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从“实验室”到“生产线”:具身智能中试平台打通产业落地最后一公里丨具身智能产业场景融合大会

作者:本站编辑      2026-06-23 15:15:59     1
从“实验室”到“生产线”:具身智能中试平台打通产业落地最后一公里丨具身智能产业场景融合大会

大会背景

Conference Background

当前在汽车产业,具身智能不仅被视为继电动化、智能化之后的又一战略高地,更成为重构人车关系、提升制造柔性与响应速度的核心引擎,具身智能正在打通汽车产业从消费端到制造端的全价值链。然而,从单点演示到规模化部署仍面临诸多挑战:在消费侧,机器人如何真正融入车主生活场景、承载品牌价值并形成商业闭环;在制造侧,复杂装配工艺、动态环境感知、人机安全协作以及车规级可靠性要求,仍在考验技术成熟度与产业协同能力。同时,跨界标准缺失、数据安全顾虑、成本与回报周期等问题,亟待产业链各方共同破局。

In the auto industry, embodied intelligence is emerging as a key strategic frontier beyond electrification and digitalization, reshaping human-vehicle interaction and boosting manufacturing flexibility. However, moving from pilot projects to large-scale deployment faces hurdles: on the consumer side – integrating robots into owner scenarios and forming business loops; on the manufacturing side – complex assembly, dynamic perception, safe collaboration, and automotive-grade reliability. Cross-sector standards, data security, and cost/return cycles also need joint action.

为此,盖世集团将于2026年7月在上海举办“2026具身智能产业场景融合大会”,围绕“车载具身智能与消费场景创新”“人形机器人量产线实战”“多形态机器人工业协同”“感知决策核心技术突破”等核心议题,汇聚政府机构、行业专家、头部车企、具身智能领军企业及创新生态伙伴。通过战略解读、实战案例分享、技术方案展示及圆桌对话等形式,深度剖析产业痛点,展示前沿落地成果,推动技术供给与场景需求的高效对接,助力行业跨越“量产前夜”,迈向规模化、商业化发展的新阶段。

The conference will focus on: in-vehicle embodied intelligence & consumer innovation, humanoid robot production lines, multi-robot collaboration, and key perception/decision-making technologies. We will bring together government, experts, leading automakers, embodied intelligence pioneers, and innovation partners – through strategic insights, case studies, tech demos, and panel discussions – to address pain points, showcase cutting-edge results, and bridge technology supply with scenario demand.

我们相信,您的真知灼见与参与支持,将为大会注入更多智慧与动能,共同推动具身智能与汽车产业的生态融合与价值释放!诚邀您莅临参会,共话场景融合,共筑产业未来!

We look forward to your insights and participation to drive ecosystem integration and value creation.

大会初步议程

Agenda

往届回顾

REVIEW

2026第四届具身智能机器人产业发展论坛

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2025第三届具身智能产业发展论坛

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2024第二届具身智能产业发展论坛

2023人形机器人技术与应用研讨会

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往届部分发言嘉宾回顾(排名不分先后)

A review of some of the speakers from previous years: 

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