“我们现在不是很缺钱。”4月17日，在APC2026智元合作伙伴大会上，智元机器人联合创始人、总裁兼CTO彭志辉在接受包括澎湃科技（www.thepaper.cn）在内的媒体采访时指出，“2025年智元机器人公司营收已经突破10.5亿元，今年可能也会再有几倍的增长，现在商业化节奏非常快，能够自己造血，坦白来说，目前公司不缺钱。”
智元方面称，该公司是目前中国最早营收超过10亿元的机器人公司和AI公司。
在当天的智元合作伙伴大会上，智元将自身定位为一家具身智能基础模型公司，公司将投入四分之三的研发人力、超过了四分之三的研发费用给大小脑AI研发。
智元机器人联合创始人、总裁兼CTO彭志辉在接受包括澎湃科技在内的媒体采访。澎湃科技记者 喻琰 拍摄
以下为彭志辉接受媒体采访内容（略有删减）：
提问：现在可以从哪些维度判断人形机器人真正走出了demo阶段？
彭志辉：还是能不能为客户创造足够的价值。
以前更多停留在实验室演示，环境相对受控，成功率没要求。现在进入真实场景后，如果要完成一些复杂作业，成功率就要满足上线要求。我们之前在龙旗科技的车间，8小时百分之百的成功率，只有达到这样的标准，才有可能在正式服务平台中进行大规模推广。
另外，还要把账算清楚。客户为什么要选择用我们的机器人去补充人力，而不是继续招人？关键在于，我们能否在提供相同生产节拍和生产质量的前提下，帮助客户创造更多价值、降低生产成本。
往后真正要实现大规模上量，对整体能力的要求会非常高。刚才提到的耐用性、可靠性，以及成本控制，都必须过关。
提问：现在具身智能在融资市场非常火，你们有没有融资的计划和想法？
彭志辉：我们现在确实不是很缺钱。一方面得益于公司商业化进展比较快，去年我们的收入还不到1亿元，今年已经超过10亿元，后续还会有数倍增长，目前对一级市场融资的迫切性没有那么高。
另一方面，我们整个运营节奏也是有规划的。我们清楚自己要做什么、往哪个方向走、需要投入多少钱。拿太多钱意味着公司在股权和收益机制上要付出代价；拿得太少，又可能支撑不了业务发展，所以这中间需要一个平衡。整体来看，我们在这方面的规划是比较清晰的。
我们也拆分出了一些核心模块成立为子公司。这些子公司可以独立融资。换句话说，集团层面并不缺钱，但在当前市场热度较高的情况下，如果有合适的机会，子公司层面也会有融资诉求。
我们的一些子公司虽然像是“富二代创业”，但发展速度会更快，甚至比我们当年起步时快得多。相比融资本身，我们更看重的，还是商业化能力能不能持续提升。
提问：机器人真正走入中国家庭还需要多久，包括量产节奏其中的卡点问题是什么？
彭志辉：家庭场景还是很复杂。因为每个家庭的关系结构不一样，家庭成员的状态也不一样，机器人要完成的任务还涉及和人的亲密接触和交互。它对安全性的要求比工厂高的不是一个级别的。在家庭场景里出事故，可能会伤到人。
今年我们开始进工厂，未来三年里，智能水平大幅度提升，我猜测，在五年之后机器人就会逐步进入家庭场景。
提问：你们怎么看宇树科技？
彭志辉：我觉得宇树科技是一家非常了不起的公司，成立十年，对于本体的降本，和极致的成本控制，还有产品规模、量产效率都非常高。绝对是第一梯队，这些都非常值得我们学习。
我们的差异化在于我们是全栈布局，除了做运动智能，还有交互，给客户带来实际的生产力价值。
现阶段，我们可能落地跑得相对快一些，但我并不认为这意味着竞争已经拉开到不可追赶的程度。
因为现阶段大家面对的还不是一个存量市场，整个行业的“蛋糕”本身还没有做大。与其互相比较，不如说大家都在共同推动这个产业往前发展。在这个阶段，我觉得不必过度强调谁压过谁，更多还是彼此推动、相互欣赏。
提问：您认为人形机器人成为一种新的生产力之前，最缺的要素是什么？
彭志辉：如果从智能化水平来看，当前最缺的还是数据，而且缺口非常大，可能还差了三到五个数量级，而且对数据质量的要求也非常高。机器人需要的不是一般意义上的数据，而是发生在物理世界中的高维数据，比如接触过程中的摩擦力、动力学变化、粘滞力等，这类数据的采集成本也很高。
总的来看，数据仍然是一个非常大的问题。今年我们可能会逐步开源一批具身数据，规模预计达到百万小时量级；明年则可能提升到千万小时量级。在整个行业里，这一规模也会处于领先位置。
提问：人形机器人进入工厂，这笔账到底怎么算，除了硬件，占比较大的成本还有哪些？机器人目前的寿命大概是多久？
彭志辉：我们一直在讲，现阶段还没有到机器人能完全取代人的阶段。一方面，它在能力上还不够完整，很多工具使用和复杂挑战仍然没有完全解决；但在部分环节，可以取代一部分东西，所以不是替代关系，是“增强”。
