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世界人形机器人运动会首设拔河赛，不靠蛮力靠智控！｜机器人发展看北京时间：2026年08月06日
摘要：提起机器人拔河，很多人脑海中浮现的画面或许是“蛮力比拼”。但在即将于8月22日至26日举办的2026第二届世界人形机器人运动会上，这项全新亮相的赛事将彻底颠覆大众认知。拔河赛项技术代表冯宝运在接受北京青年报记者专访时直言：“人形机器人拔河比的不是力气，而是‘技术动作’和‘脚下的摩擦力’，考验的是两个机器人的协调性和一致性。”第二届世界人形机器人运动会拔河赛项 技术代表 冯宝运“巴掌大”的立足点拔河了解更多 -
康养机器人养老社区拼实力时间：2026年08月06日
摘要：本文转自：北京日报人形机器人展“武艺” 护理机器人亮“绝活”康养机器人养老社区拼实力护理机器人将一名成年男子从床上抱起。 本报记者 和冠欣摄陪伴机器人与体验者一起玩游戏。 本报记者 和冠欣摄本报记者 赵语涵2026北京智慧康养机器人应用大赛决赛近日在位于北京经济技术开发区的太保家园颐养社区圆满落幕。本届赛事首次将决赛赛场完整落地真实养老社区，餐厅、卧室、康复室、园区走廊全部变身比拼赛道，社区常住老了解更多 -
微米级“火眼金睛”，长虹AI视觉检测赋能智造品质升级时间：2026年08月06日
摘要：本文转自：新华网近日，长虹AI与数智产品研发中心推出自研全链路工业智能检测系统，依托深度学习与工业视觉大模型技术，创新采用“预训练+微调”平台化架构，一套系统可快速适配多行业、多产线检测需求以微米级检测精度覆盖来料、装配、仓储、厂区安全全场景。微米级算法筑牢技术底座实现视听双维精准质检区别于市面上只做缺陷拍照识别的单一设备，长虹工业视觉方案构建“感知—识别—测量—决策”完整技术闭环，自研全套核心算了解更多 -
视觉分拣机器人：工业自动化中的「视觉中枢」革命时间：2026年08月06日
摘要：视觉分拣机器人：工业自动化中的「视觉中枢」革命很多人以为视觉分拣机器人只是「机械臂+摄像头」的简单组合，其实不然。其底层逻辑是计算机视觉、运动控制与深度学习算法的深度耦合，核心在于通过高精度视觉系统实时解析目标物体的空间坐标、姿态及特征，再驱动末端执行器完成精准抓取与分拣。这一过程涉及多模态数据融合、动态路径规划与实时误差补偿，技术复杂度远超单一传感器或执行器的独立应用。视觉系统的「感知-决策」闭了解更多 -
机器视觉平台：从算法堆砌到工业级效能的底层逻辑重构时间：2026年08月02日
摘要：工业场景的视觉认知革命：当算法精度不再是唯一标尺很多人以为机器视觉平台的竞争力仅取决于深度学习模型的层数与参数规模，其实不然。在汽车零部件检测场景中，某头部Tier1供应商曾部署过基于ResNet-152的缺陷分类系统，其理论准确率达99.2%，但实际产线误检率却高达18%。底层逻辑在于：工业视觉的终极挑战不是识别已知缺陷，而是建立对未知干扰的鲁棒性认知体系。案例拆解：慕尼黑宝马工厂的视觉认知实验了解更多 -
“中国拥有最多人形机器人专利，美企得反过来寻求授权”时间：2026年08月02日
摘要：据《福布斯》网站7月31日报道，全球领先的信息与分析提供商LexisNexis近日发布最新分析称，在对过去六年机器人专利数据进行梳理后，中国在人形机器人领域的专利数量位居全球首位，且优势明显；美国虽在平均专利质量上仍处高位，但美国企业未来可能需要获得中国知识产权的许可。据报道，这项分析梳理了超过2.6万个专利族，涵盖构建一台能行走、能工作的人形机器人的三项核心技术：交互系统、形态（即机体本身），以了解更多 -
眼看中国机器人领跑，美国急了！时间：2026年08月02日
摘要： 美国又将“国家安全”这顶帽子扣到了中国机器人头上。当地时间7月28日，美国联邦通信委员会（FCC）宣布，将外国生产的“先进机器人设备”和并网逆变器纳入受管制清单，禁止新的外国人形机器人、四足机器人，以及联网电力逆变器型号进入美国市场。FCC宣称此举是因为这些设备“对美国国家安全构成不可接受的风险”。 虽然文件未点名中国，仅以“外国生产”作为限制对象，但外媒普遍指出，美国政府明显把矛头对准了中了解更多 -
机器人发展看北京｜从造机器人到造平台时间：2026年08月02日
摘要：“环顾四周，找球；找到后，追球；调整姿势、找好角度，射门！”作为在2025世界人形机器人运动会足球项目中包揽了全部奖牌的机器人公司，北京加速进化科技有限公司（以下简称“加速进化”）正在全力备战今年运动会的足球项目。近日，“机器人发展看北京”主题采访活动走进加速进化研发总部。新京报贝壳财经记者了解到，在即将举行的2026世界人形机器人运动会上，搭载英伟达芯片的加速进化“Booster T2”将亮相并了解更多 -
机器视觉检测：工业场景下的精度革命时间：2026年08月02日
摘要：精度背后的底层逻辑：从像素级到工艺级很多人以为机器视觉检测仅依赖高分辨率相机与算法堆砌，其实不然。在半导体封装领域，0.1μm的缺陷检测需同时满足三重约束：光源波长与材料吸收谱的匹配度、镜头畸变率与芯片引脚间距的耦合关系、以及算法迭代速度与产线节拍的动态平衡。某头部晶圆厂曾因忽视光源衰减曲线，导致检测系统在运行18个月后误报率激增37%，这暴露出单纯追求硬件参数的局限性——系统稳定性本质是光机电算了解更多
