机器人是一个复杂的动力学系统，机器人动力学研究包含两类 问题：一类是已知机器人各关节的作用力矩（或力）时，求解机器 人的运动轨迹，即正动力学分析问题；另一类是已知机器人运动轨 迹，求解所需要的关节驱动力矩（或力），即逆动力学分析问题。 本 节 导 入 求解比较困难 较长时间的运算 正动力学问题 我们只对 进行详细分析 逆动力学 了解机器人动 即机器人的动力学方程。它表示机器人各关节的关节变量对时间的一阶 导数、二阶导数、各执行器驱动力或力矩之间的关系，是机器人机械系 统的运动方程，其实际动力学模型可以根据已知的物理定律求得。 逆动力学问题 即机器人在关节变量空间的轨迹已确 定，或末端执行器在笛卡尔空间的轨 迹已确定 ( 轨迹已被规划 ) ，求解机 器人各执行器的驱动力或力矩。 正动力学问题 即机器人各执行器的驱动力或力矩为 机器人运动方程的求解可分为两种不同性质的向题 人们研究动力学的重要目的之一是对机器人的运动进行有效控制， 以实现预期的运动轨迹。常用的方法有牛顿 - 欧拉法、拉格朗日法、凯 恩动力学法等，在本节中只介绍拉格朗日法。 凯恩动力学法 运算量最小、效率最高， 在处理闭链机构的机器人动力学方面有一定的优势 拉格朗日法 是引入拉格朗日方程直接获得机器人动力学方程的解析公式， 并可得到其递推计算方法 一般来说，拉格朗日法运算量最大，

与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 分子动力学加速 ............................................. 10 1.3 小样本强化学习 ................................

(LBQ657), 而缬沙 坦 (Valsartan) 需缓释以维持长效作用，需解决两种成分释放动力学的兼容性。 o 制剂工艺：采用多层包衣、微丸压片或渗透泵技术 ( 如 OROSR) 实现差异化释放。 ● 临床阶段： o 临床前研究：已完成体外释放度、稳定性及动物药代动力学 (PK) 验证 (2021-2022 年 ) 。 o I 期临床试验： 72023 年启动，评估健康受试者中的生物等效性及缓释特性 nM) 2. 构 象 调 控 ：诱 导 TM6 向外位移 2 .7A, 破 坏 Gaq 蛋白偶联所需的构象变化，抑制下游 Rho/ROCK 通路激活 2 3. 动态稳定性： 分子动力学模拟显示结合自由能△ Gbind=-42.6 kcal/mol, 其中范德华力贡献 68%, 氢键贡献 22%1 cz2431N505 2170126-744 结构类型 洒性药他 9 来源 问题：根据 PDB 库和智慧芽数据库的信息，给出药物 BMS986278 和 靶蛋白的结合模式 查面 ia 构 结合模式分析 2. 优异药代动力学：在啮齿类和非人灵长类动物中显示高口服生物利用度 ( 大鼠 75%, 食蟹猴 93%), 血浆蛋白 结 合率仅 65-76%, 有利于组织渗透 1 。 3. 独特化学结构：采用双环喹啉骨架设计

海光DCU算力赋能AI4S转型 深势科技携手海光构建DCU异构训练平台，成功实现DeepMD高精度 原子势能模型的大规模并行训练，加速推动AI在分子模拟领域的落地 与升级。 背景需求 / BACKGROUND 分子动力学模拟在物理、化学与材料研究中广泛应用，而经典力场精度有限，难以覆盖复杂体系行为。深势科技的DeepMD-kit作为基于深 度学习的原子势能函数生成框架，可大幅提升精度并支持第一性原理级别的模拟。然 兼容主流CUDA架构与深度学习框架。 方案亮点 / HIGHLIGHTS 案例价值 / ICASE VALUE 跨尺度高精度模拟：深势科技联合海光平台，基于国产DCU的 并行训练方案，将分子动力学模拟规模从百万原子拓展至十亿 原子量级，成功实现跨尺度高精度模拟。 高效训练与推理：海光平台原生适配DeepMD-kit，支持单精度 （FP32）高效训练与推理，其中DCU在典型训练任务中性能对 P+CUDA异构混合并 行，提升原子邻域张量计算与数据管道吞吐效率。 验证海光DCU在AI4S应用中的通用性与可靠性表现，为分 子模拟场景提供可替代 的训练平台。 为AI加速第一性原理分子动力学模拟提供可落地方案，推动 从经典力场向数据驱动的高精度势能建模转型。 助力科研机构构建国产异构 AI 模拟平台，支撑药物设计、新 材料发现等任务的模型训练与大规模并发推理。 海光算力支持国家

