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具身智能发展报告分析（十）2025-03-21报告指出，具身智能使信息和物理世界深度融通，进一步拓展人工智能发展边界，使机器人等物理实体更好地理解世界、更自然地与人类交互和更高效地执行任务。思维智能和行动智能的有机融合将推动人类社会进一步迈向智能化时代，加速通用人工智能的到来。技术创新发展推动具身智能持续进化感知技术的进步：随着传感器技术的发展，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等的精度提升和成本下降，使得具身智能系统能够更准确地感知周围环境。这为机器人和其他具身智能设备提供了更加丰富的环境信息，从而增强了它们的理解和交互能力。计算能力的增强：硬件计算能力的不断提升以及云计算、边缘计算等技术的发展，使得处理复杂算法成为可能。这些进步支持了更高层次的数据分析和机器学习模型的应用，有助于提高具身智能系统的决策能力和反应速度。人工智能与机器学习：深度学习、强化学习等AI技术的发展，尤其是针对特定任务的学习算法的进步，极大地提升了具身智能系统的自主学习能力和适应性。通过不断学习和优化，这些系统可以更好地执行复杂的任务，并在不同的环境中表现出更高的灵活性。软件和算法的创新：除了硬件的进步，软件和算法的创新也为具身智能的发展提供了动力。例如，模... 查看更多 -
具身智能发展报告分析（九）2025-03-21具身智能的发展不仅面临技术层面的挑战，还需应对实际应用中的难题。在产品层面，其形态设计与内部硬件架构直接影响行动能力的极限。要使具身智能在现实世界中顺利落地，机器人产品需具备合理的构型、高兼容性、丰富的接口、良好的运动性能以及高度的可靠性。 首先，打造通用且高性能的具身本体是核心难题。在产品研发过程中，需同时考虑计算芯片的算力与成本、通信总线的传输效率以及能耗等关键因素。例如，在长时间运行的环境中，电池续航至关重要；在对实时性和稳定性要求极高的场景，云端通信的高效性与本体侧芯片的推理能力尤为关键。此外，执行精细操作的任务场景要求机器人具备更强的灵活性和自适应能力，而在野外等复杂环境中，本体需具备出色的抗冲击与抗摔性能。实现这些目标，不仅需要深入理解应用需求，还必须在执行可靠性、任务效率与成本控制之间找到最佳平衡。 其次，软硬件系统的深度融合也是一大挑战。尽管具身智能的基础模型在多模态处理和泛化能力上不断提升，其行动能力仍高度依赖复杂的功能控制算法。动作控制算法与硬件架构紧密相连，产品内部的系统设计直接决定了行动能力的上限。例如，波士顿动力的Spot四足机器人凭借先进的动作控制算法，可在... 查看更多 -
三星5年量产EL-QD：色域提升30%+能耗降低20%，能否颠覆OLED格局？2025-03-21在显示技术的竞赛中，一场新的技术变革正在酝酿。三星电子正加速推进电致发光量子点（EL-QD）技术的研发，并计划在未来3-5年内实现量产。这一举措不仅关乎三星自身在高端电视和显示市场的领先地位，也可能重塑整个行业格局，对OLED技术形成直接挑战。一、技术突破：EL-QD的优势与潜力EL-QD技术被视为下一代显示技术的关键突破，其核心原理是利用电流直接激发量子点发光，实现真正意义上的“自发光量子点显示”。与现有的OLED技术相比，EL-QD技术在多个方面展现出显著优势：·色彩表现：EL-QD能够实现更高的色域覆盖范围，色彩纯度较OLED提升约30%，提供更真实的视觉体验。·能效优化：由于无须依赖有机发光材料，EL-QD的能耗相比OLED降低约20%，使其在节能表现上更具竞争力。·寿命提升：量子点材料相较于OLED中的有机发光材料更稳定，使EL-QD的使用寿命延长50%以上。·无机材料特性：由于EL-QD基于无机材料，其在抗烧屏（Burn-in）现象和环境耐受性方面优于OLED，有望解决OLED长期以来的技术痛点。目前，三星正在整合自身在量子点显示（QD-LCD、QD-OLED）和半导体制造... 查看更多 -
