中信证券从办的2025年杭州“智能新时代”论坛于5月8日至9日正在杭州举行。本次论坛环绕“人工智能”和“具身智能”两大议题展开，邀请上市公司350余家，共收到跨越1700位投资者和公司企业代表报名，市场反应强烈热闹。本次论坛齐聚头部独角兽企业创始人、上市公司高管及资深行业专家，为投资者供给了高质量的行业洞见，取投资人配合切磋科技立异前沿趋向取投资机缘，寻找穿越周期的持久投资机缘。本篇文章为杭州“智能新时代”论坛系列的第二篇——具身智能行业洞察，为投资人们带来迦智科技、梅卡曼德、光轮智能、灵心巧手、广和通、华培动力、富锐光学科技7家公司带领的出色内容，以及“智能新时代的财产机缘”圆桌论坛上的思维碰撞和出色会商。迦智科技董事长熊蓉颁发了题为《智能机械人帮力制制业转型升级》的宗旨，深切阐发了制制业对机械人的需求，以及近年来机械人手艺前进带来的财产成长机缘。从宏不雅经济角度，正在当前我国生齿老龄化程度进一步加深、劳动力成本持续添加的趋向下，机械人对于我国劳动力稠密型财产延续成长、高精度制制业持续冲破具有主要感化。从制制业本体演化角度，近年来，制制业的环节词从规模化、多量量、流水线，改变为定制化、多批次等，更矫捷通用的机械人成为满脚柔性制制需求的环节。当前机械人颠末数十年成长，曾经从离线编程（如保守汽车出产流水线上的机械臂）正在线决策（如扫地机等），现在曾经走到数据驱动的具身智能阶段。基于专家学问的决策，将算法分化为、决策、规划、节制等多个环节，人工解析建模并优化求解，可注释性相对强，正在定义好的场景范畴内具备较强的靠得住性，但错误谬误正在于比力依赖专业人员的学问，而且对于变化的顺应性较差。到现在数据驱动的具身智能阶段，这一阶段的机械人具备较好的泛化能力，可以或许通过取交互自行获取学问，通用性大大加强，显著降低了对人类专家学问和经验的依赖，为机械人正在制制业中进一步推广奠基了根本。当前阶段，挑和取机缘并存。按照Gartner手艺成熟度曲线，当前人形机械人等仍处正在立异晚期，仍然存正在一些手艺问题障碍机械人正在财产中的使用。因为数据驱动的具身智能比力依赖高质量数据，所以衍生出一些典型问题，好比高质量交互数据缺乏且难以获取、跨使命泛化迁徙坚苦、进行快速高精度操做较为坚苦等。正在上述挑和下，当前机械人仍然比拟以往具备高得多的上限，例如人形机械人曾经能正在多变下不变完成油漆涂覆、零售场景物体抓取搬运、柔性材料抓取取处置等复杂操做。梅卡曼德创始人兼CEO邵天兰做题为《具身智能的手艺演朝上进步贸易冲破》从题。机械人使用场景可分为办事物品（如制制和物流）、办事人（如照应小孩）以及两头态的科研、教育和文娱三类。梅卡曼德畴前者起头，聚焦机械人手、眼、脑正在汽车、物流、家电、3C、锂电等场景使用。从可控性、付费能力、用户专业性和使命品种四大维度阐发场景：大型制制业可控性高、付费能力强、用户专业性高、使命相对可控但品种多；小我家庭相对不成控、付费能力衰、使命繁多且一次性；办事业使命多样，从动化难，可能导致总成本不降反增，从动化难度极大，适合巨头公司。机械人智能可分为L0-L4五个品级。L0和L1正在制制业已大规模成熟落地，如西门子、汇川等。梅卡曼德率先实现L2规模化、通用化、尺度化使用，已适配跨越1000种型号机械人，海外营业占比近半。L3全球良多公司正在测验考试，尚未有不变使用，梅卡曼德估计2025-26年起头有初步使用。从公用场景产物向通用化场景过渡的三个次要妨碍：1）机械：硬件机械通用性需大幅提拔，良多所谓通用形态正在现实使用中仍需定制；2）算法靠得住性：通用性和靠得住性兼顾罕见，正在海量使用中同时靠得住性很难；3）分析成本：运转大模子算力需求导致分析成本较高。光轮智能创始人、CEO谢晨颁发了题为《合成数据是具身智能必经之》的宗旨。谢晨指出，数据曾经成为AGI研发的最焦点配方。狂言语模子的预锻炼数据来历于互联网，数据量充脚，从动驾驶的数据获取体例是通过车队采集大量实正在数据，其成底细对可控，而具身智能目前预锻炼数据极其匮乏，无论是互联网数据仍是基于机械人本体收集的实正在数据，目前都极其无限，数据量遍及正在几万个小时，将来的需求量级却可能是从动驾驶和狂言语模子的上千倍，这一需求为数据财产带来了新的机缘。