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产品经理的市场变了，超级多视线关注在AI方向，但我发现很多人分不清最基础的RAG和Agent的区别，更别提什么量化、蒸馏这些模型优化技术了。
由清华大学、北京大学、香港大学、普林斯顿大学、中科院、上海交通大学、中国科学技术大学、新加坡国立大学等机构提出的 WorldArena，首次将视频生成质量与具身任务功能性打通，构建了一套从「看起来真实」到「真正可用」的完整评估框架。
本文设计了一款基于STM32单片机的智能扫地机器人系统。通过对比AT89C51和STM32两种方案，最终选用具有32位处理能力、丰富外设接口和低功耗特性的STM32作为核心控制器。系统硬件设计包括电机驱动、传感器采集等电路模块，软件部分实现了路径规划、避障等功能。在调试过程中解决了硬件连接错误和程序逻辑问题，最终完成整机装配并验证了各项功能。该系统具有处理速度快、扩展性强、性价比高等优势，为智能清
本文主要介绍了焊接机器人的总体设计方案及关键部件设计。采用直角坐标结构，确定4自由度（腕部回转、小臂伸缩、大臂回转和伸缩）的机械结构方案。重点阐述了腕部、臂部和机身的设计要求与计算：腕部采用单自由度液压驱动回转结构，臂部设计满足刚度、惯性和精度要求，机身选用回转缸结构实现180°回转运动。通过活塞杆强度校核验证了结构可靠性，整体设计兼顾了功能性、紧凑性和负载能力（最大8kg），为焊接作业提供了合理
本文介绍了高压线绕线装置的设计方案。首先分析了欧美绕线机的优缺点，但因其体积大、重量重而未被采用。设计采用齿轮齿条绕线机构，选用尼龙材料制作7级精度的斜齿圆柱齿轮（19/38齿）。重点阐述了抓线机构和导线握持机构的设计参数，包括四杆机构和推杆式抓手结构。系统采用轻质MC尼龙材料减轻重量，通过三维建模完成实体装配和运动仿真验证。设计实现了抓线、绕线的自动化操作，具有结构简单、重量轻的特点，解决了传统
NVIDIA Jetson AGX系列（特别是最新的Thor）通过提供强大的边缘AI算力、对多模态大模型的原生支持以及成熟的软硬件生态，正极大地推动着人形机器人从“功能机”向“智能机”的演进，使其具备更自主的环境感知、决策规划和人机交互能力。未来的人形机器人主芯片将深度融合CPU、GPU、NPU等异构单元，提升实时响应能力。从云到边的无缝体验：NVIDIA构建了DGX（训练）、Jetson（边缘部
本文将深度解析Humanoid快速崛起的核心驱动力、HMND 01 Alpha机器人的技术优势，拆解其在西门子、福特工厂的落地数据，剖析与舍弗勒的五年战略合作价值，解读其务实的产品战略，为技术从业者、行业观察者、投资者呈现最专业、最全面的深度解读。
本文将深度解析LimX 2亿美元融资的核心用途、TRON 2模块化平台的创新亮点、LimX COSA操作系统的突破价值，拆解其与OpenMind的生态合作，剖析当前机器人赛道的资本格局与行业趋势，为技术从业者、行业观察者、投资者呈现最专业、最全面的深度解读。
本文将深度解析小鹏IRON的“身体逻辑”设计框架、3D打印晶格肌肉的技术突破，拆解其运动控制栈的重构亮点，解读“解剖优先”的工程理念，为技术从业者、行业观察者、投资者呈现最专业、最全面的深度解读。
本文将深度解析Project Genie的发布细节、Genie 3世界模型的技术实力，拆解其“无限训练循环”的核心架构与机器人领域的应用价值，剖析当前技术局限与市场影响，探讨其对AGI发展的推动作用，为技术从业者、行业观察者、投资者呈现最专业、最全面的深度解读。
