2024年9月19日，云栖大会在杭州云栖小镇国际会展中心隆重召开，聚焦于当前人工智能与云计算交汇的前沿技术。在这一盛会上，网易伏羲作为阿里云的合作伙伴，展示了其在游戏AI领域的创新成果，特别是在《永劫无间》手游中推出的AI队友系统，使得这一活动成为众多与会者关注的焦点。网易伏羲的AI技术负责人睿风博士的主题演讲更是为现场观众深度剖析了AOP技术应用的潜力，展示如何通过技术革新提升玩家体验。

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2024年9月19日，云栖大会在杭州云栖小镇国际会展中心隆重召开，聚焦于当前人工智能与云计算交汇的前沿技术。在这一盛会上，网易伏羲作为阿里云的合作伙伴，展示了其在游戏AI领域的创新成果，特别是在《永劫无间》手游中推出的AI队友系统，使得这一活动成为众多与会者关注的焦点。网易伏羲的AI技术负责人睿风博士的主题演讲更是为现场观众深度剖析了AOP技术应用的潜力，展示如何通过技术革新提升玩家体验。
大会的主题为“云启智跃，产业蝶变”，旨在展示AI技术如何快速渗透到各个行业，改变人们的生活。在开幕式上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭强调，AI正在以前所未有的速度改变着数字与物理世界之间的互动。这一观点不仅反映了当今科技发展的现状，也恰恰为网易伏羲在游戏领域的创新实践做出了极佳的注解。
截至目前，网易伏羲已经成为中国首个专注于游戏AI研发的机构，不断推动行业的技术进步。其此次展出的AI队友Agent，是基于“易生诸相”多模态AI技术和网易有灵AOP平台，意在通过语音交互来协助玩家更好地进行游戏。不难看出，这种技术创新已经超过了传统的游戏设计思维，为玩家提供了更为丰富和真实的游戏体验。
网易伏羲的游戏Copilot首次亮相时便受到了玩家们的热烈欢迎。该技术整合了多模态实时交互，具备强大的语音识别与理解能力，能够根据玩家的反馈进行个性化调整。此功能让玩家不再仅仅依靠计算机控制的角色，而是通过与AI的互动来体验更为复杂的游戏情境，形成了互动性更强的角色关系网。这种创新玩法预计将会在未来的游戏设计中得到广泛应用，标志着传统游戏思维的终结。
回顾过去，游戏行业一直以来受到技术升级的影响，尤其是 AI 技术的迅猛发展带来了全新的机遇。通过AI的加入，网易伏羲做到了不仅在游戏玩法上做到突破，更是在游戏性能上进行全面提升。这一切缘于他们与阿里云密切合作，共同制定的算力和镜像管控方案，使得游戏在不同区域间的稳定性得到了保障，为玩家提供了流畅的体验。
在演讲中，睿风博士还特别提到，网易伏羲一直以来的研发目标是推动人工智能与游戏的深度交叉，创造出更具互动性和沉浸感的产品。他指出，随着AI技术不断发展，人机协作的未来将是无限可能，传统游戏的边界正在被重新定义。球队队友系统的成功不仅助力了《永劫无间》，同时也为其他游戏提供了新的启发。
未来的发展趋势显示，游戏行业将越来越依赖于AI技术的推动力。AI的快速进步不仅提升了玩家的体验，还可以有效降低开发成本，提高游戏的市场竞争力。在这次云栖大会上，网易伏羲通过展台让更多人了解了AI在游戏中的应用，打破了以往对技术的误解和局限，展示出更加丰富的创新可能性。
总结来看，2024云栖大会不仅是一次技术展示的盛会，更是推动跨行业合作交流的重要平台。网易伏羲借助此次大会，进一步强调了自己在AI领域的创新地位，展现了面向未来的坚定决心。随着云计算与AI技术的持续发展，期待网易伏羲在这一趋势下带来更多令人惊喜的应用，开启一个全新的游戏时代。
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网易伏羲携手阿里云展示革命性游戏AI应用，云栖大会引领技术新高度！

今日，2024云栖大会在杭州云栖小镇国际会展中心正式拉开帷幕。网易伏羲作为阿里云云上最佳实践合作伙伴，应邀携旗下系列创新产品亮相大会，向参会观众展示AI时代前沿科技成果与应用案例。下午，网易伏羲AI技术负责人睿风博士应邀发表主题演讲，分享网易伏羲AOP技术应用的创新跨越。