面临数据匮乏的挑和，合成数据成为具身智能成长的环节。谢晨暗示，合成数据通过仿实手艺生成，让专家示范融入进合成数据，以高质量的人类示范数据为根本再通过仿实手艺进行放大和泛化，能够提拔合成数据的质量以及模子锻炼和验证的结果取效率。谢晨引见了公司的Real2Sim2Real+Realism Validation手艺方案，通过自研物理仿实引擎实现物理沉建、正在仿实中采集包含专家示范的高质量操做数据和VLA模子机能验证，确保合成数据能实正提拔客户模子结果。光轮智能目前办事了包罗英伟达、Deepmind、Figure、智元机械人、银河通用等头部具身智能公司，并通过供给合成数据处理方案帮力了英伟达最新发布的GR00T N1——全球首个开源的人形机械人根本模子。灵心巧手结合创始人苏洋做题为《工致手的 AGI之》的分享。他起首展现了其取狂言语模子的对话——他的问题是，“工致手的AGI之是什么？”，虽然狂言语模子给出了极具框架性的回答，但苏洋暗示正在工致手范畴主要的不是谜底，而是问题的定义——什么是好的工致手？针对这必然义当然有良多谜底，但正在灵心巧手的视野里，他们更倾向于从解除法的角度寻找谜底。好的工致手该当不是做手外形的机械人，只要“颜值”，没有度（以至就是个夹爪）；该当不是只存正在 PPT 里，或者只要寥寥几只正在客户手里；该当不是买了之后，除了摄影、握手之外，就正在展现柜里；该当不是价钱超等高贵，一双手价钱抵一台劳斯莱斯；该当不是只要硬件本体，不扶植任何数据平台，不进行任何开源；该当不是市场里都是“友商”整零和博弈，和生态伙伴四处开和；该当不是客户们买前热情弥漫，买后就不管不问。为了创制出“最优的工致手”，苏洋引见了灵心巧手的AGI五步走策略：1）必需可以或许处理用户痛点；2）软硬件绝对不克不及割裂；3）低成本获取数据的能力；4）提拔端侧能力；5）扶植普遍的伴侣圈/生态圈。苏洋认为工致手厂商应积极拥抱多条手艺线、积极的研究新方案、并取已无方案连系，沉点放正在可以或许落地，发生价值上。灵心巧手方针持续定义工致操做手艺高度，引领机械人迈向实正在世界。广和通AIC担任人张泫舜颁发了题为《端侧智驭：具身智能机械人取端到端模子的融合实践》的从题。具身智能以“第一人称”视角实现取及时决策，鞭策机械人从工业场景向商用、家庭场景拓展，边缘算力的需求将催生高算力端侧芯片及处理方案的迸发式增加，及时响应和当地化摆设是机械人智能化落地的环节。针对机械人开辟的手艺演进能够以从动驾驶“端到端模子”趋向做为参照：通过输入端（视觉信号）取输出端（机械动做）的间接映照，代替保守多模块架构，代码量大幅缩减，但对数据和算力的需求大幅提拔。瞻望来看，通信模组厂商无望凭仗向AI高算力处理方案供应商转型的计谋，为端侧智能时代的手艺融合取生态共建供给了新范式。华培动力董事长吴怀磊颁发了题为《传感器市场机缘取挑和》的从题。吴怀磊指出，传感器包含范畴广漠，涵盖温度、压力、等，全球市场庞大，目前正在工业、汽车等范畴使用普遍，伴跟着电动化、智能化成长速度快。将来正在人形机械人、低空经济等立异范畴仍是财产焦点。从财产成长角度看，传感器行业的汗青就是汽车财产成长的缩影。汽车财产履历了“当地出产满脚当地汽车市场需求”，到“当地出产满脚海外汽车市场需求”，再到“海外出产满脚海外汽车市场需求”的三个阶段。目前正在全球地缘、关税壁垒等外部场面地步的挑和下，汽车行业也面对较大挑和。吴怀磊认为，将来行业破局方式的焦点正在于出海。吴总从传感器行业的全球合作款式取出海前提等方面切入，总结公司经验，指出“决心取基因”、“人才储蓄”、“数字化运营系统”取“集团化的办理系统”是出海的焦点要素。吴怀磊指出，传感器行业成长无望通过“内生+外延”的体例，完成：1）传感器带动芯片的快速成长；2）从当前传感器手艺到更多样化的车规级传感器扩张；3）从车规级传感器到工业传感器的扩张；4）从车规级传感器到人形机械人以及低空航空的扩张。