从成本来看，需要综合几个方面来算。机器人整体成本肯定会随着量扩大大幅下降，还有模型研发投入会占比很大，所以一开始一定要形成一定规模，才能够从量变到质变。
还有一个容易被忽视的维度，是整体社会成本。对一个人来说，从出生到成长为具备生产力的劳动力，背后往往需要十几年甚至二十年的教育和培养成本。相比之下，机器人一旦出厂，就能带货，后续随着规模铺开其边际成本会不断下降，理论上可以接近于零。
提问：外界有声音认为，你更多参与技术和品牌代言人，公司的战略和决定，整体由邓泰华主导，你怎么看？
彭志辉：其实大家也注意到，我近期公开露面比较少，账号更新也不多。今天这场采访，如果不是同事强烈要求，我大概率也不会参加，平时一般也不太接受专访。
所以，如果从“代言人”这个角度来看，我这个角色可能做得并不算特别称职。实际上，我在公司里的主要精力还是放在产品、技术和团队管理上。邓总这边则更擅长战略方向和商业布局，我自己更侧重把产品做出来、推动落地并走向盈利。我们两个人是非常互补的，从公司成立之初开始，配合一直都很好。
当然，公司也不只是靠我们两个人。我们还有很多优秀的高管和合伙人，在重大布局上，大家一直都是相互协同、相互补位的。
所以，无论是整体战略的推出，还是不同阶段的转型，本质上都是管理层共同思考后的结果。我觉得我们的配合非常好，也确实形成了“1+1＞2”的效果，并不像外界猜测的那样。
提问：现在具身智能发展到这个阶段，对于年轻人想要加入这行创业，还有新的机会吗？
彭志辉：现在对他们来说，机会应该会更多，因为行业在快速发展，只有在变动的环境下才能有足够多的机会，大家一定要先迈出第一步，最重要的是先出来。
记者今天从国家标准委了解到，我国在国际标准化组织成功立项具身智能领域全球首项国际标准《人形机器人数据集》，并推动成立了首个由我国专家担任召集人的工作组。
当前，美国、日本、欧盟等主要经济体都将人形机器人纳入国家科技战略，争相布局研发与应用。
国际标准化组织机器人技术委员会国内技术对口单位负责人王振林表示，全球机器人领域的话语权大多掌握在发达国家手中。过去，我们往往是跟着别人的标准走，在国际规则面前处于被动适应的地位。这次，我们实现了两个历史性的零的突破。第一个零的突破是人形机器人国际标准制定，第二个零的突破是机器人国际标准工作组建设。
据专家介绍，截至2025年底，全球人形机器人整机企业超过300家，市场的出货量1.7万台左右，规模逼近29亿元。在这个赛道上，我国已经是名副其实的全球第一大市场，拥有140家整体企业，出货量达到了1.44万台，占全球总量的84.7%。
此次立项的国际标准，参考了我国在研的人形机器人数据集系列国家标准内容，来自全球主要国家的专家将携手参与该标准以及后续人形机器人领域其他标准的研制。
如果说大语言模型是让人工智能学会了人类的语言与逻辑，那么“具身智能”则是要让人工智能穿上物理的躯壳，走进真实的世界。然而，当一个“初出茅庐”的机器人尝试拿起水杯或迈出第一步时，现实世界的高昂试错成本成为了横亘在产业面前的最大阻碍。
要想让机器人真正在物理世界中游刃有余，要先为它们建造“健身房”与“训练场”。4月13日，在由上海市发展和改革委员会、上海市科学技术委员会指导，上海市经济信息中心、上海张江（集团）有限公司承办，上海市经济信息中心未来产业高端智库智力支持的“上海市重大科技基础设施用户战略咨询委员会第二期产业创新沙龙”上，科研学者、行业专家与投资人齐聚一堂，围绕“重大科技基础设施赋能人形机器人产业”这一主题展开探讨。
资本狂热与数据缺口
在资本端，具身智能正处于空前的“狂热期”。上海孚腾私募基金管理有限公司执行董事严祎祎表示，行业已进入从技术验证迈向规模化落地的关键阶段，资本市场对具身智能赛道的关注度显著提高。她提到，2026年开年至今，国内具身智能已披露融资超30 起，融资总金额约200亿，远超2024年同期的70亿和2025年同期的126亿。
张江集团产业促进中心研究员彭泽州说，根据2025年投融资事件数据，生物医药行业涨幅6%，人工智能行业涨幅约60%，而具身智能涨幅达到了206%。“一个具身智能公司融到资的几率是非常高的。”他说。
严祎祎指出，政策红利、“国家队”等战略资本的入场以及本土模型性能提升带来的技术溢价等因素共同推高了市场对具身智能的期待，但与此同时，行业仍面临着技术复杂度极高、核心零部件国产替代以及市场接受度等严峻挑战。
在彭泽州看来，现在具身智能并不缺钱，真正缺的是数据，而且是“非常大”的数据缺口。在他看来，算法人才可以高薪争夺，算力也可以通过投入获得，但真实世界的数据并不是简单花钱就能买来的。尤其是高价值、强专业、强场景约束的数据，更加稀缺。