相关数据能够被有效配置管理，能够 在 MBE 企业内部以及供应链之间流通。 • LMS，仿真和试验解决方案：将三维 功能仿真、试验系统、智能一维仿真 系统、工程咨询服务有机地结合在一 起，专注于系统动力学、声音品质、 舒适性、耐久性、安全性、能量管理、 燃油经济性和排放、流体系统、机电 系统仿真等关键性能的开发和研究。 西门子完整的 MBE 解决方案，以系统工 程思想为指导，贯穿从产品需求开始，经过 工的时间和成本损失。Teamcenter 和 LMS 的 1D、3D 仿真环境相结合，能够实现主系统和 分系统多学科协同仿真，可以帮助用户解决从 产品概念设计、方案设计到详细设计的需求， 如机构设计与动力学分析、控制 / 传动 / 电机 驱动等机电系统设计、机电一体化分析、结构 有限元分析、振动噪声分析、疲劳耐久性分析、 结构优化、模态分析、模型修正、多学科优化 等，使企业在虚拟世界中及早地进行产品验证； 西门子基于模型的数字化企业解决方案白皮书（修订版） LMS 虚拟振动试验系统的构建有两种方 式，一种是基于线性有限元方法的开环虚拟振 动试验系统建模，主要是进行系统级振动分析； 另一种是基于多体动力学和机电联合仿真的闭 环虚拟振动试验系统建模，主要是进行机电耦 合分析和刚柔耦合分析。两种方法可以结合起 来，互为补充，应用在不同的场合下。 线性有限元方法的系统框架如下图所 示，振动台和试件的模型都是有限元模型，

造差异性的功能，跳出同质化竞争的窘境。 5 AIGC在汽车设计的多个领域展示了极大的潜力，例如AIGC技术可以加速车型外观设计和定义，使得以 低成本创造更加个性化和定制化的车型成为可能。还包括车辆动力学仿真、控制软件生成、软件测试、 结构参数调优、动力电池材料配方筛选等方面应用。 6 AIGC提高了汽车制造业的生产效率，可以实现更高效、更精准的生产作业和供应链管理，减少人力成 本，提高生产效 汽车设计AIGC应用案例 传统的汽车动力学仿真模型搭建方式主要是使用专业的汽车建模软件，利用软件提供的图形化界面和 模块库进行手动搭建。研发人员选择适当的模块作为车辆的各个部件，并设置相应的参数来描述其特 性。然而传统建模方法存在参数获取困难、对参数完整性要求较高、模型精度不足等问题；此外，对 于不同的车型和不同的设计需求，需要重新搭建汽车模型，无法实现模型的复用。将AIGC应用于汽 车动力学仿真建模，有望解决传统建模方法存在的一些问题。 车动力学仿真建模，有望解决传统建模方法存在的一些问题。 对于利用AIGC搭建汽车动力学仿真模型，一汽全国重点实验室提出一种高保真系统模型自动搭建技 术，从已有的数据和经验中自动提取和生成模型参数，提升建模的效率和精度，并实现模型的自动构 建和优化。对于仿真模型需要输入的参数，一是通过研究基于结构参数的模型参数自动提取匹配技术， 二是基于试验数据的关键部件及子系统非线性模型拟合技术，实现模型参数辨识及自动补齐调优，达

根据能量关系建立起碰撞冲击动力学模型并设计出力 调节器，其实质是用比例控制器加上积分控制器和一个平行速度反馈补偿 器，有望获得较好的力跟综特性。 稳定性在力控制中普遍存在响应速度和系统稳定矛盾，因此， Roberts 研 究了腕力传感器刚度对力控制中动力学的影响，提出了在高刚度环境中使 用柔软力传感器，能获得稳定的力控制，并和 Stepien 一起研究了驱动 刚度在动力学模型中的作用。 在