今日，2024云栖大会在杭州云栖小镇国际会展中心正式拉开帷幕。网易伏羲作为阿里云云上最佳实践合作伙伴，应邀携旗下系列创新产品亮相大会，向参会观众展示AI时代前沿科技成果与应用案例。下午，网易伏羲AI技术负责人睿风博士应邀发表主题演讲，分享网易伏羲AOP技术应用的创新跨越。
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作为中国云计算产业链的年度盛会，本届大会以“云启智跃，产业蝶变”为主题，设置了人工智能+、计算、前沿应用三大主题馆，汇聚了更为聪明、多模态的大模型，全景式展示AI时代云计算最新技术形态与产品进展。正如阿里巴巴集团CEO吴泳铭在大会开幕上所言，AI正以超乎想象的速度改变着人们的生活，其最大的潜力不在于手机屏幕，而在于如何改变数字世界与物理世界。
<h3>一、齐聚一堂——展示大模型前沿探索成果</h3>
作为中国首个游戏人工智能研究机构，网易伏羲始终走在AI技术的最前沿，通过实际行动积极响应AI发展带来的变革趋势。此次，网易伏羲受邀入驻云栖小镇3号馆前沿应用馆3-11A，展示其在大模型领域的探索成果与创新实践，为现场观众带来了多项游戏AI及实体领域创新AI应用，彰显了AI在改变数字与物理世界中的巨大潜力。
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展位现场，网易伏羲通过视频展示、现场讲解和互动体验等形式，全方位呈现自身对于AI技术应用的深入理解和大胆尝试。期间，网易伏羲重点展示了AI技术在游戏领域应用的最新落地成果——《永劫无间》手游AI队友。基于网易伏羲“易生诸相”多模态 AI 技术和网易有灵AOP平台，网易伏羲助力《永劫无间》手游打造多模态实时交互的语音AI队友Agent，作为业界首发游戏Copilot，该玩法一经上线便广受好评。
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云栖大会现场，这一创新玩法同样吸引了众多观众驻足体验，亲身感受Copilot队友与语音捏脸的魅力。通过与不同AI队友的交流，参与者可以体验到错综复杂的角色关系网，而语音捏脸功能则让玩家能够在几句话之间创造出个性化的游戏角色。
<h3>二、云上实践——分享AOP技术的创新跨越</h3>
大会第一天，网易伏羲AI技术负责人睿风博士应邀出席“通义社媒文娱数字互动分论坛”并发表主题演讲。该分论坛聚焦于技术趋势交流与探索，以及行业案例的探索。围绕论坛主旨，睿风以《云上最佳实践：网易伏羲AOP技术引领游戏AI创新跨越》为题，分享了网易伏羲在游戏领域的多项AI创新应用。
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睿风向现场听众介绍，网易伏羲是网易旗下的人工智能研究机构，致力于利用前沿人工智能技术释放劳动者的生产力，探索人机协作的全新时代。网易伏羲实验室自成立以来，始终坚持“创建人工智能与游戏交叉领域的世界一流实验室”的宗旨，在探索前沿技术发展过程中不断推陈出新，实现了游戏AI领域的多项创新技术突破，推出了基于照片、文字的AI捏脸、智能NPC、剧组模式、语音交互式捏脸和语音AI队友等多个行业首创的AI应用。通过将AI技术融入游戏系统的各个层面，网易伏羲成功助力《逆水寒》手游、《永劫无间》手游等游戏打造多项创新玩法，极大地提升了玩家的游戏体验。
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在演讲中，睿风重点展示了网易伏羲AOP技术应用实践——《永劫无间》手游游戏Copilot。他强调，基于AOP框架打造的多模态实时交互的语音AI队友Agent，集成了语音识别、语义理解、人设对话大模型、语音生成、强化学习、模仿学习等多项智能体能力，可以根据不同的游戏场景和玩家偏好进行灵活调整，无论是在寻找可靠的队友还是希望得到及时的教学帮助，游戏Copilot都能满足玩家的需求。通过与游戏AI深度融合的这一应用实践，AOP框架不仅成功在游戏AI领域实现了创新跨越，体现了云上最佳实践，还展示了自身扩展至工程机械、家用机器人等多个领域的巨大潜力。
值得一提的是，在《永劫无间》手游中，网易伏羲携手阿里云展开合作，为游戏提供了全面的云+AI技术支持，共同制定算力和镜像管控的整体方案，确保游戏能够在多个区域稳定运行。在双方的紧密合作下，不仅有效提升了游戏的性能表现，也进一步推动了游戏行业的技术创新和发展。
2024云栖大会不仅是一次展示前沿科技的盛会，更是促进跨行业交流合作的重要平台。此次参会，网易伏羲展示了自身在AI领域的领先地位，也进一步坚定了未来持续探索技术发展的信心。随着云计算与AI技术的不断融合与发展，网易伏羲将继续深耕前沿技术创新，专注大模型与AI应用的持续探索，携手阿里云等合作伙伴打造更多超越期待的AI产品应用与服务，共同迎接AI时代的无限可能。
9月19日至21日，网易伏羲诚挚邀请您莅临云栖小镇3号馆前沿应用馆3-11A，现场体验网易伏羲前沿AI应用成果，一起云启智跃，触摸未来。
<img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240919/1ef8e5a5e9c66674c1775c0607a2f1c5.png" alt="" width="396" height="396">扫码入群，了解云栖大会最新动态
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网易伏羲受邀亮相2024云栖大会，共绘云上AI新篇章

网易伏羲实验室在CVPR 2023 UG2+Object Detection in Haze Challenge（雾霾目标识别挑战赛）、CVPR 2023 VizWiz Few-Shot Object Recognition Challenge（少样本目标识别挑战赛）两项赛事中斩获第一，相关论文入选国际顶级期刊TIP。网易伏羲在计算机视觉领域展现出的顶尖技术创新能力，得到国际范围内的高度认可。

近日，CVPR 2023赛果揭晓。网易伏羲实验室在CVPR 2023 UG2+Object Detection in Haze Challenge（雾霾目标识别挑战赛）、CVPR 2023 VizWiz Few-Shot Object Recognition Challenge（少样本目标识别挑战赛）两项赛事中斩获第一，相关论文入选国际顶级期刊TIP。网易伏羲在计算机视觉领域展现出的顶尖技术创新能力，得到国际范围内的高度认可。<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align:center"><img class="media-wrap image-wrap align-center" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/107ab96ba5a2f363b2f05226c5ef8ebc.png" alt="网易伏羲实验室在CVPR 2023 UG2+Object Detection in Haze Challenge获得第一" title="网易伏羲实验室在CVPR 2023 UG2+Object Detection in Haze Challenge获得第一" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/107ab96ba5a2f363b2f05226c5ef8ebc.png"/></div><div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align:center"><img class="media-wrap image-wrap align-center" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/eb7053a21a0c1e17ba6688e2077f4f92.png" alt="网易伏羲在CVPR 2023 VizWiz Few-Shot Object Recognition Challenge获得第一" title="网易伏羲在CVPR 2023 VizWiz Few-Shot Object Recognition Challenge获得第一" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/eb7053a21a0c1e17ba6688e2077f4f92.png"/></div>2023年2月至6月，计算机视觉顶会IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference（国际计算机视觉与模式识别会议，简称：CVPR）联合全球权威学术机构和众多知名企业，共同举办了多项挑战赛。吸引了来自AI相关研究团队的广泛参与，并于近日陆续公布了获奖结果并颁发了获奖证书。CVPR是由IEEE主办的世界顶级AI学术会议，具有极高的学术影响力和社会认可度。<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align:center"><img class="media-wrap image-wrap align-center" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/7d948770378a32efe40f183abcd0d99a.png" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/7d948770378a32efe40f183abcd0d99a.png"/></div><div class="media-wrap image-wrap"><img class="media-wrap image-wrap" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/3a80938f577b5ef7af7040d0fc8e70a5.png" alt="计算机视觉顶会IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference" title="计算机视觉顶会IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/3a80938f577b5ef7af7040d0fc8e70a5.png"/></div>本次比赛中，网易伏羲同中国科学技术大学於俊老师团队合作，在CVPR 2023 UG2+Object Detection in Haze Challenge（雾霾目标识别挑战赛），CVPR 2023 VizWiz Few-Shot Object Recognition Challenge（少样本目标识别挑战赛）两项赛事中获得第一名。主要涉及计算机视觉中目标检测领域和少样本目标识别领域，可以应用于各个领域的视觉任务，其中少样本目标检测在工业应用中，尤其是在数据获取和标注困难的场景下具有重要的价值和意义。UG2+旨在通过应用图像恢复和增强算法来提高分析性能，从而推进“困难”图像的分析。参与者的任务是开发新的算法，以改进在问题条件下捕获的图像的分析。VizWiz旨在让更多的人了解视力障碍患者的技术需求和兴趣，同时鼓励人工智能(AI)研究人员开发有助于消除无障碍障碍的新算法。比赛通常包括识别图像中的物体、识别图像中的文本以及回答有关图像的问题等任务。以下是网易伏羲本次获奖论文概述：<blockquote>用于无监督异常检测的全频通道选择表示方法</blockquote><blockquote>Omni-frequency Channel-selection Representations for Unsupervised Anomaly Detection</blockquote><blockquote>关键词：无监督图像异常检测</blockquote>异常检测是视觉图像理解中的一项重要任务，用于区分给定图像是否偏离预定义常态，在新颖性检测、基于工业图像的产品质量监控、缺陷自动修复、人体健康监测、视频监控等领域广泛应用。目前主要有三类主流的无监督异常检测方法：基于密度的方法、基于分类的方法、基于重建的方法。其中，基于重构的方法由于重构能力差、性能不高而很少被提及，但其不需要额外花费大量的训练样本进行无监督训练，在工业应用中更加实用。为此，本研究着重改进基于重构的方法，提出了一种全新的全频通道选择重建网络（OCR-GAN），首创从频率的角度处理感官异常检测任务。大量的实验证明了该方法相对于其他方法的有效性和优越性。例如，在没有额外训练数据的情况下，在MVTec AD数据集上实现了新SOTA表现，AUC达到98.3，显著超过了基于重建的方法基线38.1和当前SOTA方法0.3。<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align:center"><img class="media-wrap image-wrap align-center" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/a4c5c0f217a6bd2e8c53dc915823dd07.png" alt="全频通道选择重建网络（OCR-GAN）" title="全频通道选择重建网络（OCR-GAN）" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/a4c5c0f217a6bd2e8c53dc915823dd07.png"/></div>论文涉及的技术突破可被有效应用于智能游戏兼容性测试。游戏兼容性测试旨在检测游戏代码在不同终端上执行的结果与预期是否一致，以确定游戏软件在不同硬件和软件环境下的兼容性。在所有兼容性测试问题中，UI异常占比约40%，如花屏、局部高光、黑边、材质丢失、异性屏遮挡等。不同于其他兼容性测试问题，UI异常一般不会体现在终端运行的日志中。也就是说，即使出现了UI异常问题，软件并不会报错，而是需要有一定测试经验的专业人员人工判断，费时费力。<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align:center"><img class="media-wrap image-wrap align-center" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/8129d77793d8b99ba3055a51f6f7b10e.png" alt="游戏兼容性测试" title="游戏兼容性测试" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/8129d77793d8b99ba3055a51f6f7b10e.png"/></div>论文对智能游戏兼容性测试的UI异常问题提出了创新型解决方案，借助AI技术来自动化检测游戏运行时出现的UI异常问题，实现自动化的游戏兼容测试。通过图像异常检测技术，从计算机视觉的角度，对游戏兼容性测试过程中生成的大量游戏界面截图进行自动化检测，得到UI异常图片，并辅助游戏开发人员快速、准确定位问题原因，从而有效地节省游戏测试专家的人力成本。<div class="media-wrap image-wrap align-center" style="text-align:center"><img class="media-wrap image-wrap align-center" id="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/3a80938f577b5ef7af7040d0fc8e70a5.png" alt="论文对智能游戏兼容性测试的UI异常问题提出了创新型解决方案" title="论文对智能游戏兼容性测试的UI异常问题提出了创新型解决方案" src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20230830/3a80938f577b5ef7af7040d0fc8e70a5.png"/></div>本篇论文与浙江大学刘勇老师团队合作，入选IEEE Transactions on Image Processing（TIP）。TIP系IEEE旗下图像处理研究领域的顶级期刊，中科院SCI一区期刊，中国计算机学会推荐的计算机图形学与多媒体领域A类期刊（CCF A），2022-2023年影响因子11.041。