他认为，如果把具身智能和智能驾驶类比，当前行业拥有的数据量距离真正成熟所需的规模仍有巨大差距。哪怕把目前企业手里的数据都汇总起来，和未来产业真正需要的数据总量相比，可能还差百倍以上。
正因如此，围绕数据采集、数据标注、仿真生成和场景开放的基础设施，正在变成具身智能产业链中越来越关键的一环，也是“训练场”的价值凸显的原因。
过去，人们更容易把重大科技基础设施理解为面向前沿科学问题的“国之重器”，而不一定将其与机器人产业直接联系起来。但在具身智能时代，基础设施不只是做科研的地方，也可能成为训练数据的来源、模型验证的平台和产业协同的节点。几名与会嘉宾呼吁，应当加强各方合作，让更多基础设施能够赋能行业。
机器人“健身房”
具身智能的“进化”高度依赖试错与交互。如果在真实物理世界中让一台造价高昂的人形机器人去学习开门、倒水或穿越障碍，不仅跌倒损毁的成本极高，数据采集的效率也很低。因此，构建各类虚拟与现实交织的训练场，成为了产业破局的关键。
上海人工智能实验室主任助理、领军科学家、上海创智学院副院长乔宇在分享中指出，解决数据少、训练难的有效途径之一，是构建一个具身仿真环境和数据生成体系，并与真实数据相融合。研究人员在虚拟世界中建立起包含各类材质、力学属性和三维结构等的虚拟环境，将数字机器人放入其中进行成千上万次的演练。这如同为机器人打造了一个“黑客帝国”般的“数字母体”，让机器人在接入现实躯体前，就已经在虚拟工厂或家庭中完成了海量长程任务的试错与学习。
纯虚拟的数据始终与真实物理世界存在差异，机器人最终还是要双脚落地。上海傅利叶智能科技股份有限公司副总裁戴志辉展示了一种半实物物理训练设施。
这套系统类似于一个专为机器人打造的“5D沉浸式影院”。其中，机器人的面前是一块巨大的环幕，播放着公交车、地铁或喧闹街市的实景视频。与此同时，机器人脚下踩着的并非普通地面，而是可以动态模拟各种颠簸、倾斜路况的六自由度平衡平台。在这套设施中，研发人员可以精准监测机器人在面对复杂视觉干扰和脚下动态变化时的平衡能力与动力学数据。
落地场景：介于标准自动化和高价值任务之间
科技基础设施不仅能提供数据和新材料，本身也有望成为机器人的落地场景。乔宇在演讲中举例，在核聚变设施的建设与维护中，环境中充斥着高辐射与极端温度，这是人类肉身难以承受的禁区。如果具备空间理解和精细操作能力的机器人集群能在此替代人类进行零部件搬运与检测，将是产业落地的重大突破。
然而，彭泽州指出，高价值场景往往伴随着极低的容错率。无论是造价昂贵的同步辐射光源，还是动辄损失百万美金的半导体晶圆制造车间，当前的具身智能都难以进入。因为目前的人形机器人系统尚缺乏绝对的稳定性和基于实时操作系统的确定性。在这些零容错的极端场景中，任何一次轻微的小脑控制延迟，都可能导致灾难性的财产损失。
在此次讨论中，嘉宾们对落地场景的判断虽然不完全一致，但有一个共同倾向：机器人率先落地的场景，大多会出现在介于“完全标准化自动化”与“高风险、高价值人工任务”之间的区域。
在工业制造中的部分环节，尤其是柔性装配、搬运和协同操作，被认为仍有较大空间。与传统工业机器人相比，具身智能并不擅长替代那些高度固定、流程已优化到极致的工作；相反，它更适合进入那些变化较多、还依赖人工经验的环节。华东师范大学国家可信嵌入式软件工程技术研究中心副主任王江涛提到，未来几年，制造业、物流业以及部分医疗和陪护场景，可能会更快看到落地。
有与会者表示，相较于高度自动化的成熟工业，农业反而可能是值得关注的方向。农业场景天然具有更强的柔性和更大的人工依赖，同时一些现代设施农业已经具备较好的环境可控性。
针对“宇树科技A股上市的绿色通道被叫停”传闻，杭州宇树科技有限公司（以下简称“宇树科技”）于1月4日晚间向澎湃科技（www.thepaper.cn）发布对外声明称，上述消息不实，目前宇树科技未涉及申请“绿色通道”相关事宜，上市工作正常推进。
宇树科技在向澎湃科技发来澄清声明中称，近日，媒体报道涉及该公司上市工作相关动态情况的内容与事实情况不符，该公司未涉及申请“绿色通道”相关事宜。宇树科技已向主管部门反映，并保留通过法律手段追责的权利。
宇树科技表示，目前，该公司上市工作正常推进，相关进展将依法依规进行披露。
证监会官网此前披露信息显示，宇树科技已于2025年底完成IPO辅导，辅导机构为中信证券。有消息称其原本有望凭借绿色通道加速冲刺“A股人形机器人第一股”。
所谓上市绿色通道，是指为特定类型企业开辟的优先审核、快速放行的上市通道，显著缩短企业从申报到上市的周期。宇树科技作为国家级专精特新“小巨人”企业，原本符合相关资质要求。
