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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本地部署中文OpenClaw 飞书机器人部署指南

本地部署中文OpenClaw 飞书机器人部署指南

适用场景:在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用阿里云百炼作为大模型后端,通过飞书长连接模式实现 AI 机器人。 安装skills工具参考:OpenClaw 最新必安装 10 个 Skills-ZEEKLOG博客 自动化发布小红书:OpenClaw 实现小红书自动化发文:操作指南 步骤 1:安装 OpenClaw(openclaw中文社区) 1. 打开 PowerShell。 2. 执行以下命令一键安装: # 在 PowerShell 中运行 iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex * 安装过程会自动下载 Node.js、依赖等,耗时几分钟。 * 安装完成后会自动进入配置向导,或提示你继续下一步。

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Vivado 使用教程

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目录 一、创建工程 二、创建文件 三、编写代码 四、仿真验证 五、配置管脚 六、生成Bitstream文件并烧录 一、创建工程 1.左边创建(或打开)工程,右侧可以快速打开最近打开过的工程。 2.来到这一步,命名工程并设置工程的存放路径(这里以D触发器为例) 3.选择RTL点击next。会来到添加文件环节(可以在这里添加.v等文件,不过后面再添加是一样的)直接点击next。 4.选择芯片型号(根据开发板选,这里随便选的),完成后点next会弹出信息概要,finish完成。         二、创建文件 完成上述步骤会进入当前界面: 1.工程管理器add sourse添加(创建)设计文件,创建文件后选择Verilog语言并命名。 2.定义端口(可选),若在这定义后,

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neo4j desktop2 安装与使用

1. Neo4j Desktop 2 简介 1.1 Neo4j Desktop 2 的核心功能与优势 Neo4j Desktop 2 是 Neo4j 官方推出的图形化数据库管理工具,专为开发者和数据科学家设计。 其主要优势包括: 一体化开发环境:集成了数据库实例管理、查询编辑、数据可视化和扩展管理 本地开发友好:支持在本地机器上快速创建和测试图数据库实例 多版本管理:可同时管理多个 Neo4j 数据库版本 插件生态系统:内置插件市场,轻松安装常用扩展  项目管理:以项目为单位组织数据库、查询和配置   1.2 适用场景 图数据库开发:为应用程序开发提供本地图数据库环境 本地测试:在部署到生产环境前进行数据模型测试和查询验证 项目管理:管理多个图数据库项目,保持环境隔离 教育与学习:学习 Cypher 查询语言和图数据库概念 2.

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Yolo11 基于DroneVehicle数据集的无人机视角下车辆目标检测

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1、关于DroneVehicle数据集介绍 DroneVenicle数据集是由天津大学收集、标注的大型无人机航拍车辆数据集。 DroneVehicle 数据集由无人机采集的共 56,878 幅图像组成,其中一半为 RGB 图像,其余为红外图像。我们对五个类别进行了带有方向性边界框的丰富标注。其中,汽车car 在 RGB 图像中有 389,779 个标注,在红外图像中有 428,086 个标注;卡车truck 在 RGB 图像中有 22,123 个标注,在红外图像中有 25,960 个标注;公交车bus 在 RGB 图像中有 15,333 个标注,在红外图像中有 16,590 个标注;面包车van 在

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