网易伏羲获CVPR 2023 UG2+、VizWiz大赛第一名，相关论文入选TIP

日前，2025全球数字贸易创新大赛（以下简称“数贸大赛”）在杭州成功举办。作为第四届全球数字贸易博览会的重要组成部分，本届大赛以“创新数字贸易，智能引领未来”为主题，由杭州市商务局、杭州市萧山区人民政府、杭州临空经济示范区管委会联合主办。经过多轮激烈角逐，网易旗下工程机械智能化品牌网易灵动，荣获机器人赛道的金奖。

喜报！网易灵动荣获2025全球数贸创新大赛机器人赛道金奖
日前，2025全球数字贸易创新大赛（以下简称“数贸大赛”）在杭州成功举办。作为第四届全球数字贸易博览会的重要组成部分，本届大赛以“创新数字贸易，智能引领未来”为主题，由杭州市商务局、杭州市萧山区人民政府、杭州临空经济示范区管委会联合主办。经过多轮激烈角逐，网易旗下工程机械智能化品牌网易灵动，荣获机器人赛道的金奖。
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数贸大赛作为第四届全球数字贸易博览会的重要活动之一，设置机器人、人工智能、新电商、数字文娱四大赛道，吸引了600余家来自机器学习、人形机器人、AI终端、算力芯片、智慧医疗等前沿领域的企业和团队报名参加，旨在充分挖掘技术领先、具有较高商业价值和潜力的优质企业和团队，助力数字贸易创新发展。
在机器人赛道决赛中，网易灵动凭借自研的“面向工程机械行业的具身智能训练框架——‘机械智心’”获得金奖，该框架将网易集团在游戏行业多年积累的AI技术和游戏化交互能力迁移到工程机械领域，成为全球首个工程机械行业具身智能训练框架，直击传统工程机械行业智能化率低、老龄化、运营成本高、安全事故频发等问题。目前，该方案已在搅拌站、露天矿山、电厂、港口等场景中实现落地。
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作为网易在工业智能化领域的重要布局，网易灵动始终致力于推动人工智能与实体经济深度融合。在数贸大赛同期，网易灵动在北京正式推出全球首款面向全域场景的具身智能无人装载机——“灵载”，为搅拌站、发电厂、港口、化工厂等场景的智能化升级提供了可规模化复制的标杆解决方案。“灵载”并非简单的远程遥控替代，而是拥有“大脑”的全域智能体，其核心技术突破涵盖三大层面：全域泛化智能、超视距安全闭环、开放生态兼容。
目前，“灵载”无人装载机已突破传统封闭场景限制，实现从标准化搅拌站到开放型港口、堆场、电厂等多场景的规模化应用。系统可自主适应复杂动态环境，在保障作业安全的前提下，大幅提升港口散料运输、电厂燃煤输送、堆场物料整理等场景的运营效率。根据已运行的示范项目数据统计，“灵载”无人装载机已带来显著的量化价值：作业效率提升30%，综合能耗降低15%，人力成本下降70%，连续安全作业超50000小时。
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金奖既是里程碑，更是新起点。未来，网易灵动将持续深耕工程机械智能化，携手行业伙伴共同构建智能时代的创新生态，让人工智能成为实体经济高质量发展的新引擎，为新质生产力注入持续动能。