接受澎湃科技采访的科技投资人表示，宇树科技具备上市资质和条件，按照正常的企业上市流程在走，不存在所谓的“宇树科技上市绿色通道被叫停”的说法，和“人形机器人赛道是否泡沫大、要降温”等猜测没有关联。
2025年，全球科技领域高光时刻频发：AI开源生态强势崛起，商业航天完成可重复运载技术闭环，脑机接口实现从实验室到临床的关键破壁，生物医药、量子计算、可控核聚变等基础科学领域频现里程碑，拓宽人类对未来的想象边界。
2026年，科技产业化浪潮已然澎湃。每一个趋势都暗藏时代机遇，每一次迭代都呼唤先锋发声，每一次变革都向所有人抛出了一个根本性问题：我们正在走向怎样的科技未来？
作为深耕科技创新领域的公共媒体平台，澎湃新闻将于1月29日在上海举办“2026科技展望开年演讲”，集结六大科技前沿领域的科技企业代表、顶尖创新实践者，分享科技发展的趋势，技术迭代的最新动向，在思想的碰撞中捕捉未来机遇。这不是一场单向的宣讲，而是专属科技先锋者的思想交锋场。
轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞：《将无人驾驶带进现实》
当算法驾驭汽车，穿行于真实世界的复杂街道，我们便触及了AI革命的新维度，无人驾驶将驶向何处？轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞将带来《将无人驾驶带进现实》演讲，为我们描绘无人驾驶加速驶入现实生活的清晰图景。
于骞是国际顶尖的计算机视觉和机器学习专家，本硕毕业于清华大学计算机系，后于南加州大学取得博士学位，在创办轻舟智航前曾任Waymo机器学习算法研发技术负责人及Google街景组关键项目技术负责人。他在CVPR、ICCV等国际计算机视觉顶会发表多篇高影响力学术论文，并曾获评“中国科技出行产业科学企业家”。
星环聚能创始人兼CEO陈锐：《核聚变能：原理、行业与未来》
在大模型飞速迭代之时，一场更为深刻的能源革命正在实验室中悄然酝酿。被喻为“人造太阳”的终极能源——可控核聚变，承载着彻底解决人类能源问题的希望。星环聚能创始人兼CEO陈锐将解读《快速经济地实现聚变能》，勾勒这项终极技术从实验室走向工业时代的可能性。
陈锐，本科毕业于清华大学核工程与核技术专业，后出国深造，获悉尼大学经济学博士，回国后曾担任中央财经大学金融学院教授。目前兼任清华大学校友总会能源专委会理事、清华企业家协会会员，获评省级科技创业领军人才、省级高层次创新创业人才、2024年度观察者网年度科创人物、2024年度WISE商业新世代先锋人物等多项荣誉。负责完成星环聚能多轮数亿人民币融资，并推动公司初步工程验证装置SUNIST-2性能迅速提升至国内领先、国际前列水平，星环聚能亦荣获福布斯创新力50强、中国潜在独角兽等多项荣誉，积极推动核聚变商业化进程。
中科天算创始人兼CEO刘垚圻：《算力大迁徙：从地面到太空》
当地面数据传输引发延迟等问题时，科技巨头们纷纷将目光投向更广阔的疆域——太空，让超大算力中心上天。中科天算创始人兼CEO刘垚圻将聚焦这场“算力的太空远征”，带来《算力大迁徙：从地面到太空》的前瞻演讲，为算力应用打开想象空间。
刘垚圻博士的研究方向为天基计算、空天算力网，CCF容错计算专委副秘书长。深度参与我国多套卫星互联网系统设计论证、标准设计与试验验证系统建设等，完成极光系列星载计算机研制与部署。相关成果发表论文、专利百余篇，获得“6G星辰青年科学家”称号，入选新百星计划等。
除此之外，我们还邀请到英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov、格式塔科技创始人兼CEO彭雷、擎朗智能战略技术官刘斐，他们将分别在AI制药、聚焦脑机接口、具身智能等领域，通过多元视角的碰撞，为公众与产业界绘制一幅更清晰、更具深度的技术演进图谱。
英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov：《从0到1: 生成式AI和自动化技术赋能药物研发和抗衰老研究》
Alex Zhavoronkov博士拥有生物医药和计算机技术领域的复合背景。他于2019年被Deep Knowledge Analytics列为全球药物发现和先进医疗领域的100名人工智能领导者之一，并多次入选科睿唯安（Clarivate）年度全球“高被引科学家”。
格式塔创始人、CEO彭雷：《超声波，下一代脑机接口如何重构人类智能和AI》
