FAIR plus 机器人全产业链接会,链动全球智能新机遇

FAIR plus 机器人全产业链接会,链动全球智能新机遇

本文声明:本篇内容为个人真实体验分享,非商业广告,无强制消费引导。所有推荐仅代表个人感受,仅供参考,按需选择。

过往十年,中国机器人产业蓬勃发展。中国出品的核心部件得到了产业规模化的验证,机器人产品的整体制造能力也开始向全球输出。与此同时,机器人产业正在更加紧密地与人工智能融合,机器人从专用智能走向通用智能。

在此背景下,深圳市机器人协会打造了“FAIR plus机器人全产业链接会”,FAIR plus是一个专注于机器人全产业链技术和开发资源的平台,也是全球首个机器人开发技术展,以供应链和创新技术为切入点,推动全球具身智能机器人产业的发展。通过学术会议、技术标准、社区培育、供需对接等方式,创造人工智能+机器人各产业链环节的开发、产品、工程、方案等技术人员,以及有意引入机器人的场景方相关工艺、设备、信息技术人员线下见面的机会,达成合作,以有效促进机器人向智能化方向发展,连同提升产业整体能力的建设和配置。

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2025年4月,首届“FAIR plus机器人全产业链接会”(FAIR plus 2025)以“智启未来链动全球”为主题,汇聚全球顶尖专家、企业领袖,通过组织学术会议、技术沙龙、社区培育、供需对接等40余场次高能活动,邀请机器人产业链超200家知名企业现场展示最新技术及产品,旨在搭建全球协作平台,有效促进机器人向智能化方向发展。在为期3天的展期内,成功吸引了35000+人次专业观众到场。这批观众不仅覆盖境外60个国家(含中国港澳台)及中国境内30个省、自治区和直辖市,更有海外买家现场完成零部件现金采购,为展会赋予了极强的行业影响力与商业价值。

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时隔一年,精彩再续!

第二届“FAIR plus机器人全产业链接会”即将重磅回归,诚邀您共襄盛会!


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2026年4月22日-24日,由深圳市机器人协会发起并主办的FAIR plus 2026,将在深圳会展中心(福田)9号馆盛大启幕,以更高规格、更全生态、更广视野,再度点燃机器人产业的技术热潮与合作动能。

【FAIR plus 2026精彩前瞻】

一、全产业链召集·资源一站式链接

聚焦机电模组、控制算法等产业链关键环节,构建开发制造一站式服务平台,推动协同创新与产业升级。同步开放斯图加特百万级专业数据库,定向邀约全球优质买家,对过往5年德国观展2次以上的活跃买家,全额承担深圳食宿及商务行程。

FAIR plus2026展品范围:

1、机器人核心零部件(含成熟和创新产品)

控制系统

伺服系统(伺服驱动器、伺服电机、编码器等)

传动系统(减速器、舵机、轴承、丝杠、蜗轮蜗杆等)

传感器(视觉传感器、力觉传感器、触觉传感器等)

一体化关节

执行机构(灵巧手、工装夹具等)

移动底盘

动力系统(电池、电控等)

传输连接系统(线缆、线束、连接器等)

关键材料(peek材料等)

2、大脑相关(人工智能算法及其他)

数据采集及采集设备

数据标准厂商及平台

感知方案及算法供应商

仿真工具及建模厂商

软件系统

软件工具及基础设施

算力芯片及平台

存储芯片

边缘计算盒子

云服务

物联网相关组件等

3、整机研发、设计、系统集成

4、机器人生产设备流水线、代工厂等

5、机器人检测、维修和保养、测试研制等

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FAIR plus2026新增特色展区:

1、初创企业联展区

聚焦机器人领域早期技术路径与商业探索,集中展示高潜力初创机器人团队的最新产品、概念验证模型及商业化落地进展,打造面向资本与市场的“创新发布平台”。

2、科研机构创新成果展示区

汇聚重点高校、科研院所及实验室的原创性研究成果与技术样机,涵盖机器人感知、控制、人机交互等核心方向,展现学术界在具身智能底层能力构建上的前沿进展。

3、国际展团区

面向全球开源社群、海外企业与机构开放,重点展示海外优秀机器人产品、开源平台及生态伙伴技术路径,助力中外机器人技术、标准、应用的深度交流与合作。

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二、学术产业双驱·高端交流盛宴

在中国科学院深圳先进技术研究院指导下,产业主论坛联合德国VDMA自动化与机器人分会共同举办,学术论坛则邀得美国Science Robotics杂志社担任主联合单位,共同构筑起兼顾产业落地与学术探索的高端交流空间。更有开源沙龙、生态召集会、标准研讨会轮番登场!技术大牛面对面拆解机器人开源方案,政企研共筑社区生态,用标准护航行业升级,开发者不容错过的交流盛宴!

