具身智能科技前瞻探索 ( 第 3 期 ) 多任务操作、 第一人称世界模型、 低光照与模糊感 知 2025/04/08/ 为产业发展和投资决策提供最前瞻视角。 本期核心关注多任务操作、 第一人称世界模型、 低光照与模糊感知、 仿真数据生成等六大前沿进展 本期科技前瞻探索摘录来自港科大 ( 广州 ) 、上海交通大学、 浙江大学等研究机构的 6 篇最新学术前沿成果 , 包括 驱动感知与预训 练 VLA 架构的轻量化融合 , 针对性优化了 传统 VLA 在暗光、 运动模糊场 景下的感知失效问题。 2: 搭建开源遥操作平台与配套数据集 : 采集了多任务、 多光照条件下的 RGB - 事件 - 动作同步数据集 , 为事件增强型 VLA 模型的训练与验证提 供 了标准化数据支撑。 3: 设计两类轻量化事件融合策略 : 包含无参数叠加融合与层级事件适配 仓储等真实场景中机器人暗光、 高速运 动 下的操作失效问题提供了轻量化解决方案。其无参数叠加融合等低算力需 求的方案 , 可适配边缘端设备部署 , 对提升工业机械臂、 人形机器人在 复 杂光照与动态场景下的落地稳定性具备一定的实践参考价值。 《 E-VLA: Event augmented vision Language Action Model for Dark and Blurred

驾驶员监测系统架构图 2）智能感知设备 感知设备配备红外结合可见光成像的高品质摄像头以及红外补 光灯，以满足智能分析的高质量视频成像条件，并确保 DMS 系统在 夜间、逆光、树荫阳光等复杂光照环境，以及驾驶员佩戴眼镜、墨镜 等场景下同样适用。 前端设备还需要配置音视频处理芯片、嵌入式系统和深度学习芯 片，实时高效运行图像处理和智能分析算法，实现对驾驶员行为的实 时分析和及时提醒 态、视线、头部姿 势变化、嘴部状态等多种状态，实现疲劳驾驶、分心驾驶的识别功能。 相比传统算法，深度神经网络技术识别率高且性能稳定，尤其在复杂 的人脸角度（大角度偏转）和成像条件（带墨镜，人脸光照不均匀） 下。结合时间序列逻辑、车速、灵敏度自适应调节等多变量可进一步 提升检测性能。 同时分析驾驶员面部、眼部、手部等关键部件，获取人体位置、 动作等信息，结合车辆运动状态，识别开车抽烟、打电话、未系安全 台由数据存储分析、开放接口等模块组成，实现数据的汇聚、处理、 存储、应用与共享等功能。 图 10 智能卡口系统组成结构示意图 2）智能摄像机 该部分通常配备高清摄像头，结合车辆灯光抑制算法，可在各种 光照环境下清晰捕捉车身细节。结合内置的深度学习芯片，支持车辆 检测算法、违章检测算法等的按需加载。实现硬件、软件系统和算法 的解耦，支持算法独立在线加载或者升级，加速新算法上线，高效应 对新业务新规则需求。

(BEV+Transformer) 特斯拉Model Y、小鹏XNGP (部分城市) 成本低、语义 理解强、数据 闭环效率高 弱光/恶劣天气 鲁棒性差、依赖 海量标注数据 城市主干道、 光照良好结构 化道路 激光雷达融合 蔚来ET7、理 想ADMax 测距精度高、 三维建模能力 强、抗干扰性 好 成本高(单颗> $500)、雨雾穿 透力弱 高速+城市场 景、安全冗余 政策框架分析 28 4.1.2感知决策系统创新进展 智能驾驶感知与决策系统正经历从‘功能可用’向‘场景可靠’的关键跃迁。当前技 术演进聚焦四大核心方向：其一，针对恶劣天气（如暴雨、浓雾）与低光照（ 黄昏、隧道、地下车库）下视觉传感器性能显著衰减的痛点，行业正加速推进 多光谱融合感知架构—例如，将905nm/1550nm双波长激光雷达与热成像红外 摄像头协同标定，结合基于物理模型的雨雾散射补偿算法，在蔚来ET9与小鹏 正向飞轮[2]。 值得注意的是，技术锁定并非不可突破—在L3级有条件自动驾驶准入政策正式 落地（2025年12月15日首批车辆获批）的催化下，产业链正加速分化：速腾聚 创凭借车规级激光雷达在复杂光照与恶劣天气下的确定性感知优势，为算法层 提供更鲁棒的底层输入；黑芝麻智能则通过大算力SoC与轻量化推理框架协同 优化，在有限算力约束下支撑更密集的BEV特征图计算，为中小车企提供可替 代的‘芯片+算法’垂直整合方案[3]。