彭雷本科毕业于中科大，研究生毕业于香港理工大学，并于复旦⼤学类脑智能科学与技术研究院取得博⼠学位。他担任天府锦城实验室特聘研究员，是国家“万⼈计划”领军⼈才，曾有多次成功创业经验，2012年创立客如云，后被阿里巴巴本地生活全资收购，2021年联合创立脑虎科技，不到四年带领脑虎科技成为国内侵入式脑机接口领先公司。
擎朗智能战略技术官刘斐：《具身智能的“能与不能”》
刘斐博士毕业于国防科学技术大学机电工程与自动化学院，机器人控制研究方向。长期从事具身智能、人形机器人产品研发工作，发表十余篇论文和学术专著。目前任CCF智能机器人专委会执委、CCF YOCSEF上海分论坛秘书长、CAAI具身智能专委会首届委员、RoboCup机器人世界杯中型组国际组委会主席、RCAP亚太机器人世界杯执委会委员等。
此次演讲将通过澎湃新闻APP 24小时直播频道、视频号、微博号、抖音号、头条号、快手号同步直播。
近日，北京穿越者载人航天科技有限公司（以下简称“穿越者”）发布首批太空游客名单引发大众关注。300万元一张太空旅游船票，把商业航天推到了舆论场中央。有人认为这是民营航天的市场化尝试，也有人质疑这是营销噱头。
根据公开报道，首批游客名单中除了穿越者创始人兼CEO雷诗情外，还出现了中国工程院院士李立浧、明星黄景瑜、探路者创始人王静、启赋资本董事长傅哲宽、智元机器人CMO邱恒，以及众擎机器人PM01人形机器人等，集结了学界、商界、航天界、艺术界及娱乐界。
智元CMO邱恒(左一）在发布会现场 来源：智元机器人
日前，澎湃科技记者（www.thepaper.cn）采访了智元机器人CMO邱恒，他向澎湃科技分享了他加入此行背后的故事。在他看来，两年多前他决定成为游客之一，是因为自己本来就想“上天”，想要支持这项“从0到1”的创业项目。
邱恒于2025年5月加入智元机器人，任CMO兼市场和解决方案销售总经理，此前他曾在华为担任企业BG首席营销官、全球Marketing总裁等职务。
邱恒称，他是2023年自费购买的这张太空船票，当时并不是觉得这个行业以后会火，而是出于个人想去太空旅游的愿望。
2023年邱恒生日当天，他受一位从事商业火箭业务的友人之邀，前往观看商业火箭发射。在发射现场，他遇到了穿越者创始人兼CEO雷诗情。
“这是第一个，也是唯一一个跟我说能够送我上天的人。”邱恒回忆说，当时雷诗情向他展示了蓝色起源（Blue Origin）、SpaceX在2022至2023年期间进行商业载人飞行的视频，“她说中国的票价比美国的更划算一些，我觉得可行。”邱恒说自己听完非常心动，“我一直有这个想法，现在突然有人告诉我（送人上天）不是异想天开，真有可能实现，当时觉得非常惊喜。”
回忆与雷诗情的交流，在邱恒看来，这与自己过去见证过的从零开始的创业项目类似，“很多项目从最初看起来异想天开，它最开始可能就是一颗特别小的种子。”
邱恒表示，自己决定和穿越者签合同，除了自己本身就想上天意外，也考虑到当时商业航天尚无人问津，普通人不太会购买，“我属于有意去突破'从0到1'，商业航天的尝试，值得支持。”邱恒说。
签订完合同后，穿越者团队带邱恒参观了航天员训练中心，并介绍了未来类似国家航天员的训练流程。他还见到了来自航天系统背景的飞船设计师等核心成员，这进一步增强了他参与航天旅行的信心。
2023年至2025年1月22日期间，邱恒曾与穿越者公司有过几次交流，做过访谈和问卷调查之类的工作。穿越者团队在进行飞船设计时，也会向他征询意见，“这个过程实际是大家共创的”。譬如在太空人因体验方面，穿越者公司会向他询问舱内灯光氛围、是否播放音乐等细节问题。
放眼国际，维珍银河、蓝色起源从无人到载人仅用3至5年。据穿越者官网，成立于2023年1月11日的穿越者致力于打造中国的“龙飞船”，该公司计划用3到4年的时间首先完成亚轨道可重复使用商业载人飞船研制，2028年实现中国乃至亚洲的太空旅游，开启普通人、商业载荷低成本、常态化上太空的新纪元。首批太空游客将搭乘“穿越者壹号”飞行器抵达距离地面约100公里的卡门线——被认为是大气层与太空的分界线——并在亚轨道轨迹停留数分钟，体验3至6分钟的失重感。
如果三年后不能按原计划实现太空飞行怎么办？面对澎湃科技的提问，邱恒回答，“那就（相当于）创业失败了。伟大的尝试都有风险，既然敢于尝试，就能接受任何结果和可能。”
2025年，全球科技领域亮点纷呈、高光不断：AI开源生态强势崛起，商业航天实现可重复运载技术闭环，脑机接口突破从实验室到临床的关键瓶颈，生物医药、量子计算、可控核聚变等基础科学领域频现里程碑式进展，持续拓宽人类探索未来的边界。