喜报！网易灵动荣获2025全球数贸创新大赛机器人赛道金奖

近期，网易《逆水寒》手游AI负责人刘畅在2025云栖大会AI论坛首次系统披露游戏AI实践：以“剧组模式”实现“一句话创作”，玩家输入文字即可生成角色、动画及短视频，已催生千万级UGC内容与百亿级传播；接入大模型的智能NPC可陪玩、发朋友圈，形成“永不下线”的数字分身，玩家甚至用其重现已故亲人；系统依托阿里云大模型与分布式算力，支持千万用户稳定交互，并获CCTV、《华尔街日报》关注。

近期，网易《逆水寒》手游AI负责人刘畅在2025云栖大会AI论坛首次系统披露游戏AI实践：以“剧组模式”实现“一句话创作”，玩家输入文字即可生成角色、动画及短视频，已催生千万级UGC内容与百亿级传播；接入大模型的智能NPC可陪玩、发朋友圈，形成“永不下线”的数字分身，玩家甚至用其重现已故亲人；系统依托阿里云大模型与分布式算力，支持千万用户稳定交互，并获CCTV、《华尔街日报》关注。
在2025云栖大会AI主题论坛现场，网易《逆水寒》手游AI负责人刘畅登台分享，以“AI重塑虚拟世界情感链接”为主题，首次系统解读了游戏在人工智能领域的突破性实践。
该负责人开场即指出：“玩家的内容消耗速度很快，内容更新却永远跟不上”，直指行业面临的内容供给、情绪价值和社交维系三大焦虑。
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该负责人透露，团队将AI定位为“能带来协助、体验和链接”的变革性力量。在标志性的“剧组模式”中，AI实现了“一句话创作”的突破——玩家只需输入文字描述，即可自动生成角色外观、动画剧情甚至完整短视频。
“这让我们意识到，AI让每个玩家成为了自己生活的导演”，该负责人如是说。截至目前，该模式已激发数百万玩家从“观众”变身“导演”，在短视频平台产生千万级UGC内容，形成百亿级传播效应。
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在智能NPC系统方面，该负责人分享了更温暖的技术愿景：“AI能让玩家‘永不下线’，永远在游戏里拥有智能化的数字分身。”这些接入大模型能力的NPC不仅会陪玩家推秋千、挖矿、拍片出镜，还会发朋友圈分享生活点滴。
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令人动容的是，有玩家通过AI技术重现已故亲人形象，让父亲“一直跟随在她身边”，使游戏世界成为情感寄托的新载体。
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该负责人特别强调了AI带来的“双向奔赴”式创新。通过实时捕捉玩家反馈与网络热点，开发组能够实现“5G上网冲浪”，快速将玩家灵感转化为游戏内容。
“虚拟世界不再是单向输出”，该负责人表示，“而是真正的双向奔赴”。同时，AI智能分身技术确保“好友不在线，你依然能和他的AI分身互动”，极大增强了社交关系的稳定性。
这些创新实践依托同阿里云共建的大模型基础设施与分布式算力支持，确保千万级用户规模下的系统稳定。《逆水寒》手游的AI实践已获得CCTV、《华尔街日报》等国内外主流媒体关注，成为AI赋能数字文化的行业标杆。
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该负责人总结认为，AI正在让虚拟世界成为“更有沉浸感、更有情绪价值、有链接的地方”。通过降低创作门槛、提供可信陪伴、实现双向共创，技术真正让每个玩家都能在虚拟世界里“写下自己的故事”。

《逆水寒》手游AI负责人分享：AI让玩家在虚拟世界“永不下线”


近日，国际计算机图形与交互技术顶会（The ACM Special Interest Group on Computer Graphics，简称SIGGRAPH）公布论文接收结果：网易伏羲最新研究成果《Preconditioned Nonlinear Conjugate Gradient Method for Real-time Interior-point Hyperelasticity》成功入选。8月，团队成员将赴美国科罗拉多州丹佛市，在SIGGRAPH 2024大会上亲述报告，与全世界计算机图形爱好者展开交流。

