焊接，曾被称作工业制造的 " 针线活 " —— 传统焊工如同经验丰富的裁缝，靠肉眼判断焊缝、凭手感控 制电流，但效率低、质量波动大，且长期面临高温、烟尘的健康威胁。 焊接机器人的诞生，如同为制造业引入了一台 "智能缝纫机"：它能以毫米级精度"穿针引线"，用算法替代 经验，用持续稳定取代人力疲劳。 在 1969 年 通用汽车首次将工业机器人用于点焊 的时候，虽然惊艳其精度和速度，却也一度困扰于这庞 大产品的体积与笨重感：这不是一个符合人类美学与使用习惯的产品。 2025 年 4 月 25 日，我们在法奥以" FAIRINO AIRLab 让机器人看懂焊缝"为主题的产品发布会上， 看 到了人类机器人技术的再次进化。 这场发布会不仅展现了 AI 视觉与协作机器人的深度融合能力，更 为汽车制造、钢结构、船舶等行业的焊 接工艺降本增效开辟了新路径。 数十年来，在如 FANUC 、 ABB 、 KUKA 等日本和欧洲企业主导下，焊接领域的机器人经历了数次革命 性的迭代，例如激光跟踪、视觉系统在机器人上集成，提升了焊接路径精度。又例如采用 PLC 和计算机控 制，实现了机器人复杂轨迹的规划。机器人焊接技术的精度越来越高，应 ...

温馨提示 ： 点击下方图片，查看运营团队2025年最新原创报告（共210页） 具身智能赛道共有19家企业入榜，其中成立仅1年、刚完成 5.28 亿元 Pre-A 轮融资的"清华系"具身智能机器人公 司[ 千寻智能 ]成为榜单中最年轻创企；除此之外，公司还成功入选"2025杭州准独角兽企业"、"杭州AI18罗汉"三 项重磅榜单。 —— 公司依托"顶尖团队+全栈能力"的稀缺性组合，在资本市场备受青睐，成立1年时间，公司已完成4轮融资： 2024年3月，完成种子轮融资， 由顺为资本（"小米系"）领投，绿洲资本跟投； 2024年8月， 完成天使轮融资，由弘晖基金领投， 达晨创投 、千乘资本跟投，顺为资本和绿洲资本老股东 加码； 种子轮+天使轮累计融资 近2亿元； 2024年11月，完成 柏睿资本 独投 天使+轮融资； 2025年3月31日， 完成 5.28 亿元 Pre-A 轮融资， 本轮融资由阿美风险投资旗下Prosperity7 Ventures(P7)领投，招商局创投、 广发信德 、靖亚资本、东方富海、 东方嘉富 、 华控基金、达晨财智、 柏睿资本、弘晖基金、千乘资本参投；本轮融资后，公司将持续加速具身大模型的 ...

点击注册小程序 查看完整报告 特别申明： 本订阅号中所涉及的证券研究信息由光大证券研究所编写，仅面向光大证券专业投资者客户，用作新媒体形势下研究 信息和研究观点的沟通交流。非光大证券专业投资者客户，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号 难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。光大证券研究所不会因关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相 关人员为光大证券的客户。 1Q25业绩承压 1Q25总收入同比-9.2%/环比-24.8%至193.4亿美元，总毛利率同比-1.1pcts/环比持平至16.3%，R&D费用率同比 +1.9pcts/环比+2.3pcts至7.3%，SG&A费用率同比持平/环比+1.4pcts至6.5%，Non-GAAP归母净利润同比-39.2%/ 环比-55.7%至9.3亿美元（Non-GAAP单车净利润同比-30.1%/环比-34.8%至2,774美元）。我们判断，1Q25特斯 拉业绩承压主要受累于产线升级（Model Y新老产品交替）+欧美市场品牌危机等多方因素导致的销量回落影 响。 车端销量走低拖累盈利，储能业务毛利率再创新高 汽车业务：1Q25特斯拉全球交付量同比-13. ...