为致敬全球科创新质力量，集中展现科创领域的最新成果，激励各类创新主体深耕科创赛道、勇攀技术高峰，澎湃新闻于2025年10月启动“2025科创先锋案例”公开征集活动，累计收到上百家科创企业的案例申报材料。
历经三个多月的评审团初审、复审、终审多轮严谨评议，最终评选出21个优质案例，充分彰显全球科创领域的潜力、活力与创造力。
1月29日，在澎湃新闻举办的“2026科技展望开年演讲”上，连续创业者、格式塔科技创始人兼CEO彭雷发表了题为《超声波，下一代脑机接口如何重构人类智能和AI》的演讲。作为一位从互联网和AI领域跨界到生命科学的探索者，彭雷深入剖析了脑机接口领域的现状、瓶颈，阐述了以超声波为核心的下一代技术路径，及其可能为神经科学和人工智能带来的颠覆性变革。
彭雷在演讲开篇提到，神经科学与人工智能是“同一枚硬币的两面”。他引述了杰弗里·辛顿、德米斯·哈萨比斯、伊尔亚·苏茨克维、埃隆·马斯克等多位AI与科技巨擘的最新思考，指出当人工智能的发展触及“堆算力”的天花板时，这些“大佬”不约而同地将目光投向了人类大脑的运作机制——这个在数十亿年进化中形成的、最高效的智能范本。
“从探究人脑学习为何没有反向传播，到思考如何用好奇心、同理心等人类价值来训练未来的超级AI，我们看到，AI的下一步突破，很可能需要从神经科学中汲取底层算法的创新灵感。”彭雷说，这种相互启发、相互促进的关系，正是脑机接口技术发展的背景，也是其最终可能实现“碳基与硅基智能融合”的理论基石。
回顾过去二十年的发展，彭雷肯定了以电信号为基础的侵入式脑机接口取得的显著成就，无论是马斯克Neuralink的无线植入，还是国内外团队在帮助渐冻症、高位截瘫患者实现“数字自主权”方面的突破，都证明了这条路径的价值。
这是否就是脑机接口的终局？彭雷认为：“我们过去的技术，无论是硬膜外还是硬膜下的电极，本质上都是在开颅后，对大脑特定区域的神经元进行‘点对点’的接触式读写。但这忽略了大脑最迷人的特性——它是一个复杂的网络，其整体功能远大于局部之和。”
基于这一认知，彭雷联合创立了“格式塔科技”。“格式塔”一词源于心理学，意为“整体大于部分之和”。他认为，要真正理解认知、记忆、情感等高级功能，就必须从一个更宏观、更整体的视角来观察和干预大脑。在他看来，超声波脑机接口具备这样的技术潜力。
与需要开颅手术的电学方法不同，超声波技术利用相控阵原理，能够将能量无创地穿透颅骨，精准聚焦于大脑内部的任意位置，无论是表层皮层还是深部核团，实现对神经元的兴奋或抑制调控。
在“读取”大脑信号方面，超声波另辟蹊径。它不直接读取电信号，而是通过功能性超声成像（fUS）技术，捕捉神经元活动时周围血流信号的变化。“人脑中血管总长度超过100万公里，血流的动态变化与神经活动高度相关，”彭雷说，“读取血流信号，意味着我们可以从一个更宽广的全脑维度，解码大脑的意图。”
他透露，这一技术路线正迅速成为全球科技巨头的新战场。从Neuralink核心成员的出走创业，到近期OpenAI创始人山姆·奥特曼高调成立超声波脑机接口实验室，都预示着一个巨大风口的到来。
演讲的最后，彭雷展示了超声波脑机接口从理论走向应用的巨大潜力。他介绍，格式塔科技正在开发从大型台架式到未来可穿戴式的两代产品，旨在将神经调控从院内延伸至院外甚至家庭场景。
他表示，对于慢性疼痛患者，初步临床研究显示，30分钟的无创治疗可使其疼痛程度显著下降50%，效果持续一周以上；对于中风康复，超声调控有望保护受损神经元，改善预后；在抑郁症、焦虑症等精神类疾病治疗上，它为功能性失调的“对症下药”提供了新工具；此外，它还能暂时性地打开血脑屏障，为脑胶质瘤、阿尔茨海默病等顽疾的新药研发打造一个高效的药物递送平台。
“我们深信，随着超声波带来的海量全脑数据不断积累，神经科学领域或许将迎来自己的‘Transformer时刻’，诞生一个全新的大脑基础模型（Foundation Model）。”彭雷展望道，“这不仅将彻底改变我们理解和治疗大脑的方式，更将加速人工智能与人类智能的融合，推动人类走向那个我们曾经预测的、碳基与硅基智能共生的未来。”
“菌种发酵车间里的‘老师傅’经验，能传给‘AI工程师’吗？”
“量子计算机系统非常‘脆弱’，极易受外界环境噪声的干扰，如何让它在高噪声背景下维持逻辑比特的保真度？”
科学智能作为科技创新的关键变量，正深刻重塑科研范式、赋能产业升级。
2月3日，一场持续145分钟的科学智能“百团百项”工程产研共创沙龙在上海举行。
科学智能“百团百项”工程沙龙现场 本文图均为 上海仪电（集团）有限公司 供图
