《AI+OPC实践创新方法》分享会成功举办，叁书云推动行业智能化转型
6月12日，由我司主办的《AI+OPC实践创新方法》分享会顺利举行……公司CEO张明乐围绕《AI+OPC实践创新方法》展开深入讲解，涵盖AI时代科技创新发展态势、AI+opc实践创新路径与典型案例、AI+opc实操技能深度解析以及AI+OPC前景展望等核心模块。随后，我司AI内容负责人带来《AI XR实践教学》实战分享，手把手指导学员掌握AI视频创作技巧，实现项目化AI内容产出。#AIGC#AI漫剧#AI#AI动漫人才培养#厦门AI#厦门OPC迄今为止，叁书云已荣获国家级高新技术企业、厦门市高新技术企业、
搭载行为决策 AI 的无人机飞行验证系统研发
本文主要介绍为装备行为判断人工智能的自主无人机所设计与构建的飞行测试平台。当前，增强无人机自主性能已成迫切需求，其中开发能确保安全且灵活运作的高级决策机制尤为关键。本研究借助仿真场景，检验了经训练的行为判断 AI 在现实环境中的实际效能；同时利用自研验证系统，评测了无人机在划定空域内维持稳定飞行且不偏离轨道的能力。实验数据证实，源自仿真的学习成果在真实场景中同样行之有效。该研究成果将为构建能在复杂条件下安全、高效作业的无人机体系提供有力支持。1. 引言近些年来，无人机技术已快速渗透至救灾应急、物资配送、巡
物理 AI 产业链核心标的深度解析
物理 AI 概念涵盖仿真、感知、执行及整机制造等关键领域，以下为重点关注企业：1. 仿真与 AI 平台（物理 AI 的“中枢系统”）· 索辰科技 (688507)：国内 CAE 仿真领军者，自主研发“天工·开物”物理 AI 平台，并融入英伟达生态系统。· 凡拓数创 (301313)：打造“物理 AI+3D 数字孪生”关键技术，搭建机器人动作演练环境。· 天娱数科 (002354)：构建空间智能 MaaS 服务平台，助力机器人“大小脑”协同进化。2. 感知层（物理世界的“感官神经”）· 奥比中光 (6883
AI 智慧实训空间：赋能院校数智化教学新生态
AI 智慧实训空间孵化高技能人才 驱动教育数智化变革虚拟仿真演练/空间 VR 漫游/AIGC 创意设计VR 实战/云端学习/智能考务/赛事护航攻克实训痛点全案解决策略融合云计算、三维仿真、虚拟现实及人工智能前沿科技，构建系统化课程体系，打造集仿真演练、案例研讨、AI 加持、互动教学、综合评估、赛事运营于一体的六维实训生态圈，全方位拓展实训教学的广度与深度，推动实训教育跃升至新台阶。项目建设成效产品详解1虚拟仿真演练课程1:1 高精度还原施工现场、建材构造及设计施工全链条，突破传统实训的时空束缚与成本制约，
机器学习赋能多孔铝型材挤压模具设计实战
经验法仍是挤出模具设计的主流手段，众多公式与准则由此衍生。另一种常见思路则是依托工程类比及过往相似案例。尽管有限元分析（FEM）能数值模拟铝挤出工艺，但受限于高昂成本与计算复杂性，其在行业内的普及度尚低。在分流组合模挤压中，流动缺陷的主因往往归咎于分流孔参数（如面积、布局）设置不当，这会引发型材严重偏移或芯轴大幅侧弯，进而导致壁厚不均。欲达成高效的舷窗式模具设计，须确保：1、各组件具备充足的机械强度。2、型材段在成型全过程中维持出口流速均一。反之，若要保障挤出流速均匀，关键设计变量涵盖：平衡端口几何形态以
国家队悄然落子!物理AI浪潮来袭,六大核心领域浮出水面!
各位！注意了！算力之后，英伟达开始抢占"物理AI"的关键环节。联手韩国斗山，意味着AI工厂供电、高端散热和机器人材料全面升级。这不仅是一场技术革命，更是一次产业链的重新洗牌。很多人还在盯着机器人怎么动，但真正的战场，是让机器在虚拟世界练好本事，再到现实里干活。这就是物理AI——从实验室迈向工业级标配。话不多说，我们拆解了这条产业链，核心就是这6大赛道，供大家研究参考。一、算力底座：物理AI的发电厂训练物理AI，烧的不是金属，是电，是算力，是散热。工业富联：全球服务器代工巨头，英伟达背后的制造担当。浪潮信息
政策资本双轮驱动！Physical AI产业爆发期将至，五大领域优质标的深度解读
近期，辉达宣布与韩国斗山集团深化合作伙伴关系——不仅涵盖机器人领域，还延伸至实体人工智能、AI工厂基础设施等关键板块。传统认知中，人工智能主要体现在大模型创作诗歌、绘画、制作视频等应用场景。然而物理人工智能的本质截然不同——它需要深入制造业厂房、电力设施、物流系统等实际场景，使机器真正承担具体工作任务。这不仅需要智能算法支撑，更离不开算力基础、模拟训练环境、传感系统、驱动机构以及稳定可靠的能源供应体系。物理人工智能正从学术研究快速迈向工业规模化应用阶段。接下来重点剖析五大核心领域：物理人工智能领域最大的成
具身智能投资机遇