Group 1: Industry Overview - The humanoid robot industry has made rapid progress this year, with significant public interest sparked by events such as the Spring Festival Gala and the first humanoid robot half marathon [1] - Key technologies driving advancements in humanoid robots include large language models (LLM), visual language models (VLM), and visual language action end-to-end models (VLA), which enhance interaction perception and generalization capabilities [1][3] - Despite advancements, challenges remain in data collection, robot morphology applications, and the integration of large and small brain systems [1][3] Group 2: Data Challenges - The industry faces a bottleneck in data scarcity, particularly in acquiring 3D data necessary for training robots to perform tasks in physical environments [3][4] - Traditional data collection methods are costly and time-consuming, with companies like Zhiyuan Robotics employing extensive human resources for data gathering [4] - The introduction of 3D generative AI for Sim2Real simulation is seen as a potential solution to meet the high demand for generalizable data in embodied intelligence [4] Group 3: Technological Evolution - The evolution of robots has progressed through three stages: industrial automation, large models, and end-to-end large models, each serving different application needs [6] - End-to-end models integrate multimodal inputs and outputs, improving decision-making efficiency and enhancing humanoid robot capabilities [6][7] - Experts emphasize that humanoid robots are not synonymous with embodied intelligence, but they represent significant demand and challenges for the technology [7] Group 4: Brain Integration Solutions - The integration of large and small brain systems is a focus area, with companies like Intel and Dongtu Technology proposing solutions to reduce costs and improve software development efficiency [9][10] - Challenges in achieving brain integration include ensuring real-time performance and managing dynamic computational loads during robot operation [10][11] - The market is pushing for a convergence of technologies, requiring robots to perform tasks in various scenarios while maintaining flexibility and intelligent interaction capabilities [12]

以下文章来源于深蓝具身智能 ，作者深蓝学院-具身君 深蓝具身智能 . 深蓝学院旗下专注于具身智能与大模型的资讯与干货分享 "智能体不应被语言或视角束缚， 记忆与感知的融合才是自由导航的钥匙" 介绍本文具体工作前，先一起回顾一下 现有VLN的分类，如表1所示，大致分为 三类 ：基于大语言模型（LLM）的导航、基于价值地图的导航和基于 视觉语言模型（VLM）的导航。 | सेंड | 说明 | 方法 | 优点 | 缺点 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 基于LLM的 导航 | 构建全局记忆地 图,用自然语言 | LFG | 维护全局地 | 缺乏高维语义信 息, 削弱空间推理 | | | 描述候选目标点 | VoroNav | 图,使用高 | | | | | ESC | | 能力 | | | 位置,使用LLM生 成行动决策 | OpenIMNav | 级推理 | | | 基于价值地 | 根据自我视角观 察计算全局价值 | VLFM | 解决长时导 | 价值地图基于局部 观察,缺乏全局视 | | 图的导航 | 函数,根据生成 | InstructNav | 航的记忆遗 | 角,导 ...

Core Viewpoint - New Mei Xing has demonstrated impressive financial performance and innovation in the liquid food packaging machinery industry, capitalizing on trends towards smart, digital, and sustainable solutions [1][2]. Financial Performance - In 2024, New Mei Xing reported revenue of 1.075 billion yuan, a year-on-year increase of 15.78% - The net profit attributable to shareholders was 45.2522 million yuan, up 94.36% year-on-year - Basic earnings per share reached 0.15 yuan, reflecting an 87.50% increase - For Q1 2025, total revenue was 261 million yuan, a 6.03% increase, with net profit of 21.1639 million yuan, up 118.37% [2]. Innovation and Technology Development - The company focuses on innovation-driven development and has made significant advancements in PET bottle aseptic packaging technology and integrated blowing-filling-capping machines - New Mei Xing is the only Asian supplier with successful commercial applications of three major aseptic processes: PAA wet method, hydrogen peroxide dry method, and electron beam method - The company has also published the first foreign language standard for aseptic blowing-filling-capping machines in China's food packaging machinery industry [3]. Product and Market Expansion - The core business, liquid packaging equipment, contributes over 80% of revenue, with a steady increase in order volume - New products, such as the first 108,000 bottles/hour integrated machine in Asia, enhance the company's competitive edge in the high-end market - The company achieved a net cash flow from operating activities of 236 million yuan in 2024, an increase of 178.54% [2][3]. Globalization and Sustainability - New Mei Xing is accelerating its "technology + market" dual-drive strategy, expanding its global market presence with products sold in over 80 countries and regions - The company has passed ISO 50001 energy management certification and is committed to low-carbon packaging solutions - Investments in talent development and AI technology are aimed at enhancing operational efficiency and supporting clients' ESG goals [5][6].

