数智园区：多跨协同园区治理解决方案

CoCap：多机器人协同运动捕捉法

的多机器人协同运动捕捉方法，用于在户外环境中捕捉多个演员的动作。 论文方法 1.1 方法描述 该论文提出了一种多机器人系统中的协同视角规划算法，旨在监测动态目标并避免障碍物。每个机器人在有限的图中移动，并根据视觉覆盖奖励选择动作。 1.3 解决的问题 该算法解决了多机器人系统中协同视角规划的问题，即如何使多个机器人协同工作，以最大化它们对环境中的动态目标的视觉覆盖范围。 此外，该算法还考虑了环境中的障碍物，并尝试最小化机器人之间的碰撞概率。因此，该算法可以在实际应用中提高多机器人系统的效率和可靠性。 论文实验 本文介绍了作者对多无人机协同拍摄系统的实验研究。 方法创新点 本文的主要贡献在于提出了一种新的多机器人协同视角规划系统，该系统能够平衡机器人之间的冲突和个体视角奖励，并且能够在复杂的环境中实现多样化的视角覆盖。

多机器人协同全覆盖路径规划

REF：面向多机器人协作的路径规划与跟踪 控制研究 1. 基于图的方法：基于遗传算法或蚁群算法进行建模和遍历 多机器人全覆盖：在单机器人全覆盖路径规划的基础上，并结合任务分配、区域划分、路径优化、机器人协作和环境适应性等策略，实现更智能的全覆盖路径规划 基于图优化的 Cartographer 算法：通过前后端分离的结构，结合激光雷达、IMU 及里程计信息，实现机器人的定位与建图 前端：由扫描匹配、运动滤波和子图构建等模块，实现机器人当前位姿的实时估计 回环：当检测到机器人空间距离近和激光匹配度高 ，将全覆盖路径规划的多机器人协作的问题转化为单机器人规划问题（生成树覆盖算法），从而减少计算复杂度。 路径长度：各机器人所需路径的总长度，路径长度越短，说明任务执行效率越高 覆盖率：表示机器人实际覆盖区域与待覆盖区域的比值，覆盖率越高效果越好 任务执行时间：整个多机器人系统完成全覆盖任务所需的时间，分别统计各机器人的执行时间

新能源行业数智化供应链协同解决方案

产品核心功能 —— image.png ▣ 1、全程电子化、降本增效 招标等采购过程全程电子化，有效实现过程规范，从需求发布到招标报价，采供双方业务线上协同，降本增效。 ▣ 3、打破信息孤岛，为采购业务赋能 系统提供完善、多元化的接口与各大ERP厂商实现对接，实时交互，打破信息壁垒，从而提高供应链协同效率。 ▣ 3、渠道开发，构建高效的渠道网络 规划渠道体系，标准化经销商、终端开发流程，提升整体业务效率。 提升内外部协同效率，数据驱动获取更多利润，从而增加客户、提升销量，降低成本、加速资金流转，助力销售模式变革！ ▣ 3、增强网上订货供应链系统业务管控 订货供应链平台支持分角色、分区域、权限管理，权责分明，管理清晰，订货供应链系统企业数据安全可靠。

纺织服装产业数智化供应链协同转型解决方案

▣ 3、物流与库存管理，全程追踪订单状态 系统可管理订单的进程，全程追踪订单状态，消费者可以实时了解到订单的配送进程。同时也可与企业已有的ERP系统无缝对接，实现库存管理。 ▣ 2、平台化管理，采购执行全协同 门户、流程、内容、集成、消息、组织7大引擎，构建采购管理应用，根据需求实现便捷的调整与扩展、对接集成财务、ERP等系统，实现采购管理和采购执行全协同。 ▣ 3、全程电子化，安全便捷 打通内外，实现业务协同，实现供应商资质审查及认证、招投标、合同、协议、订单、对账单、收货单等文件的电子签署。 ▣ 3、财务对账清晰明了，避免错账漏账 资金账户、往来对账、收支明细、订单收款一目了然，自动生成对账单，款项订单一一对应，高效精准对账。 ▣ 3、实现精准监控，智能管货 平台资金流向精准监控，代理分红精准计算，平台利润大数据分析，给服装企业提供最精准的战略决策支持。