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三、产业链协同创新·成果高效转化

以场景为牵引、企业为主导,20+闭门对接会聚焦具身智能等领域,打通“技术-场景”落地通道。FAIR plus 2026将设20余场供需对接会,面向幕墙清洗、园林绿化、消防救援、工业生产、商业服务、建筑施工等多个场景,定向邀约产业上游能力方和整机厂家、解决方案商共同对接终端需求。包括南方电网、中广核、深圳航空、水务集团、慧智物联等重点企业开放需求,越疆科技、普渡科技、智平方等机器人企业参与“揭榜”,推动机器人产品在真实场景中加快落地应用。

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四、国际合作新角色·全球资源联动

中国在全球机器人产业中扮演核心角色,助力全球发展:

角色1:依托上游产业链,为全球新玩家提供硬件开发套件;

角色2:以人形机器人等整机产品,为全球AI新玩家提供验证平台;

角色3:依托国际网络,邀请德、美、英、泰、芬兰等国产业领袖参会,搭建国际合作桥梁。

目前,德国、荷兰、芬兰、韩国、瑞士等国已通过政府渠道组建官方代表团,美国及日本亦由权威民间机构组织参与。与此同时,面向全球的专业观展团正在火热召集中。

此外,FAIR plus 获得了《Science Robotics》80 万次推送曝光,配合精准邮件定向邀约及官网 banner 20 万次展示,实现全球范围内的高精准、高影响力触达。

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五、产业权威指引·白皮书重磅发布

深圳市机器人协会将发布《2025年深圳市机器人产业发展白皮书》,连续十一年记录产业发展轨迹,权威解读政策导向、市场趋势、技术突破,为企业决策提供核心参考!

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一场汇聚全球智慧、链接产业资源、驱动未来演进的行业盛会,正在拉开帷幕。无论您是技术开发者、学术研究者还是场景需求方,FAIR plus 2026都将为您打开洞见与合作的崭新窗口。

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基于Q-learning算法的机器人迷宫路径规划研究附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。 🔥 内容介绍 机器人路径规划是智能机器人领域的核心研究课题之一,其目标是让机器人在复杂环境中自主寻找一条从起点到终点、避开障碍物且满足优化准则(如路径最短、能耗最低)的可行路径。Q-learning算法作为无模型强化学习的经典代表,具有无需预先构建环境模型、通过试错学习自主优化策略的优势,非常适用于未知或动态迷宫环境中的路径规划任务。本文以机器人迷宫路径规划为研究对象,深入探讨Q-learning算法的基本原理及其在路径规划中的应用流程,针对传统Q-learning算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优、路径冗余等问题,提出相应的改进策略,通过Matlab仿真实验验证改进算法的有效性。研究结果表明,改进后的Q-learning算法能够显著提升机器人在迷宫环境中的路径规划效率,缩短收敛时间,生成更优的路径,为智能机器人在复杂未知环境中的自主导航提供

腾讯云端Openclaw+飞书 多机器人配置全攻略(新手友好版)

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跨越天堑:机器人脑部药物递送三大技术路径的可转化性分析研究

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摘要 血脑屏障是中枢神经系统药物研发最核心的瓶颈。尽管相关基础研究层出不穷,但“论文成果显著、临床转化缓慢”的悖论依然存在。本文认为,突破这一瓶颈的关键在于,将研究重心从“单点机制”转向构建一条“可验证、可复现、可监管”的全链条递送系统。为此,本文提出了一个衡量脑部递送技术可转化性的四维评价标尺:剂量可定义、闭环可监测、质控可标准化、可回退。基于此标尺,本文深度剖析了当前最具潜力的三条技术路径: (1)FUS/低强度聚焦超声联合微泡; (2)血管内可导航载体/机器人; (3)针对胶质母细胞瘤(GBM)的多功能纳米系统。 通过精读关键临床试验、前沿工程研究和系统综述,我们抽离出可直接写入临床或产品方案的核心变量,识别了各自面临的最大转化风险,并提出了差异化的“押注”策略。分析表明,FUS+MB路径因其在“工程控制”上的成熟度,在近期(12-24个月)的转化确定性最高;血管内机器人代表了精准制导的未来趋势,