温馨提示 ： 点击下方图片，查看运营团队2025年最新原创报告（共210页） 说明： 欢迎约稿、刊例合作、行业人士交流 ， 行业交流记得先加入 "机器人头条"知识星球 ，后添加（ 微信号：lietou100w ） 微信； 若有侵权、改稿请联系编辑运营（微信：li_sir_2020）； 正文： 2025年2月20日，国外知名人形机器人独角兽公司【Figure AI】 推出自研通用型视觉语言动作(VLA)模型— Helix ，并开创性采用 双系统架构（ 负责"慢思考"，处理高层语义和目标规划 S2和负责"快反应"，实时执行和调 整动作 S1 ），开启双系统架构VLA模型先河，专为高频率、灵巧控制整个人形机器人上半身而设计。 2025年2月26日， 作为国外最早提出视觉语言动作(VLA)模型，拥有全球具身智能领域"最强创始团队的具身智能 大模型初创公司[Physical Intelligence]（简称 PI或 π ）基于其公司端到端大模型π0（ pi-zero） 推出"分层交互 式机器人"系统（全称：Hierarchical Interactive Robot ，简称Hi Robot） ，它允许整合VLA模型，例 ...

点击招商研究小程序查看PDF报告原文 事件：公司发布 2024 全年及 25Q1 业绩报告， 2024 年营收 59.68 亿元，同比 +109% ，归母净利润 3.93 亿元，同比 +2663% ，扣非归母净利润 3.91 亿元，同比 +64343% 。 25Q1 营收 17.50 亿元，同比 +109%/ 环比 -0.62% ，归母净利润 1.91 亿元，同比 +1265%/ 环比 +60% ，扣非归母净利润 1.89 亿 元，同比 +865%/ 环比 +119% 。我们点评如下： 24 年业绩高增长，盈利能力显著提升。 公司 2024 年营业收入达 59.68 亿元，同比 +109% ，其中智能 手机 / 智慧安防 / 汽车电子收入分别为 32.9/21.5/5.3 亿元，同比 +269%/+29%/+79% 。归母净利润 3.93 亿元，扣非归母净利润 3.91 亿元，分别同比 +2663%/+64343% ，毛利率 21.09% ，同比 +1.12pct ，净利 率 6.58% ，同比 +6.08pct ，盈利能力得到有效改善，主要因为公司前几年为手机及汽车新业务有较多 前置投入，随着收入规模大幅增 ...

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 公司代码：688610 公司简称：埃科光电 第一节 重要提示 2、重大风险提示 1、本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投 资者应当到http://www.sse.com.cn/网站仔细阅读年度报告全文。 公司已在本报告中描述可能存在的风险因素，敬请查阅"第三节管理层讨论与分析"之"四、风险因素"部 分，请投资者注意投资风险。 3、本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整 性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 □是 √否 7、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 2024年度公司以现金为对价，采用集中竞价方式回购公司股份金额为4,991.73万元（不含交易费用）。 公司2024年年度拟不进行利润分配，不派发现金红利，不送红股，不以资本公积金转增股本。 上述利润分配方案已经公司第二届董事会第二次临时会议、第二届监事会第二次临时会议审议通过，尚 需提交公司 2024 年年度股东会审议。 8、是否存在公司治理特殊安排等重要 ...

晚上1点，OpenAI的直播如约而至。 其实在预告的时候，几乎已经等于明示了。 这块大概解释一下，别看底下模型那么多，乱七八糟，各种变体。 但是从最早的o1到如今的o3和o4‑mini，核心差别就在于模型规模、推理能力和插件工具的接入。 没有废话，今天发布的就是o3和o4-mini。 但是奥特曼这个老骗子，之前明明说o3不打算单独发布要融到GPT-5里面一起发，结果今天又发了。。。 ChatGPT Plus、Pro和Team用户从今天开始将在模型选择器中看到o3、o4-mini和o4-mini-high，取代o1、o3-mini和o3-mini-high。 我的已经变了，但是我最想要的o3 pro，还要几周才能提供，就很可惜，现在o1 pro被折叠到了更多模型里。 说实话纯粹的模型参数的进步，其实已经没啥可说的了，这次最让我觉得最大的进步点，是两个： 1. 满血版的o3终于可以使用工具了。 2. o3和o4-mini 是o系列中最新的视觉推理模型，第一次能够在思维链中思考图像了。 照例，我一个一个来说，尽可能给大家一个，非常全面完整的总结。 一.o3和o4-mini性能 其实没有特别多的意思，就跟现在数码圈一 ...