连锁商业的下一站，是AI协同运营 智睿视界

3. 大型零售集合店 核心需求：陈列管理、门店空岗、设备运行状态。 技术实现：员工可通过统一App，依据预设模板进行日常巡检并拍照上传，系统自动比对标准。 通过上述方案，不同规模门店可获得约6-18个月的ROI回收周期，部分品牌在实践中实现了人效提升超30%。 三、 平台化演进：从“巡检工具”到“AI协同运营中枢”该平台的定位并非单一的巡检工具，而是一个覆盖“总部-区域-门店”全链路的协同运营平台。 场景一：跨层级任务协同 流程：总部在App中设定运营标准（如新品陈列），AI自动生成可视化操作指南并推送至全国门店。 它从一个解决单点问题的“工具”，演进为一个促进组织协同、驱动精细化运营的“平台”，为现代连锁商业的数字化转型提供了可供参考的技术与实践范式。​

稚晖君-智元人形机器人问世了

刚刚，稚晖君的创业公司「智元机器人」开了自己的第一场发布会。 发布了首款产品「远征 A1」。 稚晖君表示：「远征 A1 是我们的第一台通用型智具身智能机器人，它融合了各种先进的本体控制、感知、认知和决策的智能技术，基于当前 AI 领域前沿的大语言模型，以及我们自研的视觉控制模型，完成了一系列创新 在发布会上，稚晖君还利用视频演示了智元远征 A1 机器人的一些实际应用，例如代替人类从事流水线上的工作。 在 CG 演示视频中，我们也看到了稚晖君模仿波士顿动力的那「暴力」一脚，对远征 A1 机器人踹了一脚和打了一拳，或许是因为稚晖君的动作幅度较小，智元远征 A1 机器人反馈的摇晃幅度也明显较轻。 遗憾的是，我们并未在发布会上看到智元远征 A1 机器人的实际演示，但在发布会的最后，正如开头所展示的那样，智元远征 A1 机器人也缓缓走上发布会中央，完成了初次亮相。

用上机器人就等于家电“智造”？

随着自动化设备成本逐步下降，以及机器人下游应用领域得不断拓展，尽管脚步慢于汽车和消费品行业，如今在家电领域，美的、创维、格兰仕、格力、海信、志高、奥马等，都在大量使用自动化设备或机器人，以使得品质稳定得到保障 未来的家电制造工厂里，机器人将发挥越来越重要的作用。据预测，未来几年中国机器人每年新增数量将会保持在35%左右，预计2020年，中国市场工业机器人新增量将达到22万台。 但家电企业的制造转型仅仅是换上自动化生产线、用上机器人而已吗？ 显然不是。 所以，不能用上了机器人就可以说自己在进行“智能制造”的，家电制造企业现在做的都只是向智能制造转型的第一步，接下来对信息化系统的搭建将更为考验。

ROS控制多台机器人实现多机协同

实现思路 1.1 两台机器人跟随 1.2 多台机器人编队 2 TF工具的使用 2.1 什么是TF 2.2 TF的构成 2.3 向TF工具广播发送自己位置 2.4 向TF工具收听获取坐标关系 3 通过 之后通过订阅 TF工具 中两机器人的关系即可。 之后通过两机器人之间的位姿关系可获得两机器人的 距离 和 姿态角差值，通过PID控制分别发布 速度 和 角速度 指令，实现机器人的跟随控制。 _bringup turtlebot3_robot.launch --screen 之后再运行rosrun前也加上命名空间即可对应不同的机器人了 ROS_NAMESPACE=robot1 rosrun turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key ROS_NAMESPACE=robot2 rosrun turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key ROS_NAMESPACE=robot3 rosrun turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key 5.

