动态模型和在线物理属性估计, 可以使机器人能够 适应性地操控具有未知物理属性的多样化物体. AdaptiGraph 利用图神经网络 (Graph neural net- work, GNN) 预测粒子运动, 并通过少量样本适应 性地调整模型以适应新材料. 实验表明, Adapti- Graph 在预测准确性和任务熟练度方面优于非材料 条件和非自适应模型. 该方法在处理包括绳索、颗 粒介质、刚性盒子和布料在内的多种真实世界可变 得到完成整个任务所需的动作序列. 实验 表明, 相比于依赖预训练视觉语言模型或仅采用端 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法, KITE 在演示数据较少或相当的情况下训练效果更优. CoPa[96] 通过部件空间约束实现通用机器人操 作. 该框架利用大规模预训练模型中蕴含的常识知 识来指导机器人在开放世界场景中的低层次控制. 在运动规划阶段, 首先将识别出的关键部件简化为 几何元素表示, 如将细长部分建模为向量 觉语言模型将自然语言描述的任务分解为一系列简 单的子任务, 并总结每个子任务的信息, 如抓取对 象、未固定对象和运动方向等; 在低层动作推理阶 段, MOKA 根据当前观察到的环境图像, 提出关键 点和路径候选, 并通过视觉提问的方式让 VLM 从 候选中选择正确的关键点和路径点, 进而生成可执 行的基于点的运动计划. ViLA[30] 也探索了视觉提 示的使用, 作者发现在某些任务中, 使用一幅表示 期望结果的图片来指导机器人比仅依赖口头指令更

在患者管理与教育方面，AI 生成式大模型也显示出其独特的价 值。一些健康管理平台利用 AI 技术，为慢性病患者提供个性化的 健康管理方案。这些平台利用 AI 生成的内容，及时推送营养建 议、运动规划、心理辅导等信息，帮助患者更好地管理自己的健 康。这种自动化、个性化的信息提供方式提升了患者的依从性，并 改善了其生活质量。 根据最新的市场研究，以下是各个应用案例的数量及其所占的 比例： 首先，开展个性化医疗需要建立全面的患者信息数据库，这样 的数据库应包含以下关键要素：  患者的基本信息（年龄、性别、疾病史等）  家族病史  基因组信息  生活方式数据（饮食、运动习惯等）  环境因素（居住地的空气质量、水质等） 通过对以上数据的整合与分析，医疗团队可以识别出每位患者 的特征，从而制定出最适合其健康状况的治疗方案。利用 AI 生成 式大模型，可以对海 AI 进行数据分析与趋势预测。 这不仅让患者能够及时了解到自身的健康状态，同时也为医生 提供了更为准确的患者病历。 2. 生活习惯分析：AI 模型能够通过消费者日常活动记录分析患 者的饮食、运动习惯及睡眠质量。这些信息对于慢性病患者 （如糖尿病、高血压等）尤为重要，AI 可以根据监测的数据 生成个性化的生活方式建议，以帮助患者更好地管理健康。 3. 病情预警系统：利用 AI 的预测能力，建立基于个体健康数据

理机制，能够对 不同类型的事件进行快速判断与响应。例如，针对人群聚集、异常 运动或遗留物品等可疑行为，系统能够立即触发相应的警报，并动 态记录和标记此事件的相关视频片段。下表展示了几种主要事件类 型及其对应的处理逻辑： 事件类型 处理逻辑 人群聚集 识别人群密度，触发警报并实时向指挥中心发送数据 异常运动 对于超速、逆行等行为进行识别并发起告警 遗留物品 识别可疑遗留物品，自动标记并发送至安保人员查验 入智能推荐 功能，根据历史数据和用户行为分析，自动推荐潜在的重要视频片 段或事件，使得用户无需漫长的查找而能够直接进入重点内容。 在此基础上，用户友好性还应关注无障碍设计，确保视力、听 力和运动能力受限的用户能够方便使用达到系统。例如，可以增加 语音控制功能和视觉辅助工具，以提高所有用户的参与度和操作便 利性。 以下为用户友好性设计要点的总结表格： 设计要点 具体内容 一致性 界面元素风格统一，减少混淆 分析视频数 据。 针对不同的环境，行为识别系统可以在以下几个方面进行优 化： 1. 低光照环境优化：通过图像增强和噪声去除技术，提高低光照 条件下的行为识别精度。 2. 快速运动检测：结合光流法和运动追踪算法，提高对快速移动 对象行为的识别能力，如奔跑或逃跑行为。 3. 异常行为检测：基于训练数据集模型，识别不寻常的行为模 式，并及时生成报警信息。 4. 多目标跟踪：通过采用多目标跟踪算法（例如

5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组： 构成上市公司重大资产重组 7. 本次交易对上市公司影响 本次交易将进一步优化公司业务结构、完善公司在运动控制及机器人业务领域的产业链、扩大 公司 业务规模、壮大公司主营业务， 有利于进一步提升上市公司的综合竞争能力、市场拓展能 力、资源 整合能力，进

supply chains real 21 21 实现自主智能供应链 舍弗勒：运用AI与机器人重塑制造业 正发生在舍弗勒工厂内部的一场变革或将 在不久后重新定义全球供应链的运作方式。这 家领先的运动技术公司已成功打造了一项概念验 证，运用实体AI和机器人技术来创建更自主、更 高效的运营模式，同时全面提升员工能力。 通过与微软、Agility Robotics和英伟达等 合作伙伴携手，该公司正在探索AI辅助的创新应