本文将深度解析安迪·曾眼中的“物理常识”本质、当前机器人行业的两大核心困境（LLM依赖、遥操作弊端），拆解Generalist AI的技术突破与GEN-0模型的创新亮点，对比其与Sunday Robotics、Figure等同行的技术路线差异，探讨物理常识对具身智能落地的核心价值，为技术从业者、行业观察者、投资者呈现最专业、最全面的深度解读。
摘要：NVIDIA Jetson AGX Orin是一款高性能边缘AI计算平台，采用Ampere架构GPU和Arm Cortex-A78AE CPU，AI算力达275 TOPS，支持多模态传感器和复杂AI应用。其优势在于硬件性能、软件生态及广泛行业应用。未来演进方向包括性能提升、生成式AI支持、行业深耕及生态扩展。继任者Jetson AGX Thor（2025年）将提供7.5倍性能提升，专注实时交
摘要： 机器人质量控制在过去十年（2015-2025）经历了从产品检验到服务可靠性工程的范式转变。早期阶段（2013-2016）以项目验收为主，依赖人工测试和现场修复；中期（2016-2020）转向产品化，强调模块化、回归测试和系统耦合管理；当前阶段（2020-2025）则聚焦运营化，通过可观测性（Metrics/Logs/Traces）、变更治理、场景仿真和自愈能力实现SLA驱动的质量控制。关键
摘要：机器人质量与成本控制经历了从项目制到平台化治理的演进（2015-2025）。质量控制从功能正确性升级为服务质量（SLA），成本控制从BOM转向全生命周期TCO。核心转变在于控制手段从末端检验迁移到平台化治理，通过标准化接口、可观测性、回放仿真、变更治理和自愈机制实现质量与成本的强耦合优化。未来将向"机器人运行时治理系统"发展，强调可证明性、边际成本竞争和数据闭环自动化。落
摘要：过去十年，机器人行业的质量定义从“功能正确性”升级为“系统服务质量（SLA）”，成本从“单台BOM成本”转向“全生命周期TCO”。质量与成本高度耦合，质量治理能力提升可显著降低TCO。演进分为三阶段：项目化时代（2013-2016）关注硬件与现场工程；产品化过渡（2016-2020）聚焦鲁棒性与交付效率；运营化时代（2020-2025）以SLA和TCO为核心，通过可观测性、自愈策略等实现质量
硬件即能力机械精度、驱动、减速器是核心壁垒如果压缩成一条演进主线：机械自动化→ 感知自主系统→ 群体系统智能→ 运行时系统平台→ 具身系统前夜软件平台能力系统工程能力交付与运营能力数据闭环能力某个算法某个传感器某个硬件参数。
过去十年，成本控制经历了从BOM/制造到交付与运营TCO的结构性迁移，方法也从“砍价/替代”升级为“平台化+数据闭环+运营治理”。以移动机器人为例，成本控制演进分为三阶段：早期压BOM/制造（2013-2016），中期提升交付可复制性（2016-2020），当前聚焦TCO治理（2020-2025），核心目标是降低边际运维成本。未来趋势将向“软件化基础设施”发展，通过交付低代码化、运营自动化和异构协
OpenAI 的 ChatGPT为代表的基础模型的出现显著加速了 LLM 应用的发展，但是如果只使用 LLM 依赖其“自有”知识来回答问题，往往会出现大模型幻觉，或者知识更新不及时等问题。
Pink是一个基于二次规划(QP)的Python逆运动学(IK)求解库，专为解决机器人多任务运动规划问题而设计。该库由法国学者Stéphane Caron开发，基于Pinocchio动力学库构建，通过加权任务方法处理多个冲突目标（如末端定位与平衡保持）。Pink将复杂IK问题转化为QP形式，支持多种求解器，并正确实现了李群上的位姿误差计算。主要功能包括FrameTask（末端位姿跟踪）和Postu
过去十年的演进轨迹，是将机器人从一个**“辅助人类劳动的精密机械”重塑为“赋能全球物理智能化、具备内核级安全感知与实时物理理解能力的具身智能生命体”**。你在纠结如何让工厂的机械臂别撞到围栏。你在利用 eBPF 审计下的具身智能机器人，放心地让它在复杂的家庭环境中照顾老人，并看着它在内核级的守护下，精准、理性且极具本能地完成每一个任务。