多机器人协同首现基础模型技术突破

多机器人协同首现基础模型技术突破大型语言模型等基础模型引入了AI新范式：无需数据标注，通过海量数据自监督训练的大模型可学习通用能力。该范式最著名的应用集中在语言、图像和视频生成领域。 在某机构，答案在于管理机器人集群。今年6月，我们宣布开发出新型基础模型DeepFleet，用于预测物流中心和分拣中心内移动机器人的交互行为。 尽管清楚机器人的运行算法，但实时模拟数千台机器人的交互需消耗巨额计算资源。相比之下，学习型模型能快速推断交通流模式。 我们将位置预测视为预训练任务，如同基于下一词预测训练的聊天机器人能回答多样化问题，基于位置预测的预训练可使AI为移动机器人集群生成通用解决方案。 机器人-场地模型undefined使用交叉注意力机制融合机器人嵌入与场地状态嵌入，捕获机器人间及机器人与场地关系，通过输出头预测动作。

白皮书：智算中心光电协同交换网络全栈技术

《智算中心光电协同交换网络全栈技术白皮书》（2025 年 8 月，由湖南大学、中国联通研究院等多单位联合编写）指出，在 AI 大模型参数量指数级增长推动智算需求爆发的背景下，传统纯电交换网络因在端口密度 二、智算中心发展与光电协同网络兴起 （1）国家政策推动 2025 年 1 月：《国家数据基础 设施建设指引》强调 “高效弹性传输网络” 对大模型训推的支撑作用，要求提升数据交换性能、降低传输成本。 （3）光电协同网络的兴起 电交换瓶颈： 端口密度：主流商用电交换芯片容量102.4 Tbps（如 Broadcom Tomahawk 6），国产芯片仅25.6 Tbps，难满足万卡集群需求。 光器件切换速度不足；3. 高速光模块能耗散热问题 尽管光交换技术具有高带宽、低延迟、可扩展等一系列优点，但在智算中心中应用全光交换面临诸多的现实挑战。 现阶段使用光电协同方案组建智算中心网络，以结合光域的高速传输和电域的灵活控制，是更为实际的方案。

高科技电子行业SRM供应商协同数智化解决方案

1、产量需求增大，品质要求高▣ 2、零备件种类多，物料难管理▣ 3、生产节奏加快，流程压力大▣ 4、设备种类多，集成难度加大解决方案●●●▬  高科技电子行业 S2B2C商城 ▬全渠道协同  业务处理规范化 ▬  高科技电子行业供应商管理 ▬降本增效 优选资源 库存协同高科技电子供应商管理系统全过程的数字化，能够帮助企业优化繁琐的供应商准入流程，规避劣质供应商，挖掘更优质的供应商资源，让供应商管理的数据更加透明可用 ▣ 2、供加强产业链协同，零差错高效率供应商管理系统可通过助力企业了解采购订单信息、交货信息、支付信息等，并能迅速传达需求指令、变更请求等，保证内外部沟通高效、准确，减少人为差错。 ▣ 3、强化信息整合，深度挖掘数据价值供应商管理深入开发业务场景，加强供应商数据收集和分析，深度挖掘数据价值，以大数据为新动能，强化企业供应商管理能力、提升采购管理水平。 ▣ 2、平台化统一管理，采购执行全线协同门户、流程、内容、建模、集成、消息、组织7大引擎，构建采购管理应用，根据需求实现便捷的调整与扩展、对接集成财务、预算等系统，实现采购管理和采购执行全协同。

腾讯云智算解决方案：以软硬协同架构突破AI算力瓶颈

构建算存网一体化的高性能智算底座 腾讯云通过自研硬件与软件加速套件协同优化，提供全栈智算解决方案： 硬件创新：搭载业内独有3.2T RDMA星脉网络，实现拥塞降低40%，配合高性能存储组件CFS Turbo

