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

报名开启 | 9月1日，腾讯WAIC「智变未来」论坛，邀您共话“产业智变”

9月1日，第五届世界人工智能大会（WAIC）即将拉开帷幕，同时，也是腾讯论坛的“第五年”，每年我们都会在这场科技的盛会中探讨数字技术对社会、对生产生活的深刻影响。 我们很荣幸地邀约了来自各领域的专家和学者，与我们共同参与这场关于“产业智变”的深度讨论。 朱少民 CCF高级会员、软件绿色联盟标准评测组组长、QECon大会发起人、《软件质量报道》公众号博主。 2018年~2019年先后担任北汽新能源公ISO-26262功能安全认证，Aspice认证项目测试领域负责人，协同团队取得相关资质认证。 2022世界人工智能大会·腾讯论坛 「智变未来」 2022年9月1日，下午 上海西岸艺术中心B1馆 论坛报名现已开启，扫描上方海报二维码或点击“阅读原文”即可报名参会，共同探索企业数字化转型新思路。

LangGraph4j 学习系列(9)-人机协同(human_in_the_loop)

按N后，从保存的checkpoint中恢复，继续执行 按R后，将loopCount恢复初始值，同时清空checkpoint历史记录 /** * 人机协同（Human-in-the-Loop）示例：在图执行到指定节点前中断 Thread.sleep(20); } System.out.println("done"); } /** * 构建人机协同的循环图

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。 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！

纺织服装产业数智化供应链协同转型解决方案

▣ 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。

连锁商业的下一站，是AI协同运营 智睿视界

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。 场景二：全链路营销协同 流程：总部发布营销活动后，AI可基于历史数据推荐适配门店，并生成话术与素材包。门店执行时，店员拍摄陈列实景，AI视觉算法自动比对总部标准。 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。

Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(9) - 人机协同

从系统设计角度来说，整个AI智能体环节中，要预留人工干预的能力，也称为"人机协同"（human_in_the_loop) 示例代码： 1 @SpringBootApplication 2 public class _9a_HumanInTheLoop_Simple_Validator { 3 4 public static void main(String[] args) throws ChatModel.class); 7 RagProvider ragProvider = context.getBean("ragProvider", RagProvider.class); 8 9 8 " 9 } 10 11 AI招聘助手建议: **招聘理由汇总：** 12 13 **优势：** 技术能力强，文化契合度良好，学习能力佳 14 15 **风险：** 缺乏React经验，薪资略超预算

ROS控制多台机器人实现多机协同

ROS控制多台机器人的思路与实现 1. 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 实现思路 1.1 两台机器人跟随 首先先来缕一缕思路，如果要实现turtlebot2跟随turtlebot1，则需要知道两台机器人之间的位置和姿态的关系。 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。 如何同时运行多台Turtlebot 4.1 通过命名空间 启动launch时，前面加上ROS_NAMESPACE='xx'，这样的话启动的机器人应该就自带一个命名空了，它所接受的信息都要带xx/前缀，这样可以做到多个机器人分别控制

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 、带宽、时延、功耗上逼近极限，难以满足大规模分布式训练需求，而光电协同交换网络凭借光交换的TB 级带宽、纳秒级时延、低功耗与电交换的灵活控制能力形成互补，成为新一代智算中心网络核心方向；白皮书系统分析了该网络在应用层 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。 MEMS 光交换机仅 45W；在 8000GPU 集群中，核心层用电交换机功耗 62kW，替换为 9 台光交换机后降至 0.4kW，功耗节省超 99%，可支撑 GPT-5 等超大规模模型（预计 122MW 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

推动整体出货量增长行业痛点●●●▣ 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 ▬  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。 ▣ 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

用9行python代码演示推荐系统里的协同过滤算法

协同过滤，除了项目属性之外还使用用户行为（交互）。 大多数协同过滤系统应用所谓的基于相似性索引的技术。在基于邻域的方法中，根据用户与活动用户的相似性来选择多个用户。通过计算所选用户评分的加权平均值来推断活跃用户。 协同过滤系统关注用户和项目之间的关系。 协同过滤有两类：  基于用户，衡量目标用户与其他用户的相似度。 基于项目，衡量目标用户评分或交互的项目与其他项目之间的相似度。 三、9行 Python 代码实现协同过滤  协作方法通常使用效用矩阵来制定。推荐模型的任务是学习一个函数来预测每个用户的拟合度或相似度。矩阵通常是非常稀疏、就是维度巨大但里面大多数矩阵元素删除了值。 Spearman rank correlation Mean squared differences Proximity–impact–popularity similarity 3.2 再来看一个用9行代码实现协同过滤算法的例子

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。 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）。 合作里程碑 2018年9月：联合企业微信/上海CA/契约锁形成产品联盟； 2020年7月：腾讯战略投资泛微，深化企业微信合作； 2022年1月：推出电子签章、腾讯会议联合方案； 2024年11

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。 ，物流数据赋能生产管理和运营，打造物料从仓储到车间、车间到产线的生产物流全流程精细化闭环管理，同时具备集成 MES 和 WMS 等第三方系统的能力，协同作业，为企业提供全方位智慧物流服务和运营管控。 以场景需求为核心，以底层数据闭环为基础，优艾智合始终秉持“移动机器人赋能传统产业升级”的初心，引领移动机器人产业发展，构筑智能工厂物流脉搏，助力中国智能制造。

“聊天机器人出轨？丨ChatGPT丨小智ai

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。 人类可以感知世界、表达情感和做出决策，而聊天机器人则可以处理大量的数据、提供精准的信息和模拟人类对话。聊天机器人的发展是一个非常有趣和有挑战性的领域，它已经得到了广泛的关注和应用。 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