具身智能（Physical AI）核心概念股（2026.6） 具身智能 = 将真实物理规律（力学/碰撞/流体）融入大模型，使AI能够在现实环境中执行操作、移动、工作；核心链路：仿真平台 → 算力 → 3D感知 → 机器人执行器/减速器 → 整机。 一、仿真平台（壁垒最高，对标Omniverse） • 索辰科技 688507：国产CAE领军企业，“天工·开物”可微分物理平台，已接入英伟达Cosmos，2025年具身智能收入5816万元。 • 中望软件 688083：CAD+运动仿真+数字孪生，机器人仿真基础
AI CAE 演进首章：莫问 AI 通不通力学，先看 Abaqus 流程脚本化
AI CAE 仿真进化论/第 01 期此前的《Abaqus Python 脚本建模》系列聚焦于：利用 Python 操控 Abaqus，将依赖鼠标的建模过程转化为可重复使用的脚本代码。本系列将在此基础上深入探讨：当 Abaqus 的工作流已能通过脚本完整描述时，它是否还能进一步被 AI Agent 所调用、校验及统筹？前一系列阐述的是"代码驱动 Abaqus"，而本系列则聚焦于"智能体调度工程流程"。●一、Abaqus 用户真正的痛点，并非仿真技术本身在使用 Abaqus 一段时间后，疲惫感往往不源于"是
英伟达物理AI产业链公司全景解析
往往图形最晦涩的个股反而具备盈利潜力再说预测这事儿，虽身为股评人，仿佛预测是本职工作，但我深知其准确率极低。毕竟左右股市波动的变量繁杂。因此，当下许多股评家变得明智，不再妄测，转而专注解盘。只要对涨跌逻辑剖析透彻，若视角独到，便能博得投资者青睐；若偶尔猜中热点或道出新意，便算作高水平股评师。通常市场大跳水多发生于情绪极度亢奋、解盘声浪高涨之时，唯有此时主力方能顺利出货。说白了，无人接盘时主力想卖也卖不出，自然难跌难跳水；一旦有人承接，主力便于出货，跳水随之而来。这并非你判断失误，而是市场本质使然。另一种跳
物理 AI 引爆产业新浪潮，深度解析 19 家核心受益标的
点击上方蓝字关注我们根据行业最新风向，全球人工智能在经历大语言模型热潮后，正迎来新的颠覆性变革——物理 AI 已正式成为产业发展的新焦点。物理 AI 的本质在于赋予模型理解现实世界法则的能力，实现虚拟与现实的无缝衔接。这标志着 AI 技术从纯数字领域迈向实体世界，不再局限于文本与图像的生成，而是转向掌握物理规律，为实体场景提供安全推演与实际行动支持。现阶段，包括英伟达、杨立昆、李飞飞在内的全球顶尖科技巨头与学术权威纷纷入场，行业共识已然确立：通往通用人工智能（AGI）的最终拼图，必然包含能够精准预测物理世
告别虚幻！物理AI三大风口，这几家龙头已悄然领跑!
这绝非虚拟世界里的“空谈AI”，而是理解重力、懂得摩擦、能够碰撞，在现实物理环境中运作的“硬核智能”。物理AI = 感知 + 推理 + 行动 + 反馈。无论是人形机器人、自动驾驶还是工业自动化，都依赖它来“看懂”和“思考”。不多废话，我们直接切入物理AI的三大核心赛道，盘点各赛道核心公司及2025年真实业绩，供大家参考研究。索辰科技：专注于多物理场仿真，其开物平台在2025年贡献了5816万元的物理AI收入，并落地低空经济项目，全年营收同比增长22.97%。天娱数科：深耕虚实融合智能，自研空间智能MaaS
英伟达重磅宣布！物理AI时代正式开启
什么是物理AI？通俗来说：传统AI只能在屏幕中进行对话、绘画、编写代码，无法理解重力、摩擦等物理规律，属于"虚拟AI"；而物理AI赋予AI实体，使其能够感知环境、做出决策、在现实世界中执行任务，真正变革生产体系！黄仁勋在2026年CES大会上18次提及物理AI："物理AI的ChatGPT时刻已经到来！"多位行业领袖也断言：未来三年，最大的产业机遇唯独物理AI！为何称其为万亿级蓝海？因为物理AI并非概念炒作，而是从无到有的产业变革：它将重塑制造业、物流、交通、家居等领域，主要涉及：人形机器人、自动驾驶、工业
数智赋能绿色能源，科创引领中国转型新篇章
在青岛荣鼎丰物流园的无人车运营中心“来电岛1号”现场，无人驾驶车辆自动停入车位，充电机器人精准连接，车辆充满电后自行驶离，整个过程无需人工干预，实现了全天候24小时不间断运行。 “来电岛1号”配备了100个充电车位，由1台自动泊车机器人、100台自动充电机器人及AI智能体协同工作。它集成了高密度立体停车、高功率自动充电及调度运维功能，每小时可满足90台车辆的满电需求，单站即可保障1000台无人车全天候作业。 这展现了中国能源企业创新服务的生动图景。近日，2026国家能源互联网大会在青岛召开，主题为“数智赋
北大刘宇阳：AI具身智能如何落地湿实验？BioProBench与BioProAgent详解
https://github.com/YuyangSunshine/bioproagenthttps://arxiv.org/html/2603.00876v1北京大学深圳研究生院 AI for Science（科学智能）学院于2025年成立，其核心目标是用人工智能解决科学难题。刘宇阳的研究重点在于AI驱动的科学实验具身智能体，致力于实现从计算辅助到真实环境自动化发现的跨越。本期访谈聚焦于刘宇阳团队近期的两项成果：BioProBench和BioProAgent。BioProBench已开源并发表于arXi