腾讯&泛微协同办公联合解决方案：构建组织数智化运营平台

识别组织数智化协同瓶颈 组织需整合内外部协同、统一系统入口以提升运营效率，但面临多系统割裂（OA/ERP/HR/CRM等独立运作）、沟通渠道分散、应用集成复杂、数据检索低效等挑战。 泛微网络科技股份有限公司（上交所主板上市公司，股票代码：603039；国家规划布局内重点软件企业）20⁺年专注协同管理软件研发，服务80,000⁺家大中型组织用户案例，沉淀87个细分行业解决方案，发现客户核心诉求为构建统一数智化运营平台 ，实现“人、事、应用、数据”一体化协同。 /会议/印控/督查督办等16类专项应用； 技术支撑：低代码平台（智能搭建/低代码/全代码）、可信数字化（数字身份/电子签章/数字存证）、七大引擎（组织/门户/流程/内容/移动/建模/集成引擎）、数智大脑 undefined核心价值聚焦五统一：统一组织（内外部人员同平台）、统一沟通（类微信即时通讯）、统一用户（多系统待办集成）、统一应用（千人千面移动门户）、统一搜索（7x24小时智能语音助手跨系统检索）。

机器人视觉3

随着技术的发展，3D相机的使用越来越频繁，当然如果价格亲民点、再亲民点，那将得到更多的使用。 今天我们就来说说3D相机和机器人之间那些思维。 往往3D相机是标定工具的，因此相机给出的位置信息对于机器人来说相当于绝对坐标值，就是说相机给了这个产品的位置信息，机器人拿到就直接执行这个位置就可以了。 首先我们来了解一下3D相机的原理： 3D相机是通过“激光”扫描得到镜头下物体轮廓的点云，并且计算出预先设置好的特征，并且计算出机器人tcp的位置 由此看来相机需要知道机器人的base坐标系位置，tcp 把这个位置信息发送给机器人。 当机器人收到后只需要执行这个位置就可以实现抓取了。 真的吗！！！ 回头看看我们前面说过相机给我们的数据是：机器人的base坐标系下，tcp位置，tcp抓取姿态。

智源Emu3登顶Nature

题图摄于故宫神武门 近期国内 AI 圈最大的新闻之一莫过于中国智源的Emu3多模态大模型，登上了 Nature 正刊！ Emu3到底牛在哪？ 这样一来，模型不用学多种技能，只要像我们猜下一个字一样，“猜”出下一个Token，就能同时搞定文本生成、图片生成、视频生成——相当于一个人，不用换工具，就能同时写文章、画画、剪视频。 Emu3靠“DiDA技术”，直接解决了这个痛点——相当于给AI加了“并行加速器”，把“顺序猜Token”，改成“并行猜Token”，就像我们原来一个人写文章，现在一群人分工写，速度瞬间翻倍。 Emu3成长时间线 Emu3不是突然“封神”的，它的成长路线很清晰，每一步都在迭代升级，咱们用时间线，一眼看懂它的进化史： 2022年：启动研发——智源研究院正式立项，定下“原生多模态”的目标（就是不搞组装

16推荐系统3-4协同过滤算法

Note 对于上述电影推荐系统的问题仅仅建立在每位用户都对数个电影进行了评价，并且每部电影都被数位用户评价过的情况下，这样才能重复这个迭代过程来估计出 和 协同过滤算法 指的是当你执行算法时，要观察大量的用户的实际行为来协同地得到更佳的每个人对电影的评分值 把这两个特点结合起来就能得到真正的协同过滤算法。 如果你有电影的特征，你就可以解出以下的最小化问题，找到用户参数 ? 协同过滤算法可以同时学习这两者。我们的优化目标便改为同时针对 x 和 θ 进行。 ? 协同过滤算法使用步骤： 初始 x(1),x(2),...,x(nm)，θ(1),θ(2),... ,θ(nu)为一些随机小值 使用梯度下降算法最小化代价函数 在训练完算法后，我们预测 θ 为用户 j 给电影 i 的评分 通过这个学习过程获得的特征矩阵包含了有关电影的重要数据，这些数据不总是人能读懂的