近日，国际计算机图形与交互技术顶会（The ACM Special Interest Group on Computer Graphics，简称SIGGRAPH）公布论文接收结果：网易伏羲最新研究成果《Preconditioned Nonlinear Conjugate Gradient Method for Real-time Interior-point Hyperelasticity》成功入选。8月，团队成员将赴美国科罗拉多州丹佛市，在SIGGRAPH 2024大会上亲述报告，与全世界计算机图形爱好者展开交流。
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SIGGRAPH是美国计算机协会组织的计算机图形学最顶级的年度会议，也是中国计算机学会推荐国际学术会议A类会议，更是业内公认的影响最广、规模最大、最权威的，集科学、艺术、商业于一身的高水平学术研讨会。作为计算机图形与交互技术领域的顶会，SIGGRAPH是全球顶尖科研人员、工程师和艺术家展示和交流最新研究成果的重要平台。
此次，网易伏羲突破性研究成果成功入选并受邀分享，展示了网易伏羲在物理模拟领域积极创新，为相关技术的应用和发展开辟了新的道路。在未来的研究中，网易伏羲将更深入探索人工智能如何更有效地辅助和优化物理模拟过程，通过在物理模拟与人工智能交叉领域的持续深耕细作，为行业带来更多创新成果。
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以下为本次入选论文概要：
《Preconditioned Nonlinear Conjugate Gradient Method for Real-time Interior-point Hyperelasticity》
面向实时内点超弹性体模拟的预处理非线性共轭梯度方法
关键词：物理模拟， 非线性共轭梯度法，GPU并行
涉及领域：计算图形学，非线性优化
论文主页：<a href="https://xingbaji.github.io/PNCG_project_page/">https://xingbaji.github.io/PNCG_project_page/</a>&nbsp;
论文链接：<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3641519.3657490">https://dl.acm.org/doi/10.1145/3641519.3657490</a>&nbsp;
开源链接：<a href="https://github.com/Xingbaji/PNCG_IPC/">https://github.com/Xingbaji/PNCG_IPC/</a>
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模拟带有碰撞的弹性可变形物体是一个既关键又充满挑战的研究课题。其应用范围广泛，从游戏中的角色建模和数字化时尚设计，到沉浸式的增强现实与虚拟现实体验，乃至精细的外科手术培训、前沿的机器人技术，均可见其身影。然而，由于弹性材料固有的非线性与非凸特性，使得在复杂的自碰撞场景中实现其动态行为的精确模拟，成为了一项艰巨的挑战。
为攻克这一难题，学术界近年来广泛采纳了增量潜在接触（Incremental Potential Contact, IPC）方法，该方法巧妙地运用内点法，通过引入障碍函数，将原本带碰撞约束的优化问题转化为无约束优化问题。IPC方法以其精确性、鲁棒性以及能够有效防止物体穿透的独特优势，近年来赢得了广泛关注。但其中求解大型线性系统的高计算成本限制了该方法的实际应用。
非线性共轭梯度法（Nonlinear Conjugate Gradient, NCG）作为经典优化算法，在多个不同领域均有应用。在物理仿真领域，尽管先前已有学者对其进行了初步探索，但由于当时GPU硬件性能与相关技术的局限，NCG的表现未能尽如人意，因而并未引起后续研究者的持续关注。近年来，随着GPU并行技术的发展，NCG算法的瓶颈——大型向量间的点乘问题已被彻底克服。
在此背景下，网易伏羲开创性地提出了一种雅可比预处理非线性共轭梯度方法（Preconditioned Nonlinear Conjugate Gradient Method) 。该方法通过高效的并行计算，全新的优化算法和改进的计算公式，在业界首次实现了复杂自碰撞场景下，对超10万个四面体进行实时模拟的突破。这一技术突破将助力提升游戏人物皮肤、服饰的动态效果，更具备真实感。该方法具体亮点和突破包括：
一、算法创新：该方法针对复杂自碰撞场景下的超弹性体模拟，巧妙地融入了非线性共轭梯度法，并通过独特的线搜索机制与针对性的算法设计，极大加速了优化问题的求解进程，同时规避了耗时巨大的大型线性系统构建和求解过程。
二、实时性能：相较于标准的IPC算法，新方法实现了高达200倍的加速效果，并在业界首次实现了对包含超过10万个四面体的弹性体进行实时有限元仿真，为高保真物理仿真开辟了全新的可能性。
三、鲁棒性增强：即使在大时间步长与复杂自碰撞条件下，该算法仍能保持快速收敛，且模拟过程中物体不会出现穿透现象，进一步提升了仿真的真实感与可信度。
四、计算成本降低：通过对碰撞检测与Hessian矩阵计算公式的深度优化，大幅降低了算法的计算成本，为大规模弹性体仿真提供了经济高效的解决方案。
五、GPU并行化：一系列技术创新使该算法得以在GPU上实现全面并行计算，并针对GPU架构进行了专门优化，充分发挥了GPU的并行处理能力，显著提升了算法的整体执行效率。
为直观展现这一技术的实际效能，以下是一系列演示案例，涵盖了从物理挤压到布料旋转，再到物体掉落和旋转的多种情境。这些演示涉及不同规模的模型，从低至8,000个点、27,000个四面体，到高达53,000个点、202,000个四面体，平均帧率范围从7.4 FPS到46.6 FPS不等。这些测试结果不仅突显了算法在处理密集型模型和复杂自碰撞条件下的鲁棒性与效率，也展示了它在保证高真实感与可信度的同时，大幅降低了计算成本，为大规模弹性体仿真提供了经济且高效的解决方案。
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240725/e229038bd30ef3da0b901613dbe9a1f6.gif" alt="" width="400" height="225"><img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240725/29a8e7f90677f5c2adc987571c189b11.gif" alt="" width="400" height="225">
&nbsp; &nbsp; &nbsp; 物理挤压模拟&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 布料旋转模拟&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;
包含53k个点，168K个四面体&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;包含45k个点，133K个四面体
平均速度28.9FPS&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 平均速度7.4FPS
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240725/cf1f8c7f7a9b22c6f26abbe6e0236206.gif" alt="" width="400" height="225"><img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240725/4ddee512962b96b0492a007d837ff522.gif" alt="" width="400" height="225">
物理掉落实验1&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;物理掉落实验2
包含8k个点，27K个四面体&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;包含50k个点，164K个四面体
平均速度46.6FPS&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 平均速度32.2FPS
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240725/006953b61cf6fb3767cf7a906b921379.gif" alt="" width="400" height="225"><img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20240725/91b48a63f41a400c29c5258a13f984e0.gif" alt="" width="400" height="225">
面条掉落模拟&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;绳子旋转模拟&nbsp;
包含39k个点，101K个四面体&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 包含53k个点，202K个四面体
&nbsp; &nbsp;平均速度27.6FPS&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;平均速度10.2FPS
综上所述，网易伏羲所提出的雅可比预处理非线性共轭梯度方法不仅显著提升了实时物理仿真的性能，还为游戏和虚拟现实应用中的物理效果设定了新的标杆，开启了高保真物理仿真领域的全新篇章。这项突破性成果，不仅是物理模拟领域研究创新的一大贡献，更是网易伏羲在科技创新道路上坚持不懈追求卓越的生动写照。自成立以来，网易伏羲始终站在技术前沿，致力于推动人工智能科技成果应用落地，目前已累计发表200余篇人工智能顶会论文，相关研究成果已在多个实体领域中应用落地。
展望未来，随着计算能力的不断提升和算法的进一步优化，物理模拟将变得更加真实与高效，在更广泛领域中得到应用。网易伏羲也将继续致力于技术研发的深度与广度，把目光投向跨学科的融合与创新，将人工智能的前沿理论与物理模拟技术相结合，探索AI驱动下的物理模拟新范式，通过持续的深入研究和实践探索，推动人工智能开拓更多可能性和应用领域。

SIGGRAPH 2024 | 物理模拟领域再攀高峰！网易伏羲最新技术成果成功入选

行业关注度的提升、资本市场的热情高涨、市场规模的持续扩大、技术与应用的加速落地，诸多方面的因素共同作用，才出现了如今备受瞩目的局面。据相关报告显示，2024年中国具身智能市场规模已达3647亿元，并有望在未来几年内保持快速增长态势。技术层面，具身智能正不断取得新的突破。多模态感知与交互技术的融合，使得具身智能产品或解决方案能够更加精准地理解人类意图。应用层面不断拓展，工业机器人及智能系统在制造业的广泛应用显著提升了生产效率，酒店、餐饮服务机器人在多场景下的灵活作业则为用户提供了更加便捷的服务体验......

