生成式物理AI概念解读
物理AI，全称生成式物理AI，指的是让自动化设备（包括各类机器人和无人驾驶载具等）能够在现实物质环境中完成感知、认知与复杂任务执行的技术体系。这一概念源于传统生成式AI的演进，使其具备理解三维空间布局及物理运动规律的能力。简而言之，就是确保AI输出的结果遵循客观的物理法则。风险揭示投资准则：资金安全应当置于首位，交易的确定性是实现收益的关键，在个人风险承受能力范围之内把握具有确定性的投资机会。
2026中国具身智能白皮书：技术与应用全景解析
由戴琼海院士领衔，联合计算机、机器人、认知科学等领域的顶尖学者共同编纂。该书深入剖析了具身智能的演进轨迹、技术架构、实际应用及未来走向。书中首先界定了具身智能的定义：它不同于传统的人工智能，强调智能体通过物理实体与真实环境的互动来展现智能，拥有涉身性、情境感、主动性和交互性。这是AI从虚拟算法迈向物理世界的关键一步，具有极高的战略意义。追溯历史，从图灵1950年的构想，到行为主义AI的探索，再到深度学习和大模型的爆发，谷歌RT系列、特斯拉Optimus等成果涌现，标志着技术进入落地验证阶段。在关键技术方面
我院专家出席人工智能模数共振体系报告研讨会
2026年4月14日上午，中国信息通信研究院人工智能研究所主持召开了关于《人工智能模数共振体系研究报告（2026年）》的专家研讨会。我院（中国信通院河北研究院）专家代表受邀参会，与产、学、研领域的多位专家一同，就人工智能模数共振技术体系进行了深入探讨，旨在促进相关理论研究与实际应用的协同并进。会议期间，专家们就人工智能模数共振的概念界定、内涵、技术框架构建、关键核心技术、协同反馈机制以及行业应用实例等核心议题展开了广泛交流。在讨论中，我院专家针对企业实施模数共振的路径，提出了系统性的建设思路，旨在帮助企业