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    前言：后空翻好啊，机器人得学啊！真机器人必会韦伯斯特！人形机器人下半场的竞争胜负手？   如果把 2025 年的人形机器人热潮只理解为“更强的电机、更贵的传感器”，很容易错过真正的拐点：决定机器人能不能在真实世界稳定工作、能不能把动作做到又快又准又安全的，正在从传统的“手写控制链路”，迁移到以强化学习/模仿学习为核心的端到端“小脑模型”——并且，这条路线开始被开源、被工程化、被芯片化，进入可复用、
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    工信部公布了2025年度智能工厂梯度培育名单，格力金湾智能制造工厂凭借“全价值链格力协同屋空调智能工厂”入选最高等级的“领航级”。依托工业互联网RFID、数据中台和AI技术，工厂实现了跨业务、跨环节的数据流贯通，使排程精确到每一台机台，现场作业可由系统自动下发。斯科的RFID自动化解决方案提供智能称重柜、RFID龙门架、RFID隧道机为智能生产线补充关键的自动管理环节。
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  • 仿真数据是人形机器人必选项
    本期访谈嘉宾王德駪介绍了虚时科技（Intime AI）及其在空间智能和人形机器人数据仿真方面的业务和技术。虚时科技通过AI手段实现3D资产和场景生成，并赋予物理属性，帮助进行仿真。空间智能不仅基于人工智能，还需要与具体场景和专业领域结合。虚时科技采用代码底层驱动的空间智能实现方式，具有更好的可编辑性和精确度。在国内创业环境中，虚时科技受益于高效的协作模式和激烈的市场竞争。空间智能的核心是让机器智能理解和创建虚拟环境中的空间。世界模型存在信息缺失和幻觉问题，目前的技术路径还在发展中。合成数据和仿真数据的区别在于是否具备物理属性。解决Sim2Real Gap需要从视觉、几何和物理仿真三个方面入手。目前世界模型无法解决所有问题，但仍具备一定的应用价值。具身智能数据的技术路径主要有真机实采、世界模型生成视频类数据和3D空间仿真数据。合成数据的可控性非常重要，有助于降低使用门槛和适应泛工业需求。虚时科技通过代码生成Mesh结构，提高了数据生成效率。空间智能的应用场景广泛，包括城市与建筑规划、室内设计和泛娱乐领域。游戏和自动驾驶领域对合成数据有不同的需求。具身智能训练需要大量的合成数据来满足多样性需求。遥操作采集的数据存在泛化性和操作员动作习惯的制约。尽管当前的Transformer架构难以实现AGI，但仍有优化空间和新架构的研究前景。
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    人形机器人 运动控制
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