为保证航拍数据的有效性，以下措施将被采取： 1. 确定航线和拍摄计划，避免在人流密集或禁止飞行的区域进行 航拍。 2. 配备高精度的 GPS 设备，确保航拍图像的地理位置准确，使 数据更具参考价值。 3. 根据天气情况和光照条件选择合适的拍摄时间，以获取更清晰 的图像。 4. 采用多角度拍摄策略，分别从不同方向和高度获取同一地物的 影像数据，增强模型的细节。 与此同时，地面采集将通过专业的测量设备和人员进行。在航 建 的时间。以下是建模参数设置的具体建议和实施步骤。 首先，建模参数应根据不同的应用需求和场景特点进行调整。 对于铁路沿线的三维建模，常见的建模参数包括模型精度、纹理分 辨率、地形细节级别、光照效果、材质质量等。每一个参数的设置 都应综合考虑系统性能与最终模型的实用性。 设定模型精度时，要根据铁路的具体应用场景来选择。高精度 模型适用于需要细致查看的场景，如车站、转辙器等，而一般场景 面细节清晰可见，尤其是在铁路周边环境相对复杂的地区。地形细 节级别亦应根据实际地形的复杂度进行调整，通常设置为中等至 高，以兼顾计算效率和地形表现。 光照效果则需根据模型的使用情况进行设置。若模型主要用于 可视化展示，应选用动态光照效果，增强场景真实感；若用于实时 监控或分析，则可选择静态光照设置，减少计算负担。 材质质量的设置同样重要。对于主要构件，如轨道、桥梁等， 建议选用高质量材质来展示其真实感，而对于次要构件或远景物

了 确保视频数据采集的高效性和有效性，本章节将详细阐述视频数据 采集的功能需求。 首先，视频数据采集设备应具备高清晰度和高帧率的录制能 力，以便捕捉到细节丰富且流畅的画面。同时，设备应在不同光照 和气候条件下表现出色，具备以下基本性能：  分辨率：至少 1080P（1920x1080）。  帧率：至少 30 帧/秒，针对动态场景应考虑 60 帧/秒的设备。  适应性：能够在低光环境和强光环境下正常工作，具备夜视和 突发事件 人员奔跑、动态聚集等情况，自动触发全局告警并锁定摄像头视角 系统在进行实时分析时，应结合 AI 大模型，实施深度学习算 法以提升对复杂场景的识别能力。特别是，通过训练模型识别不同 光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数 据分析不依赖于离线存储。系统应采用边缘计算的架构，将数据处 理和 练，以增强其行为检测准确性。此外，系统还需集成实时视频分析 功能，确保能够在各种监控摄像头环境下实时处理和分析视频数 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

五、基于风光储充的工业园区综合能源系统典型案例 项目建设情况 项目运营收益 系统运行状态页 “ 能源魔盒”案例有助于上海开展电力需求响应和虚拟电厂工作，缓解电网运行压力，提高上海电力运行安全和保障水平。 光伏系统适用于光照资源较丰富的地区，风能系统适用于风资源较丰富的地区， 储能系统适用于采用峰平谷电价并存在负荷 不平衡的用户。 融入 5G 基站、数据中心等“新基建”重点技术的园区综合能源服务手段，也将是未来工业园区节能降耗、实现绿色低碳转

离的能力。 展示人形机器人（宇树G1）在移动操作任务中的效果，展示了模 型判断物体远近、识别朝向、距离的能力。 展示机械臂（UR5）抓取指定高度物体并放置在光线照射区域， 展示模型物体空间高度识别与光照区域识别能力。 展示机械臂（Franka）对物体的抓取放置，展示了模型基于空间关 系进行物体指代的能力，以及在三维空间中定位空闲区域的能力 任务指令：“我要喝右边的饮料”，展示人形机器人（宇树G1）在

并协调生物钟。核心推荐逻辑结合以下维度：(1) 可穿戴设备监测 的睡眠阶段数据（深睡、浅睡、REM）；(2) 用户报告的日间疲劳 度评分（1-10 级）；(3) 工作日与休息日的活动规律差异分析；(4) 环境光照与噪音等外部因素评估。 对于睡眠周期紊乱的用户，系统优先采用分阶段调整策略。例 如，检测到深睡占比低于 15%且入睡时间波动＞2 小时的用户，将 按以下步骤干预： 1. 固定起床时间：根据用户职业需求，以 午休补偿机制：当夜间睡眠时长＜6 小时 时，推荐 13:00-14:00 间进行 25 分钟可控休息（非 REM 睡眠）， 并通过光照强度＞1000lux 的照明设备抑制睡眠惰性 针对轮班工作者，系统采用动态适应模型，以下为典型场景的 调整参数对照表： 轮班类型 核心睡眠时段 过渡期调整 光照干预方案 早班(5:00- 13:00) 21:00-4:00 提前 1 小时/3 天 晨间使用蓝光眼镜(波 长 460nm) 中班(13:00- 21:00) 24:00-7:00 延迟 2 小时/5 天 18:00 进行 30 分钟强 光照射 夜班(21:00- 5:00) 9:00-16:00 分段睡眠策略 褪黑素补充+全遮光窗 帘 ” ” 日间活动安排遵循 能量峰值匹配 原则，通过分析用户 3 个月 的行为日志，识别其自然精力旺盛时段（如晨型人约在 9:00- 11:00，夜型人约在

立体声、网络传输、语音输入输出技术等。 （ 1 ）实时三维计算机图形 相比较而言，利用计算机模型产生图形图像并不是太难的事情。如果有足够准 确的模型，又有足够的时间，我们就可以生成不同光照条件下各种物体的精确 图像，但是这里的关键是实时。例如在飞行模拟系统中，图像的刷新相当重要， 同时对图像质量的要求也很高，再加上非常复杂的虚拟环境，问题就变得相当 困难。 5