从技术到落地：华为昇腾如何推动自动驾驶进入快车道？2025-03-212025年3月20日，上海国际汽车城，2025第三届AI定义汽车论坛如期举行。作为自动驾驶领域的年度盛会，本次论坛吸引了众多行业领袖、技术专家和车企代表。华为昇腾自动驾驶行业解决方案总监杨光以《共筑智能根基，共赢智驾未来》为主题，分享了华为昇腾在大模型技术与自动驾驶领域的创新实践与未来规划。他的演讲不仅揭示了技术突破的底层逻辑，更展现了华为昇腾如何通过技术落地，推动自动驾驶进入快车道。下面是中国出海半导体网为您整理的演讲报道：一、大模型技术：自动驾驶的加速器杨光在演讲开篇便指出，大模型技术正在成为自动驾驶领域的核心驱动力。随着大模型技术的持续升级，其在自动驾驶和智能座舱中的应用愈发广泛。无论是大语言模型还是多模态模型，都在为自动驾驶带来更加拟人化、安全便捷的体验。杨光强调，大模型技术不仅提升了自动驾驶的智能化水平，还催熟了技术的商业化落地。以Deepseek技术为例，杨光提到，Deepseek通过强化学习和少量数据生成高质量行业数据，解决了大模型训练中的数据缺失问题。同时，Deepseek的蒸馏技术加速了大模型在端侧的部署，使得车企能够以更低的成本获取高质量的大语言模型和多模态模型。这... 查看更多 -
2025年人形机器人产业爆发：5大趋势与3大赢家预测（下）2025-03-21上接：2025年人形机器人产业爆发：5大趋势与3大赢家预测（上）四、科技企业与新兴势力（一）华为1. 技术赋能与生态构建华为在AI大模型、算力支持和智能控制方面拥有强大的技术实力。华为的盘古大模型在语言理解、图像识别等方面表现出色，为人形机器人提供了先进的智能算法支持。同时，华为在芯片、通信等领域的技术优势，能够为人形机器人提供强大的算力和稳定的数据传输保障。华为通过与多家企业签署合作备忘录，共同开展人形机器人技术的研发和应用，构建了一个以华为为核心的产业生态。2. 合作与创新华为注重与产业链上下游企业的合作与创新，通过联合研发、技术共享等方式，推动人形机器人产业的发展。例如，与机器人本体制造商合作，将华为的智能技术嵌入到机器人产品中；与应用开发商合作，拓展人形机器人在不同场景的应用。这种合作模式不仅加速了技术的落地和应用，也促进了产业生态的完善。（二）OpenAI等AI企业1. 智能算法与人形机器人的融合OpenAI等AI企业在智能算法研发方面处于世界领先水平。其开发的GPT系列模型在自然语言处理领域取得了重大突破，为人形机器人的智能化交互提供了强大的支持。通过将智能算法与人形机器人... 查看更多 -
2025年人形机器人产业爆发：5大趋势与3大赢家预测（上）2025-03-212025年人形机器人产业正悄然崛起，传统车企、家电企业、高科技公司等都纷纷扎入其中。随着人工智能、精密机械和智能制造技术的飞速发展，人形机器人正从科幻走向现实，逐渐融入我们的生活和工作。人形机器人不仅代表着科技的前沿，更预示着未来社会的深刻变革。它们将如何改变我们的生活方式、工作模式乃至社会结构？中国出海半导体网将尝试深入探讨人形机器人产业的现状、知名企业布局、技术突破、市场前景以及未来发展趋势，为您呈现这一新兴产业的全景图。一、人形机器人产业爆发的背景与驱动因素（一）技术突破1. AI技术的飞跃AI技术的飞速发展为人形机器人提供了强大的“大脑”。多模态大模型能够处理和理解多种类型的数据，使人形机器人具备了自然语言处理、图像识别、环境感知等能力。例如，OpenAI的GPT系列模型不断升级，其在语言理解和生成方面的表现令人惊艳，为人形机器人的智能化交互奠定了基础。同时，深度学习和强化学习技术的进步，使人形机器人能够通过不断的学习和训练，优化自身的行为和决策，适应复杂多变的环境。2. 传感器技术的革新传感器技术的突破为人形机器人打造了灵敏的“感官”。高精度的视觉传感器、触觉传感器、力觉传感... 查看更多
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