智能底盘与智能驾驶的融合发展 感知增强 两段式端到端 段式端到端 机器视觉与动力学融合的附着估计 感知规划网络、轨迹控制网络 感知-规划-控制的网络一体化 Input Senor Meaurement SensorMe Output 中间 Steenng 信息 celaston Decelerution 车辆动力学 机器视觉 充分激励的精确估计+视觉近似估计 安全保障： 智能底盘运动轨迹二次规划 4m2柔性半透明钙钛矿电池 钙钛矿电池技术挑战与对策 2m²柔性钙钛矿电池 39 制约钙钛矿电池寿命的原因包括（1）光不稳定性；（2）应力和缺陷；（3）热不稳定性；（4）离子迁移 改善策略主要包括（1）结晶动力学调控： （2）添加剂及界面工程； （3）改善应力；; （4）先进封装技术 车网互动引发车载储能技术变革：从电网充电角度看 车网互动成为城市已有配电网在不断增加的风电光伏比例下解决充电容量的关键路径

感知、海空无人协同控制等系列无人系统关键技术。未来，海空协同异构无人系统的一体化控制技术将进 一步聚焦于低时延跨域组网通信技术，以切实增强复杂跨域场景下的信息感知与融合能力；在多域耦合和 异构动力学约束下，更加注重弹性自主决策能力的发展，以应对多变环境强干扰挑战；融合临近空间无人 平台视野广阔、驻空持久、效费比高的优势，构建“陆海空天”一体化协同控制平台，实现跨域异构信息 的有效中继和实时 模式辨识、作战意图推断的轨迹预测方法，基于声光电的高分辨率传感测量元器件及测量滤波技术，基于 人工智能和神经网络多源数据融合技术及快速处理智能算法等。该领域未来的发展趋势包括建立复杂飞行 空域环境下高超声速滑翔弹头精准的动力学模型，包括升力、阻力系数等气动参数和控制率气动导数的精 确计算；发展高精度敏感元器件技术以获取精确弹头飞行数据，研究飞行数据在线分析和处理方法，开发 高精度弹道轨迹模拟和深度学习优化算法等，实现 障；二 是多域耦合和异构动力学约束下的弹性决策，阐明环境、任务目标、海空异构平台间耦合作用，研究跨域 异构动力学约束下的任务调度与动态规划，建立强鲁棒、高弹性的任务决策体系，实现基于群体智能演化 的无人决策系统自主学习换代，提升协同效能；三是强异质动力学特性的海空无人系统一体化协同控制， 结合实时反馈与调整机制构建一体化控制模型，统一与适配不同跨域航行器的动力学特性，探索人机多模 态交互

为三类：力场，经 验和基于知识的评分函数。 2.4 ADMET 预测可提前考量药物成药可能性 ADMETlab 提供药物代谢动力学在线预测功能。ADMETlab 是 2018 年中南大学湘雅 药学院曹东升课题组首次发布的一款用于计算分子属性和药物代谢动力学（ADME）的 在线工具，提供了一系列计算模型，包括溶解度、血浆蛋白结合、肝脏代谢、肾脏排泄 等，可以预测药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄过程，并评估其潜在的毒性和安 大量相关信息，并可以跟现有的 AIDD 模型进行交叉验证，进一步提高药物设计的精准 度，产生良好的协同效应。PR-GPT 项目进展顺利，算法优化、生物医药语言训练工作正 有序推进，知识问答、药物分子生成、药代动力学及毒理性质预测等功能已上线测试并 具备了初步功能，计划于今年四季度投入商业运营。该模型将为药物研发提供智能化支 持，缩短研发周期，降低研发成本，提高研发成功率，从而推动生物医药行业的创新与 发展，进 化学结构。骨架跃迁的主要目的：（1）在已有的化合物分子结构上，产生新颖的化合物 系列，增加药物研发成功率；（2）替换复杂天然产物的局部结构，产生更具选择性、更 优活性的新颖分子；（3）通过改变分子的骨架，改善分子的药物代谢动力学性质。成都 先导与腾讯 AI Lab（云深）平台合作设计的骨架跃迁分子生成算法（GraphGMVAE），可 以快速基于已有的参考化合物迅速产生一系列结构新颖的化合物集合，配合后续自建的 虚拟筛选、3D-CNN