交互、医疗机器人触觉反馈提供新技术路径[1][11] - GelSight传感器专用表征学习方法可适配工业机器人精确抓取、医疗手术力反馈等场景，实验显示抓取预测准确率较现有最优模型提升3.9%[9][11] - 成果发表于SCI一区期刊《Information Fusion》（影响因子14.8），数据集与代码已开源，推动行业建立触觉多模态研究基准[1][12]