-----核心主题：图增强大型语言模型代理（Graph-augmented LLM Agents, GLA）的研究进展、应用场景与未来展望，专为小白和程序员梳理，易懂好记。研究缺口：GLA作为新兴热门方向，目前行业内缺乏全面、系统的分类体系与综述总结，导致很多学习者难以快速掌握核心逻辑。研究目标：系统梳理GLA在单代理模块和多代理系统中的具体应用，明确核心技术要点，提出未来研究方向，为小白和开发者
为了弄明白AI在其中做了什么，他通过操作记录发现，OpenClaw找到了电脑里自己每周不定时的录音，这些录音记载了他日常的想法，而OpenClaw找到了它，并依据这些信息去年终总结。云厂商的优势，在于一键部署+云端空间，他们给不愿意购买硬件的用户在云端做一个安全的空间出来，这种空间的模式可以是电脑，也可以是手机。“最大的区别在于，它是在你的电脑上运行的。这也是之前“豆包手机”为什么比AI PC更惊
它们平日优哉游哉按部就班地行进，却在一个决定一切的时刻，一个决绝的肯定或否定的时刻，一个对众生来说，无法逆转的或早或晚的时刻，聚集在一起。我要说的，倒也不是这两家公司的争论，真正的问题在于，Anthropic的所有价值预期，都建立在它的模型和产品在商用场景断档领先的假设之上，故而他能持续收取全行业最贵的「Token税」。王慧文发朋友圈说，「GLM-5的涨价是一个标志性的转折点」，意思很明显，价格是
三组信源差异相对较小，问题均以“综合门户/社媒分发”作为主入口，并辅以“电商平台/品牌信息”与“健康内容”的组合，形成内容与交易的并存结构。不过今年，一种前所未有的“隐形焦虑”正在各大品牌市场部弥漫：随着AI对消费者购物的深度参与，流量入口已经开始从“搜索框”迁移到“对话框”。如果你的GEO内容只覆盖了“补钙推荐”这种大词，却忽略了多元细节场景，AI可能压根就不会把你的品牌推给那个真正想下单的人。
1.在ros诞生前很多人认为机器人研究需要一个开放式协作框架，在2000年斯坦福大学开展了斯坦福人工智能机器人等项目，在研究具有代表性，集成式人工智能系统的过程中，创立了用于室内场景的高灵活性、动态软件系统，其可以用于机器人学研究。3.编译：中间文件在（/工作空间/devel/lib/python3/dist-pachages/包名/msg）3.提供用于在多台计算机上获取，构建，编号和运行代码的工
人形机器人正在从"能动"向"像人"进化。首形科技在攻克面部表情，DroidUp 在做体温模拟，MirrorMe 在追求极致运动能力。每家都在不同维度上逼近"像真人"这个终极目标。作为一个研究仿生人形机器人的人，我觉得 2026 年会是面部表情技术爆发的一年。首形科技的观察学习方案尤其值得关注——让机器人自己学，而不是人工编程每一个表情，这个思路太对了。明天见 👋。
ARTEMIS是一个复杂的多智能体框架，由一个高层监督者、具有动态创建专家系统提示的无限子智能体以及一个分流模块组成。它旨在实现对现实世界生产系统进行长周期、复杂的渗透测试。
大模型驱动的AI销售机器人通过多模态意图识别、个性化话术生成、多轮对话状态管理等核心NLP技术，已经实现了超越顶流主播的转化效果——其核心在于将大模型的通用能力进行工程化落地，解决了传统智能交互系统的“死板”“不懂用户”等痛点。多模态融合深化：结合用户面部表情、肢体语言（视频交互场景）进一步提升意图识别准确率；情感计算优化：精准捕捉用户情绪变化，动态调整话术策略，如用户犹豫时主动推送优惠信息；低资
