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卡位具身智能“新基建”！华为、百度、腾讯、阿里争当“卖铲人”

腾讯推出的具身智能系列模型和智能体（图源：腾讯）3.百度：锚定数据与算力痛点，搭建具身智能产业研发底座百度的布局则精准切中具身智能产业两大核心痛点——高质量数据稀缺与训练割裂。百度百舸AI计算平台为星海图世界模型训推提效（图源：百度智能云）针对行业高质量数据供给短缺、数据流通缺乏标准的难题，百度智能云联合多家头部具身智能企业推出“具身智能数据超市”，打通数据供需两端而真正的壁垒正向上游迁移——算力、高质量数据、具身大模型、全流程开发平台等，成为决定行业格局的核心变量。

来源：e-works

2026-08-05

具身智能最大的幻觉，是先把人拿掉

发布会列出的是模型名称，背后更值得关注的变化是，具身智能开始被当作一套连续运行的生产系统来设计。前者负责从数据生成动作，后者承担人类动作动力学向机器人迁移、质量评估和强化学习等工作。处理链条中，还会用分割模型识别手部，再叠加机器人模型和图像信息，修正动作端的偏差。接受中间状态，意味着客户也要重新设计流程，把人类接管、异常处理和责任边界写进系统。每一次失败既可能是模型判断错误，也可能来自数据分布、本体结构、网络延迟或流程设计。所谓运营机器人，实际是在运营这整条因果链，并决定哪类错误交给模型学习，哪类风险必须由规则和人直接截断。

工业机器人

来源：极客公园

2026-07-24

2026安徽标杆智能工厂考察之旅

考察团首先参观了蔚来汽车展厅，在讲解员的指引下，大家纷纷体验了蔚来ES8、ET9等旗舰车型，直观感受蔚来在智能驾驶、车身设计、用户体验上的技术突破。大家纷纷表示，蔚来新桥二工厂将自动化、数字化、智能化深度融合，从产线设计、柔性生产到质量管控、技术创新，每一处细节都展现出中国新能源汽车制造的水平，为智能制造落地提供了可借鉴、可复制的实践样本。目前，长虹美菱在研发数字化、生产协同、个性化定制等领域持续突破，通过3D设计、流程数字化等手段缩短研发周期，优化产销协同，提升装备效率与交付能力。依托模块化设计与智能调度系统，一条产线可兼容多种型号产品柔性生产，快速响应市场多样化、定制化需求。随后，考察团来到占地2万平方米的智能立库，这里是工厂高效物流的智慧大脑。数字化转型必须以稳定、可落地的业务流程为基础，先把业主环节、核心业务逻辑梳理清晰，再开展系统设计与流程搭建，才能保障数字化体系有效运行。

来源：e-works

2026-03-19

超亿元融资，这家工业AI公司做对了什么？

早期，设序科技推出了闪设产品线，包括闪设2D（智能出图）与闪设3D（智能设计），主要解决设计环节的绘图效率问题。2026年，公司产品全面升级为则形AI平台。这是一个基于自研工业模型和自然语言技术建立的硬件工程设计研发平台。目前，则形AI平台主要包含几个功能模块。旨在连接几何设计与制造环节的物理AI尚处于研发和测试阶段。 1、替代非创造性劳动的务实路径很多制造企业面临一个突出问题：生产制造的自动化程度极高，但前端工程设计的自动化程度依然较低。传统设计长期依赖人工，面临重复劳动多、产能扩张难等瓶颈。通过则形AI平台和按结果付费的模式，它找到了切入工业设计环节的一种路径。但从提效工具成长为工业设计的基础设施，中间还有很长的路要走。

来源：e-works

2026-08-06

以AI发力数字前端，西门子收购PrecisionInnovations

其目标是建立一条无需人工干预、24小时内完成RTL到GDSII转换的全自动设计流程，以应对设计成本随摩尔定律放缓而急剧上升的挑战。整合PrecisionInnovations的AI驱动早期设计探索技术，能够显著缩短流片周期并改善功耗、性能和面积（PPA）表现。其次是完善端到端数字设计流程。在代码开源的背景下，软件更新速度、工艺设计套件（PDK）的集成度以及事故响应能力，被认为是构成核心竞争力的关键要素。借助PrecisionInnovations评估大量设计方案的能力，设计团队有望在早期利用AI聚焦核心创新，减少后期的工程迭代。结合西门子原有的数字实现与验证体系，整体流程的连贯性可得到显著提升。西门子表示，此举可帮助客户应对设计复杂性、缩短周期并提升研发效率。在当前先进SoC流片成本高昂、周期漫长的背景下，早期设计探索的优化对最终商业回报可产生放大效应。