活动中领域科学家、AI科学家、工程师、基金经理人与产业方围坐在一起，围绕化工物质、光刻胶、生物制造AI应用模型、生物制造AI4S创新驱动、量子计算、固态电池等六个方向的产业真实需求，讨论AI从科研走向产业的“现实卡点”。
破解生物发酵的“经验黑箱”
在生物制药行业，发酵是一个极其复杂且敏感的工艺。微生物在不同的生长阶段状态变化复杂，温度、压力、营养供给等变量相互耦合，稍有偏差就可能影响最终产量。
AI+生物制造（人工智能应用模型）组
上海锐康生物技术研发有限公司总经理赵华透露，目前的发酵优化仍高度依赖“老师傅经验”。一个发酵罐往往涉及上百个调控变量，操作人员需要24小时值守，定时人工投料，工艺判断缺乏实时可视化与系统预测能力。
“整个过程像一个黑箱，”赵华说，“我们积累了大量生产数据，但还没有形成真正可用的智能控制系统。”
赵华希望能够通过AI预测微生物生长曲线，提前判断在哪一个时间节点可能出现问题，实现提前干预和精准调控。
此外，数据也是一大问题。赵华称，生产端在种基培养、发酵过程等环节积累了大量数据，但尚未被充分利用，能否将这些历史数据和工厂的实时数据整合，实现对发酵过程的智能控制？
上海科学智能研究院主任研究员郭昕指出，目前无论在企业实践还是在学术研究中，对于特定菌种代谢通路的认知仍然是局部的，尤其在与高产、高稳定性相关的关键调控路径上，还存在大量未知空间，这也是AI介入的重要研究方向。
目前科研人员已经有了一些研究成果。上海交通大学集成电路学院人工智能与微结构实验室李金金教授介绍了团队研发的“AI工程师”－工业智能引擎 ManuDrive。
通过车间里的数百个传感器，AI系统像“电子哨兵”一样盯着氧气浓度、pH值等100多个指标。更神奇的是，它还有一副“时间的望远镜”：发酵进行到第20小时，它就能预测出第150小时的结果，并提前写好操作方案。
“这就像给生产过程装上了智能大脑和时间的望远镜，能够实时给出最佳的工艺调控方案，提前看到未来生产过程，实时生成最优的工艺方案，大幅提升产量。”李金金说。
据了解，ManuDrive平台将生物制造、材料加工、建筑设计、能源管理、污水处理、高炉模型等跨域调控规则与物理机理，拆解为127个可复用的智能模块（数量仍在增加），并能依据不同场景与功能实现跨领域复用。
研发团队称，ManuDrive 是人工智能生物发酵工程师，能破解“经验黑箱”，提升生物发酵产量，还能精准预测并调控发酵的过程。李金金表示，相关技术已在前期探索中完成可行性验证，并在上海“百团百项”项目体系下持续推进产业结合。
上海科学智能研究院副院长、上海创智学院数字基础设施部部长程远表示，针对生物制造领域原料转化率低的问题，提出通过优化品种和反应条件，利用AI技术探索合成生物代谢路径，以提升产能。上海多个团队在AI应用方面已有积累，未来将加强技术力量，推动中国在合成生物产业上的领先地位。
产学研一起头脑风暴破解前沿问题
和破解生物发酵的“经验黑箱”一样，这场持续145分钟的讨论，集中在一个现实问题上：AI4S能否真正进入工业流程，成为企业研发体系的一部分。
AI+量子计算小组讨论的核心问题是系统的稳定性。上海创智学院全时导师、上海交通大学教授严骏驰表示量子计算现正处于从“实验室原理演示”向“实用化算力转化”的关键过渡期。然而，量子系统对环境极度敏感，外界微小噪声都会让计算状态迅速失真。随着量子芯片规模扩大，校准和纠错产生的数据呈指数级增长，已经超过人工工程师能够处理的范围。
AI+量子计算小组
沙龙讨论小组认为，如何在高噪声背景下维持逻辑比特的保真度是亟待解决的科学难题。在AI可行性分析上，沙龙提出的方向简单来理解即“让AI参与量子纠错”。即通过神经网络识别物理比特错误、强化学习动态调整控制参数，让系统在高噪声环境下维持可靠运行。研究人员认为，AI与量子计算的交叉（QAI）正在成为量子产业化的关键支撑技术之一。
以量子神经网络为代表的前沿架构在处理高维数据特征提取方面展现了巨大的潜力。目前，相关理论已在量子优越性研究及特定应用场景中涌现出大量研究成果，证明了 AI 辅助量子系统在处理复杂科学计算问题上的技术可行性与广泛应用前景。
在生物制造AI4S创新驱动小组上，上海人工智能实验室AI for Science中心青年研究员薛东雨指出当前AI能力受限于数据缺失和标准不一，小组讨论上提出共同开发数据标准，开源以吸引更多贡献，逐步建立AI友好的数据标准体系，从而更好地解决复杂问题。
AI+生物制造（AI4S创新驱动）
