SpectrumWorld：构建光谱智能标准化平台
谱学作为物质结构鉴定、表征、测量、预测的"核心工具"，在新材料发现、药物筛选及生命科学研究中发挥着不可替代的作用。近年来，人工智能大模型为谱学数据的智能化分析开辟了新路径，然而该领域研究长期面临四大核心瓶颈：高质量实验数据稀缺且类别失衡、计算光谱与真实实验环境存在显著域间鸿沟、不同光谱模态（如IR、NMR、MS）难以统一对齐，以及缺乏标准化基准导致模型评估碎片化等问题，严重制约了谱学智能从"单点突破"迈向"系统创新"。为解决上述问题，上海人工智能实验室联合中
具身智能驱动产业变革
提到人工智能，大众往往联想到的是大模型、聊天界面和内容生成。然而在实际的经贸合作中，AI早已超越了虚拟界面，深入工厂、仓库、港口和物流等现实场景，成为智能制造和供应链升级的关键力量。在2026年全球贸易投资促进峰会的分论坛上，具身智能、云边端协同、智能终端和开放生态成为热议话题。讨论的焦点已从“AI能生成什么”转变为“AI如何具备感知、执行与协同能力”，真正进入生产一线，提升制造与贸易的效率。01赋予AI“实体”：人形机器人落地产线“若无具身智能，AI将始终困于屏幕之内。”优必选品牌官谭旻指出，AI要进入
医学影像AI迎来“数据工厂”：NV-Generate-CTMR开源框架解析
🍃 ZenResearch · 禅意科研Radiology AI Lab · 影像 AI 实验室 · Vol. 01医学影像生成 · 合成数据 · CT / MRI · MAISI它不是一个 AI 阅片工具，而是一个生成 3D CT / MRI 合成影像数据的框架。真正值得关注的，是它可能改变医学影像 AI 研究中最难绕开的三个问题：数据少、标注贵、共享难。栏目定位｜Radiology AI Lab 从影像科医生视角拆解医学影像 AI。我们关心的不只是模型结构，更关心它如何处理 CT、MRI、超声和病理图
上海AI团队发布SIM1仿真器，柔性物体零样本操控突破90%成功率
在机器人技术领域，教会机器处理柔软物品——例如折叠T恤或整理毛巾——始终是一项棘手挑战。相较于坚硬的刚体，可变形物体的形态会随动作而变化，接触关系异常复杂。尽管当前的视觉语言动作模型（VLA）已在刚性物体操作中表现出色，但面对“软物”挑战时，常因缺少优质训练数据而表现不佳。近日，上海AI实验室联合复旦、上海交大及北大科研团队推出了一项创新研究：SIM1。研究人员的核心构想是：既然现实数据采集成本高昂且耗时漫长，不如在虚拟环境中“制造”数据。然而传统仿真往往脱离实际，甚至会出现衣物像橡皮筋般乱飞的现象。SI
SAI学术论坛 | 人工智能专题研讨（第二十六期）
SAI 学术研讨会SAI 大家谈人工智能学院研讨会信息主题验证人工智能在社会科学中的应用：从观测到生成时间上午 09:50 – 10:50日期2026年4月10日Zoom 会议https://cuhk-edu-cn.zoom.us/j/2073912889?omn=91452967189会议 ID: 2073912889主讲人谢越琦 博士(普林斯顿大学)主持人胡俊杰 教授(香港中文大学（深圳）)主讲人简介谢越琦 博士普林斯顿大学谢越琦博士是普林斯顿大学的博士后研究员。她于香港科技大学获得计算机科学博士学位
智象未来携手诺亦腾机器人，共推具身智能模型升级
新浪科技讯 3月30日晚间消息，智象未来（HiDream.ai）与诺亦腾机器人（Noitom Robotics）正式宣布建立战略合作关系，双方将围绕高质量、大规模具身智能视频数据的生成展开深度合作，共同探索拓宽具身智能行业数据入口的新模式。 在当前快速发展的具身智能领域，高可用的训练数据成为制约产业发展的瓶颈。与大语言模型能够轻松获取大量文本数据不同，具身智能需要整合视觉、运动、触觉等多模态数据，传统采集方式成本高昂且效率低下，因此合成数据逐渐成为关键。随着行业的快速发展，训练数据需求正从小规模演示转向大