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让AI通向物理世界。
2024年，具身智能的“骤然兴起”并非偶然！
行业关注度的提升、资本市场的热情高涨、市场规模的持续扩大、技术与应用的加速落地，诸多方面的因素共同作用，才出现了如今备受瞩目的局面。据相关报告显示，2024年中国具身智能市场规模已达3647亿元，并有望在未来几年内保持快速增长态势。技术层面，具身智能正不断取得新的突破。多模态感知与交互技术的融合，使得具身智能产品或解决方案能够更加精准地理解人类意图。应用层面不断拓展，工业机器人及智能系统在制造业的广泛应用显著提升了生产效率，酒店、餐饮服务机器人在多场景下的灵活作业则为用户提供了更加便捷的服务体验......
从纯粹的数字世界向广阔无垠的物理世界深度渗透，具身智能作为AI技术的重要分支，大大缩短了理论探索与产业应用之间的距离。在全面进阶的科技大环境下，9月26日至27日，为期两天的“2024具身智能大会”在上海盛大举行。本次大会由国家地方共建人形机器人创新中心指导，36氪主办，在以“让AI通向物理世界”的大会主题下，汇聚了专家学者、具身智能企业代表、专注具身智能领域的投资机构、从业者和爱好者们，展示AI在物理世界中的应用案例，探讨具身智能技术如何持续发展与突破，以及如何与真实物理世界交互完成各种任务，改变大众生活的同时，又为千行百业带来颠覆性的变革。
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36氪2024具身智能大会现场
究竟怎样以具身智能技术赋能千行百业，真正在应用端扩展出更多场景？大会前，上海市人工智能行业协会智能机器人专委会负责人朱迁乔曾表示：“目前市场上具身智能的企业大部分都比较同质化，应该切出一些细分领域进入到场景中，找出企业自身对某行业的优势来进行落地工作。”
36氪CEO冯大刚也在大会致辞中表达出对具身智能应用落地的相同观点：“具身智能不等于人形机器人，我们未必都要集中资源去拼终极形态。更不要为了做机器人而做机器人，更多要考虑它的应用价值。”
<h3>一、具身智能，下一个AI浪潮</h3>
AI将怎样从数字世界应用到物理世界？本次大会以具身智能为核心，构建了从认知-发展-应用-未来的递进式议题体系。
在“一堂全民具身智能认知课”的主题演讲中，招商银行上海分行副行长王汉永在《银行与AI：共创金融服务新纪元》的发言中表示，AI技术不仅仅是一次技术革命，还是一种深刻改变人类生产方式的全新生产力，更是推动整个社会进步的重要力量。在金融领域，AI技术对于复杂的重复劳动替代作用愈发显著。
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图片-招商银行上海分行副行长王汉永
北京智源人工智能研究院院长王仲远，现场讲述“具身大模型：连接数字世界与物理世界”：AI不仅要能够作诗，更重要的是能够做事。具身智能是连接数字世界和物理世界的桥梁。当AI进入到物理世界，大语言模型是不够的，只有多模态的具身大模型才能让人工智能真正开始感知、理解和推理世界，与这个世界进行交互，真正为人类服务。当前具身智能的发展仍处在早期，我们需要联合产业的上下游，构建海量数据训练具身大模型，让机器人能够真正具备智能性和泛化性。
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图片-北京智源人工智能研究院院长王仲远
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊也通过视频表达了对活动的肯定:“在千行百业展现出巨大的应用潜力，也深刻改变着我们生产关系和生产方式。本次大会举办对于促进产学研用深度融合，推动具身智能技术的创新和应用具有重要意义。”
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图片国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊
第二部分以“从具身智能通向AGI”为议题，行业科技巨头公司，为大家展现AI技术如何持续发展与突破，才能与真实物理世界交互，完成各种任务。
优必选首席品牌官谭旻在题为“具身智能-人工智能的下一波浪潮”的演讲中表示：站在具身智能时代的转折点，无论是资本、技术、还是应用拓展上，希望大家能更多地聚焦人形机器人行业，共同加速人形机器人的未来发展。
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图片-优必选首席品牌官谭旻
智谱商业技术中心总经理柴思远以“大模型的探索与实践”为题，在现场表示：让模型更加直接地操纵一些设备、机器人，让人和物理世界、人和机器人、人和系统之间的交互更加泛化，模型在这其中起到非常重要的桥梁作用。
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图片-智谱商业技术中心总经理柴思远
钉钉解决方案总经理邱达介绍了钉钉最新发布的机器人行业解决方案，包括钉钉文档、Teambition、宜搭、人事套件在内的一体化产品方案，以及以AI助理为核心的智能化工具；在AI浪潮下，钉钉愿陪伴更多具身智能企业用数智化直面机遇与挑战。
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图片-钉钉解决方案总经理邱达
国家地方共建人形机器人创新中心、人形机器人（上海）有限公司技术负责人刘宇飞，以“开源机器人加速具身智能技术”为题进行分享并指出：大模型具身智能真正的突破，包括后面的通用常识和快速学习的能力，这是真正走入场景里，跟人进行互动、理解，最后是基本跟人类相同的能力。这可能是真正达到了产品的成熟期。
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图片-国家地方共建人形机器人创新中心、人形机器人（上海）有限公司技术负责人刘宇飞
网易伏羲负责人范长杰在“AOP：构建具身智能的‘群体大脑’”的分享中，表示：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，具身智能的发展需要多样性。之前是对着数据集来学习，到了智能体强调与环境交互。在解决复杂的现实世界问题时，具身智能离不开群体智能的加持。
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图片-网易伏羲负责人范长杰
而现场圆桌对话部分，则以“具身智能离创造商业价值还有多远”为题，蚂蚁集团NEXTA创新实验室项目负责人何思翀作为主持人，与BV百度风投董事总经理刘水，线性资本合伙人黄松延，千乘资本合伙人方昕等嘉宾，从投资人的视角揭示这些应用如何推动生产力的跃升，创造新的商业价值。
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图片-圆桌对话：具身智能离创造商业价值还有多远
何思翀表示：“具身智能的发展也要遵循技术发展的客观规律，短期内尚不能有过高的预期，只有与产业相结合，将大模型的能力找到合适的应用场景，才能看到一个万亿级的市场向我们走来。”
刘水指出：“如果没有新的技术范式变化，产业发展很难有所突破。我们期待硬件设备加入AI能力后，能破解之前没机会解决的行业难题，解锁更多应用场景。对于企业来说，既需要攻克科学问题，也需要商业规划来定义早期产品，更好地切入商业市场。”
黄松延认为：“今天的机器人还面临科学问题的挑战，解决的方案未必是大家经常提到的LLM，无论是针对人形机器人还是针对其他类型的机器人，只有把locomotion与manipulation解决掉了之后才能产生价值。”
方昕强调：“AI会重构整个人类世界，人形机器人的发展机会主要来自于AI的大模型发展，大模型的应用可以加快机器人的学习能力，使其展现出一定的通用和泛化的能力，随着数据、模型、能力的不断迭代闭环升级，可以不断引领机器人从底层往上层进行创新，中国人形机器人创业企业有望在这个万亿市场中脱颖而出。”
<h3>二、产业发展报告首发，36氪研判具身智能商业潜力</h3>
36氪作为长期专注前沿科技和创新趋势的媒体， 其对人工智能技术的最新进展、应用场景、发展趋势以及面临的挑战有着全面而深刻的理解。大会现场，36氪研究院院长邹萍重磅发布《2024年具身智能产业发展研究报告》。报告强调了具身智能产业的快速发展，特别是人形机器人领域的投资热潮和市场潜力。具身智能市场规模从2018年的2,923亿元增长至2023年的7,487亿元，年复合增长率达20.7%，预计到2026年市场规模将突破万亿。而人形机器人2024年上半年，人形机器人领域发生8起投资案例数，融资金额达15.9亿元。2024年中国人形机器人市场规模约为27.6亿元。
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图片-36氪研究院院长邹萍
预计到2029年市场规模将达到750亿元，2035年有望达到3,000亿元规模，年复合增长率(CAGR)为53.1%。同时，报告也对具身智能的发展趋势进行了展望：将出现更高级的跨模态交互能力，整合多种感官信息，具备更强的自适应学习能力，基于经验和环境反馈进行自我进化，并且注重与人类的协作，成为工作和生活中的得力助手。
此次《2024年具身智能产业发展研究报告》的发布，36氪通过梳理当前具身智能的发展现状，研判具身智能在商业领域应用潜力，为业界提供了宝贵的参考和借鉴。邹萍强调：无论是技术如何发展，最终的目的都是为人类服务，大模型替代的不是人类，而是不会使用AI的人类。未来一段时间，人机交互是一个主流的工作模式，机器人可以参与到任务的分解和执行的过程中来。
<h3>三、创新应用案例发布，具身智能让科幻迈进现实</h3>
为全面展示具身智能技术的应用效果与商业价值，给行业内外提供更多经验借鉴，同时探索并发现具身智能在更多未知或新兴领域的应用潜力，拓宽技术应用场景，36氪在大会召开之前启动“2024具身智能创新应用案例”征集活动，寻找那些实际落地应用，且具有典型示范效应的具身智能创新应用案例。
此次评选历经两个多月。通过案例研究、专家评审、桌面调研等多种方式，从技术创新、应用效果、市场需求、示范效应、社会影响等多个维度对申报案例进行综合研判。最终从 100 多个主动报名的案例中，遴选出优必选工业人形机器人Walkers系列新能源汽车工厂场景应用、文远自动驾驶环卫产品矩阵助力东莞市智慧环卫转型、 云迹科技复合多态机器人UP+数字化运营系统HDOS、米思米meviy AI赋能TSUBAME INDUSTRIES工业机器人 ARCHAX实现数字化制造等45 个具有创新性和示范性的应用案例。
这些案例涵盖了智能制造、智慧医疗、智慧教育、智能物流等多个领域，展现了具身智能技术在不同场景下的多样化应用与深度融合。其质量之高、创新性之强，一定程度上反映了具身智能产业的蓬勃发展态势。
具身智能的核心思想是将智能系统与环境融为一体，使其能够像人类一样通过感知和行动与环境进行交互，就像36氪CEO冯大刚在致辞中所说，我们未必都要集中资源去拼终极形态，更多要考虑具身智能的应用价值。作为始终聚焦AI领域产业革命与创新趋势的媒体，36氪借由此次2024具身智能大会，为行业搭建了一个展示和探讨具身智能应用价值的平台，分享创新应用案例，挖掘新的商业模式和市场机遇，在不断探索中，期待具身智能展现出更多潜力，为人类社会带来前所未有的变革与进步。