在AI+化工物质小组，上海创智学院全时导师、华东师范大学教授朱通提出利用AI优化超临界二氧化碳在岩石孔隙中的流动路径，通过分子级配方设计提升二氧化碳回收效率，并兼顾清洁采油需求。小组评估认为，该方向在技术路径上具备可行性，具有潜在产业应用价值。
AI+化工物质小组
AI+光刻胶小组聚焦国产替代难题。上海人工智能实验室科学家李玉强指出，光刻胶产业链长、反馈周期慢、工艺稳定性要求极高，标准化数据缺失是制约AI应用的重要因素。讨论提出，通过自动化与标准化流程建设，为AI模型提供可训练的数据体系，是推动产业升级的关键前提。
AI+光刻胶小组
AI+固态电池小组围绕材料密度、机械性能与制造成本展开讨论。上海科学智能研究院曹风雷表示，企业已在实际生产中积累大量工艺数据，AI模型在部分环节已显示出优化潜力。未来计划构建针对固态锂电池的多尺度模型体系，将实验数据、仿真数据与制造数据整合，用于实际工艺决策支持。
AI+固态电池小组
用社区凝聚科研与产业
为加快推动以人工智能引领科研范式变革，推进科学智能（AI for Science）的发展，上海市经济和信息化委员会在2025年启动实施了科学智能“百团百项”专项工程，以高价值项目为抓手，力争在两年内支持不少于100个团队、100个项目，推动AI人才、领域科学家和工程团队跨组织、跨领域协作，培育一批“既懂科学、又懂AI、还有产业思维”的青年科学家，形成一批前沿原创性成果。
澎湃科技（www.thepaper.cn）获悉，这场产研沙龙在上海市经济和信息化委员会指导下，由上海仪电（集团）有限公司主办，上海市先导产业促进中心、上海仪电旗下上海埃迪希科技服务有限公司承办。
据上海仪电智算解决方案负责人王丽忱介绍，上海仪电正在牵头承建科学智能开放社区，以统一门户整合一站式科研工具、高质量开源模型库、智能体开发平台以及万卡级公共算力在内的关键资源与服务，为全球科学家提供开放、协同、高效的科研创新平台，降低AI与科研融合的门槛，加速从基础研究到产业应用的转化周期。
上海仪电智算行业拓展总监高磊介绍，此次沙龙与会者打破行业壁垒，围绕“百团百项”专项工程中“产业出题、科学家答题、人工智能解题”的跨领域协同模式，聚焦产业真实需求，共同定义前沿科学问题，探讨AI解决的路径可行性，凝练出具有战略价值的关键科学问题提案。未来，科学智能开放社区将持续举办系列化、主题化的产研共创活动，并依托其平台能力，为活动中涌现的优质项目提供从概念验证到试点应用的全链条支持。
在城市通用智能机器人赛道上，硬件差异正在逐步缩小，真正决定竞争力的仍然在AI“大脑”能力上，“更准确地说是在开放场景下通用AI能力。” 近日，酷哇科技CTO（首席技术官）廖文龙在接受包括澎湃科技（www.thepaper.cn）在内的媒体采访时表示。廖文龙认为，大脑决定了系统能力的上限。构建AI大脑，需要依赖AI来优化AI模型与算法。
酷哇科技（COOWA）成立于2015年，是一家致力于实现物理世界的通用人工智能（Physical AI）的AI机器人服务提供商，2026年全系产品预估出货量将突破10000台，该数字超过公司过去数年交付量的总和，并已实现年度 EBITDA（息税折旧摊销前利润）回正。
2月5日，该公司正式发布Coowa WAM 2.0（World-Action Model）通用世界模型底座。Coowa WAM 2.0（World-Action Model）是一套针对高频且标准化的移动与作业任务构建的通用世界模型，基于Real-to-Sim-to-Real（从真实到模拟再到真实）闭环的通用世界模型。它不仅是“看”世界，更是在潜空间（Latent Space）中推演世界，实现Drive与Work的深度耦合。
廖文龙认为，物理AI模型将在未来3至5年迎来爆发性需求，未来五年，物理前端应该追求高度智能的无人化，而云端决策在未来一段时间仍保持人机协同。
尽管当前物理AI概念火热，但行业面临的核心问题仍然现实。
廖文龙指出，行业面临开放环境下长尾场景无穷尽，真实数据稀缺的瓶颈。“关键不是穷举所有极端情况，而是在不可穷举的前提下，让机器具备可靠安全的‘零样本决策’能力。”这意味着，物理AI接下来需走通一条具备持续商业造血能力的系统化道路，通过可规模化运转的商业闭环，在真实世界中持续获取海量数据，并以此驱动技术的持续迭代。
智慧城市出行服务
“海量数据中大部分是无效的，需要通过自动化流水线完成数据挖掘、自动标注、增量训练和仿真验证。这套Infra的迭代周期越快，竞争力越强。”廖文龙认为，AI Infra决定了数据的质量与规模问题，进而影响模型能力的上限。下一代具身智能的核心突破仍在于AI Model的持续演进。