富锐光学科技董事长张小富正在《机械人之眼-激光雷达的实践取瞻望》的中引见了激光雷达行业的手艺线、使用场景，并对将来激光雷达取机械人的连系进行了瞻望。目前车载、机械人等范畴使用最多的是ToF（飞翔时间）体例的激光雷达，相位法、调频持续波等手艺尚未大规模使用。激光雷达环节手艺要点一是测距精度，二是平安性，国产还有待进一步冲破。从使用场景来看，避障品级的场景对激光雷达的测距精度、角分辩率要求较低，包罗扫地机械、商场和餐厅等办事机械人；级此外场景对激光雷达要求提高，包罗辅帮驾驶无人机械人、智能割草机；识别品级的场景次要依托多线激光雷达，包罗无人叉车、具身机械人。张小富指出，目前中国激光雷告竣长掉队于机械人需求，车载激光雷达侧沉于分辩率取识别能力，对精度要求相对宽松；机械人激光雷达对精度要求极高，误差需节制正在厘米级以至毫米级。将来无望通过产物迭代取手艺融合，提高测距精度和角分辩率、降低量产成本。2024年中国激光雷达出货量不脚200万台，将来无望提拔到亿台量级。金盘科技董事长李志远暗示公司所正在财产本来是典型的离散型制制业，现在通过自从研发实践，转型为流程型全数字化制制业。正在此过程中，工业机械人已使用七、八年，车间人数大幅削减，取而代之的是从动化、数字化配备。自2021年公司人员几乎没有添加，但产值不竭攀升，充实表现出数字化转型正在现代制制业中的环节感化。他认为工业协做机械人能够处理工业反复性、尺度化问题及部门非标动做。这类机械人可替代人正在恶劣中的低附加值反复劳动，提拔附加值。华塑科技锂电首席手艺官徐天财指出，取保守数据核心沉视存储、以 CPU 为从分歧，AI 数据核心更依赖 GPU，侧沉运算。AI 数据核心对电力霎时响应、电力质量及谐波要求极高。将来 AI 数据核心将正在GPU 工艺迭代、温控系统智能化、供电体例升级等方面实现冲破。正在备用电源线上，比拟柴油发电机、铅酸电池，锂电正在平安性、高倍率放电机能及反映速度上实现质的飞跃。跟着手艺前进和平安问题的处理，锂电备电系统以及新型电池无望逐渐成为数据核心从力电源系统。元戎启行CFO金雷提到公司为了冲破地图法则和高贵成本的限制，曾经转向单机智能无图标的目的，强调机械取物理世界的及时交互算法。他暗示从动驾驶行业的成功依赖高质量数据、高效算法和根基功堆集，将来实正的机械人应具备两大能力：一是正在物理世界中自从决策挪动的能力，二是使命施行能力。物理世界中自从决策挪动的能力是智驾取机械人所通用的，最终方针是让机械人可以或许像人类一样自从地正在各类中。永赢基金先辈制制基金司理张璐认为机械人板块呈现了三个次要变化。起首，机械人板块参取者涌入。从一个较为小众的范畴，到现正在吸引汽车、机械、电芯、互联网、家电等保守实业公司涌入。其次，政策端赐与了强力支撑。2025 年起头，人形机械人量产取得环节冲破。这意味着机械人将逐步从小众的科研、展现阶段大规模出产和现实使用。瞻望将来，硬件方面，关心电机、减速器、丝杠、传感器等价值量较大的细分环节；软件方面，跟着人形机械人行业的成长，中持久关沉视点可能会从硬件转移到软件。全体来看，本年做为机械人量产元年，机械人板块投资价值凸起。鹏华基金权益投资三部总司理闫思倩认为AI落地场景里空间最大的就是机械人，其有可能成为比汽车空间还大的万亿市场。中国正在硬件制制放量以及科技巨头的插手上很是快，国内的财产链都有根本了，有成熟的汽车财产链和无人驾驶的根本，也有DeepSeek等大模子。她暗示正在人形机械人身上采用的一些零部件，好比说滚珠丝杠传感器、工致手以及谐波减速器等等，接下来就有但愿实现零部件出产规模化，这个速度常快的。而正在硬件可以或许施行高难度动做之后，对大脑的锻炼是人形机械人可以或许愈加的像人的很是环节的一步。本会议为非公开闭门会议，相关会议内容仅面向参会人，未经讲话人及掌管人授权，请勿间接或从头拾掇会议的声音、讲稿、纪要等消息。对违反上述要求的行为我司保留逃查的。前往搜狐，查看更多？。