从数字世界到物理世界，36氪2024具身智能大会盛启上海

网易旗下工程机械智能化品牌——网易灵动选择从拌合站场景切入，作为装载机典型且广泛应用的工作场景，其相对结构化、可复制性强，是无人化技术批量落地的理想切入点。但要让无人装载机真正“上岗”，必须攻克两大核心作业环节：上料作业（铲、运、卸）、堆料作业（囤积物料、整理料面），同时应对高作业效率、复杂环境适配、高精度作业、高安全底线等多重挑战。而在技术层面，底层建模与标定难题进一步加剧挑战：装载机铰接式车身叠加动态负载，传统物理模型精度不足；作业振动、温度变化导致传感器参数偏移和液压控制性能变化，需频繁校准；物料交互过程受力复杂、不确定性高，难以用传统方法精准描述。

<h2>入选TOP100 Summit全球软件案例，网易伏羲分享数据驱动算法的全流程深度实践</h2>
近日，由MSUP主办的第十四届TOP100全球软件案例研究峰会（简称：TOP100 Summit）在北京圆满闭幕。本届峰会以“面向未来的组织演进与创新管理”为主题，汇聚了全球100余位技术创新者，探讨生成式AI、软硬件集成等趋势下的组织变革路径，为观众提供实用的指导和启示。大会期间，网易伏羲规控算法负责人陈博士发表了题为《装载机无人化破局之路：数据驱动算法的全流程深度实践》的演讲，系统分享了团队在装载机无人化领域的技术探索与实践经验。
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<h4>一、从行业困局到技术破局，装载机智能化成必选项</h4>
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20251128/3a3592a957ab9b50372c445188c570dd.jpg" alt="" width="1200" height="800">
装载机作为工程机械第二大品类（仅次于挖掘机），广泛应用于建筑、基建等领域，其无人化转型的迫切性源于三大现实驱动：一是用工荒与老龄化加剧，熟练作业人员缺口持续扩大，作业安全隐患高；二是国家政策对智能制造的大力支持，为技术落地提供了政策红利；三是装载机市场规模庞大，但智能化水平远低于乘用车领域，存在巨大提升空间。
网易旗下工程机械智能化品牌——网易灵动选择从拌合站场景切入，作为装载机典型且广泛应用的工作场景，其相对结构化、可复制性强，是无人化技术批量落地的理想切入点。但要让无人装载机真正“上岗”，必须攻克两大核心作业环节：上料作业（铲、运、卸）、堆料作业（囤积物料、整理料面），同时应对高作业效率、复杂环境适配、高精度作业、高安全底线等多重挑战。而在技术层面，底层建模与标定难题进一步加剧挑战：装载机铰接式车身叠加动态负载，传统物理模型精度不足；作业振动、温度变化导致传感器参数偏移和液压控制性能变化，需频繁校准；物料交互过程受力复杂、不确定性高，难以用传统方法精准描述。
<h4>二、从游戏AI到工程机械，装载机智能化的网易答案</h4>
面对上述挑战，网易灵动将网易在游戏领域的技术积累迁移至工程机械领域。依托网易有灵众包平台，让远程操作员完成任务的同时，自然产生高质量操作数据，通过人机协同模式构建“Human-in-the-Loop”数据闭环，同时结合无人化运营中积累的真实数据，为算法迭代提供“燃料”。基于这一平台积累的熟练老师傅数据，团队确立了“数据驱动”的技术路线：用“世界模型+强化学习”解决动力学与物料交互建模问题，用“端到端模仿学习”攻克堆料复杂策略。技术最终需落地于真实场景，现场展示了三个装载机核心作业环节的实践。
1.移动导航
团队摒弃传统解析模型，基于16万帧实际行驶数据训练高精度动力学模型，50步预测误差仅0.25米，远超传统模型的精度；在此基础上，用“世界模型+强化学习”打造轨迹控制系统，通过奖励函数平衡效率、安全与舒适性，让装载机最高速度达4m/s，平均轨迹跟踪误差稳定在15厘米内，行驶流畅度与真人无异。在轨迹规划层面，团队创新性融合扩散模型与强化学习：先用扩散模型从海量历史轨迹中学习稀疏离散点，再通过RL微调生成适配底层控制器的最优路径。在安全避障方面，系统通过多传感器融合与多级预期轨迹预测，不仅能感知当前障碍物，更能预判未来碰撞风险。在甘肃路桥拌合站的实测中，该策略实现了长时间无事故运行，狭窄场地也不误触发急停，平衡了安全与效率。
2.铲料环节
团队提出“本体感知”方案，不使用部署代价高昂的场地侧传感器方案，通过开机自检重建料面、自动校准传感器外参（如基于分割大模型SAM的激光和相机联合标定技术、基于数字孪生的自动标定技术），无需人工干预；针对“何时铲料”，基于数据驱动模型，实时预测铲料过程中的后续推进距离与物料体积，助力系统提前完成决策、及时启动收斗动作。实测显示：感知铲料策略（作业时长7秒），效率优于行业广泛应用的压力铲料策略（作业时长10秒），并且铲料作业能耗较传统方案降低11%。针对“怎么铲”，自动匹配“直进直出”与“阶梯式”两种经典铲法，平衡时间、能耗与满斗率，表现超过人工。
3.堆料环节
在传统自动化方案中，堆料曾是无人装载机作业的核心短板。其核心难点不仅在于需实时适配多样化料堆几何形态与物料特性，还对多关节协同控制、推进力动态匹配提出严苛要求。传统方案依赖简化物理模型及独立关节控制，难以实现这种多层次、强耦合的协同控制，无法有效规避倾覆风险，且人工策略保守导致作业效率不高。网易灵动创新采用扩散模型（Diffusion Policy）实现端到端学习，融合多模态观测数据（灰度高程图、液压压力、关节角度等），通过引入时序交叉注意力机制捕捉装载机与物料交互的长期依赖关系，借助反向去噪生成带有扭矩前馈的动作轨迹。这种方法让堆料效率提升至70%以上，动作连贯性与熟练师傅相似，且在不同料堆规模、物料类型上展现强泛化能力，是具身智能在装载机作业中的首次成功应用，最终实现了从“上料”到“堆料”的全流程无人作业闭环。
<h4>三、从技术实践到行业价值</h4>
在落地实践中，网易灵动无人装载机已实现7x24小时“黑灯作业”，人效提升至130%，适配不同品牌、动力类型的设备，并在上万次真实作业中得到验证，为拌合站、发电厂、港口、化工厂等场景的智能化升级提供了可规模化复制的标杆解决方案。
智能化不是替代人，而是让机器成为更可靠的“搭档”。从实验室到拌合站，从数据积累到效率突破，网易伏羲以装载机无人化为切口，不仅为工程机械智能化提供了“数据驱动”的解题思路，更勾勒出“人机协作”的未来图景，为全球智能制造注入中国方案。
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入选TOP100 Summit全球软件案例，网易伏羲分享数据驱动算法的全流程深度实践