来源：e-works

2026-07-24

2026第十一届日本精益制造考察之旅

●质量损失：降低50%—通过表面贴装运行管理系统的数字化监控与防错，不良品带来的经济和材料损失直接减半。循环经济设计（DfCE）松下推出了DesignforCircularEconomy理念，彻底打破“环保即亏损”的传统魔咒。现场展示的概念滚筒洗衣机，核心热交换器采用“模块化、免螺丝、直抽式”设计，机械臂数秒即可无损抓取。从CREAFORM的数字孪生到iCAD的生成式设计，从NVIDIAGR00T的具身智能到软银的AMR调度，本届展会清晰呈现了一个趋势：AI正从辅助工具演变为工业设计与制造的核心协同伙伴，软硬件一体化能力将成为未来制造业竞争的关键分水岭其厂房结构采用超出日本建筑基准法1.25倍的抗震构造设计，采用钢筋混凝土耐震夹层。

来源：精益制造

2026-07-09

精益筑基，数字领航

通过顶层规划设计，西开有限以智能制造L4级智能工厂的建设为目标，将助力企业从传统设备制造转型为数字化制造、绿色制造、服务型制造的高端智能制造模式，从而更好地适应安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合的新型电力系统需求公司全面推进以统建系统ERP、SRM、MDM为主线的数字化建设，同步开展MES、QMS、PLM、高压试验平台以及工艺仿真和数字孪生自建系统的稳步推进，实现了企业管理、营销服务、研发设计、生产制造、质量管控一体联动计划执行性差：一体联动计划由人工根据交期和经验产能编制，生产协同性差，物料齐套性差，反馈不及时，数据量庞杂，生产执行效率低，交付过程中合同变更、设计确认、物料齐套、生产过程异常透明、异常管控等生产运营管理主要依靠人工收集生产数据，MES系统自动将信号进妆发，指导仓库进行物流配送；物料配送配送完成后，产线自动化进行扫码到料确认，回传信息给MES，MES及时进行数据更新和账务处理，从而减少线下手工单据，提升账务的准确性与及时性；质量管理：通过MES质量管理模块，规范记录自检、互检、专检数据，并自动汇总同步至质量管理系统（QMS）生成报告，一旦发生质量问题，可快速、准确地定位环节、批次与原因，实现正向跟踪与反向追溯，支持质量持续改进；异常管理

来源：e-works

2026-03-25

未来工厂：为何要先试错，方能决胜千里？

在真实车辆撞上测试屏障之前，工程师们早已探索完所有设计可能性。的确，工程师已经很擅长在对实体产品做出改动前，通过数字技术深入了解其特性。而现在，企业需要以对待产品的态度，来对待工厂。这种“数字试错、实体落地”的模式已被证明能有效提升生产效率，降低试错成本——在进入现实世界之前，数字世界的试错并非损耗，而是制造业高质量发展的必经之路。

2026-05-23

合见工软完成IPO辅导，国产EDA全流程平台之路怎么走？

它们的核心壁垒不仅在于单一工具的性能，更在于拥有覆盖芯片设计全流程的工具链。在此背景下，合见工软于2020年成立，定位为构建覆盖数字芯片验证、DFT可测性设计及高速互联IP的全流程EDA平台。二是可测试设计DFT全流程平台，集成了边界扫描、MBIST等工具，已应用于汽车电子和高阶工艺芯片领域。三是数字设计AI智能平台UDA，旨在通过AI技术实现从自然语言需求到RTL设计的自动化。但这种模式存在明显痛点，客户设计芯片时需整合多家厂商的工具，因数据格式不兼容、流程割裂，导致设计效率低下。国际巨头长期与台积电、三星等代工厂绑定，共同开发工艺设计套件（PDK）。客户更换工具需承担高昂的流片试错成本及人员再培训的时间成本。国际巨头已在AI辅助设计领域布局多年并取得进展，合见工软虽推出UDA平台，但要实现从辅助工具到智能化设计的升级，仍需持续的技术验证。

来源：e-works

2026-07-09

AI+史陶比尔SCARA机器人，火腿贴标如何实现自动化？

Timpolot选用的史陶比尔TS2-80HE版本机器人，在设计之初即面向食品行业应用，具备：光滑、易清洁的表面结构可耐受工业清洁剂和中压水冲洗食品级H1润滑油卫生型结构设计这些设计细节，使贴标系统能够在高卫生要求的环境中实现长期稳定运行

工业机器人

来源：史陶比尔机器人

2026-08-03

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