优艾智合机器人：构筑智能工厂物流脉搏

作为工业移动机器人领军企业，优艾智合基于移动机器人及软件应用一体化解决方案，实现生产流程全环节的物流自动化与数据闭环，形成智能工厂建设的关键支撑。 目前，优艾智合在工业物流领域形成6大系列产品矩阵，适用于半导体、3C、锂电、汽车等多领域的物流自动化，同时整合大规模集群部署能力、多机协同调度能力，及整厂跨区域跨设备跨系统规划能力，有效实现工厂生产效率和效益的提升 优艾智合从2018年起就专注于复合移动机器人的研发与落地应用，是国内复合移动机器人发展最早、技术最为成熟、应用积累最深厚的企业。 2021年3月，优艾智合发布了针对半导体行业上游晶圆生产和封测环节的复合移动机器人，同时拿下多个国际知名企业晶圆项目，在全球芯片产能亟待提升的紧张形势下，助力芯片智能制造，实现效率与效益的双提升。 目前，优艾智合已经在晶圆制造、芯片封测、分立器件、光电与传感器、3C、机械加工等精密电子制造业场景落地复合移动机器人应用，并在半导体行业形成全场景规模化应用。

“聊天机器人出轨？丨ChatGPT丨小智ai

ChatGPT丨自然语言处理丨人工智能丨语言生成技术丨文本生成丨智能问答丨机器翻译丨深度学习丨AI聊天机器人丨GPT-3这似乎是一个有些玩笑的问题，因为我们很难将人类情感的复杂性和人类行为的多样性带入到一个聊天机器人中 因此，当我们提出“聊天机器人出轨”的问题时，ChatGPT的回答可能会有些简单和机械。它可能会回答：“我是一个聊天机器人，没有情感，所以不存在出轨的问题。” 另一方面，我们可以探讨一下人类对于聊天机器人的期望。我们是否期望聊天机器人能够拥有人类一样的情感和决策能力？这是否合理？聊天机器人是人类发明的一种工具，我们可以根据自己的需求来使用它。 但这并不意味着聊天机器人应该代替人类，或成为人类的伴侣。最后，我们需要意识到人类和聊天机器人之间的差异，以及它们各自的优势。 但是，这个问题引发了我们对于聊天机器人的边界和局限性的思考，以及对于人类和聊天机器人之间关系的理解。图片

多机器人协同在线构建三维场景图

来自：深蓝AI 编辑：东岸因为@一点人工一点智能 原文：多机器人协同在线构建三维场景图 多机器人系统是近年来机器人研究领域的热门话题之一。 本文将介绍一种名为“Hydra-Multi”的多机器人协同在线构建三维场景图的技术。在多机器人系统中，如何使一组机器人在大环境中获得态势感知是一个重要问题。 图3（a）Hydra-Multi 前端检测回路闭合，（b）初始对准步骤使用检测到的机器人间回路闭合和稳健的姿势平均来估计机器人之间的相对姿势； 在该阶段，还提出候选节点合并，(c）使用嵌入变形图方法执行全场景图的优化 在真实场景中，我们使用四个TurtleBot3机器人在实验室中进行了测试。 在实验中，我们比较了Hydra-Multi系统与其他三种方法的性能：单机器人SLAM、多机器人SLAM和多机器人协同建图。 Hydra-Multi 能够将两者结合成一个统一的多机器人场景图（上图） 图5 SMI 数据集中的 Hydra-Multi 04  总结  本文介绍了一种名为“Hydra-Multi”的多机器人协同在线构建三维场景图的技术