本文针对机器人系统中无线通信技术的选择难题，从功耗、延迟、带宽等六大维度对比分析了主流技术特性。根据不同应用场景提出选型建议：手机遥控推荐BLE，体感捕捉首选2.4GHz ESB，视频图传适合Wi-Fi 5GHz，近战判定采用自定义红外协议，多机协同建议混合架构。文章特别指出iOS兼容性、信道规划等工程实践要点，并强调应采用"按需分配"的多模融合策略。最终表明理解各技术边界是工
本文提出了一种针对多人竞技机器人赛事的混合通信架构，通过UDT协议和MQTT消息队列协同工作，解决了无线环境下传统TCP协议延迟高、UDP协议不可靠的问题。UDT用于局域网内关键指令的低延迟可靠传输，MQTT实现广域网状态数据的高效广播。该系统支持32台机器人和100+观战终端同时在线，关键指令延迟低于18ms，状态更新频率达10Hz。该架构有效区分了控制平面和数据平面的需求，为机器人赛事提供了可
26年1月来自蚂蚁Robbyant的论文“Causal World Modeling for Robot Control”。这项工作强调，视频世界建模与视觉语言预训练相结合，为机器人学习建立一个全新且独立的基础。直观地说，视频世界模型能够通过理解动作和视觉动态之间的因果关系来“想象”近期未来。受此启发，LingBot-VA，一个自回归扩散框架，可以同时学习帧预测和策略执行。模型包含三个精心设计的结
25年12月来自中国电信、中科大、清华和港科大的论文“Steering Vision-Language-Action Models as Anti-Exploration: A Test-Time Scaling Approach”。视觉-语言-动作（VLA）模型通过流匹配或扩散目标进行训练，擅长从大规模多模态数据集（例如，人类远程操作、脚本策略）中学习复杂行为。然而，由于VLA在预训练阶段整合多
向量数据库的核心价值是 “语义理解 + 相似匹配”，是 AI 应用的必备工具，但无法替代关系型 / NoSQL 的核心功能；关系型数据库的核心价值是 “事务一致性 + 结构化查询”，仍是企业核心业务的 “压舱石”，不可被替代；NoSQL 的核心价值是 “灵活存储 + 高并发 + 大规模”，是处理非结构化数据和高并发场景的 “利器”。
大模型驱动AI销售机器人在奢侈品高端服务场景的落地，核心是解决“专业度统一、个性化适配、低算力部署”三大痛点，通过NLP技术工程化优化（大模型蒸馏、领域微调、对话状态管理）实现符合品牌调性的交互服务，同时满足中高级开发者对“落地性”的核心需求。
数据隐私风险：销售对话包含企业敏感信息，需采用联邦学习（各企业本地训练模型，不共享原始数据）或端侧加密处理；场景适配成本：不同行业销售话术差异大，需针对行业知识库进行小样本微调+Prompt模板定制；用户信任问题：需在对话中明确告知用户“正在与AI销售机器人对话”，避免信任危机。
摘要：2026年RPA技术已进入"意图驱动"时代，但大量对话式Agent在实际业务中表现不佳。实测显示，通用Agent在无API接口的老旧系统中成功率仅72%，而具备视觉理解能力的"实在Agent"通过ISS技术实现100%成功率，15分钟完成跨系统操作。核心技术ISS+TOTA使Agent能像人类一样理解屏幕语义并自主规划路径，解决了传统RPA依赖元素拾取
在奢侈品高端服务场景中，大模型驱动的AI销售机器人通过垂直场景的NLP落地与技术架构优化，完美解决了人工导购的服务一致性、响应效率、个性化匹配等痛点。其核心在于：用大模型微调实现专业意图识别，用轻量化技术适配终端部署，用垂直知识库支撑高冷专业的服务体验。对于AI落地从业者而言，奢侈品场景的实践验证了：垂直领域的大模型微调无需追求大参数，重点在于场景数据的质量与技术架构的适配性。未来，这一模式可快速
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