当人工智能的浪潮涌向物理世界，通过深度学习资源大数据、实时感知生产态势、自主决策控制等核心能力，正在重塑矿产资源开发范式。本文将分享AI技术在矿山生产领域的 7 大核心应用方向，为行业智能化转型提供参考路径。

国庆节后，具身智能正迎来属于自己的“DeepSeek时刻”：“杭州六小龙”之一的云深处发布首款行业级全天候人形机器人DR02；智元机器人宣布获得龙旗科技数亿元金额的机器人框架订单；阿里在通义团队内部建立机器人和具身智能小组；有“美国宇树”之称的Figure AI发布最新产品Figure 03……
当人工智能的浪潮涌向物理世界，通过深度学习资源大数据、实时感知生产态势、自主决策控制等核心能力，正在重塑矿产资源开发范式。本文将分享AI技术在矿山生产领域的 7 大核心应用方向，为行业智能化转型提供参考路径。
*参考文献：黄树巍, 金枫, 陈继巍, 等. 人工智能赋能矿山生产智能创新发展[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(6): 8-14.
<h4>1.AI+资源勘探</h4>
资源勘探是矿产资源开发的首要环节，主要通过地质调查、物探、化探、钻探等技术手段，明确矿产资源的分布范围、储量规模及开发条件等核心地质信息。随着 AI 技术的快速发展，二者的深度融合已成为行业热点：通过多源数据融合与智能分析，可显著提升地质勘探的精度与效率；借助 AI 技术快速构建 “透明三维地质模型”，能实现对地层地质、矿产资源、井下工程等信息的精细化建模与动态表征，为后续安全高效开采、精准防控隐蔽致灾因素提供可靠模型支撑。
同时，依托三维建模技术结合机器学习算法，还可实现矿体模型的自动更新与动态修正，精准刻画矿体赋存状态及品位分布，为矿山生产规划与运营决策提供科学依据。
<h4>2.AI+智能作业</h4>
人工智能正推动矿山作业从“人工+单机”的传统模式，向“自主协同、全域智能”的新范式加速转型。具体落地路径包括：
构建具备环境感知与群体决策能力的机器人矩阵（如露天无人矿卡集群、地下铲装运自组织智能装备集群等），实现从单机自动化到全流程无人化自主作业的关键跨越；
开发自适应智能装备（如具备岩性识别功能的凿岩台车、支持三维避障的铲运机），形成“感知-决策-执行”的闭环控制体系；
搭建人机融合平台，通过增强现实（AR）、数字孪生技术实现远程操控与虚拟巡检；
最终构建以“矿石流”为主线，覆盖“矿山规划-建模-设计-开采-选矿-尾矿处理-回收”全流程的智能生产链，推动矿山作业从“人工介入”转向“自主优化”——在提升生产效率的同时，大幅降低安全风险。
这些变革将推动矿山行业迈向“装备自学习、系统自进化”的智能转型。
<h4>3.AI+安全预警</h4>
在人工智能技术的赋能下，构建全新的矿山安全监管体系，对保障生产连续性与稳定性至关重要。通过分析矿山生产过程中环境、人员、装备等监测数据对生产的影响，借助AI语义分析、知识图谱、主题挖掘、关联分析等技术，能深度挖掘安全隐患的致因规律，进而实现危险源精准辨识、风险科学评估，以及基于知识推理的安全环保预警与问题快速处置。
在端侧部署图像视觉技术，可针对矿山复杂环境提供AI预警解决方案：实时判断各类车辆是否在规定区域按规范行驶、检测矿山及厂区内人员是否正确穿戴安全防护装备并对违规作业实时告警；针对矿山、厂区内危险作业区等人员禁入区域，设立电子围栏，通过AI视觉分析精准识别人员非法入侵行为。
此外，基于大数据、人工智能与数字孪生技术，还可构建“全域感知-实时决策-闭环管控-智能运维”的安全保障架构，实现灾害精准感知、风险动态预测、异常自动识别与应急快速响应。
<h4>4.AI+设备预维</h4>
设备预测性维护是人工智能在矿山领域的典型应用场景。通过引入AI算法，可实时监测设备运行状态，精准识别异常模式或异常状况，并在设备故障发生前开展预防性维护。这种“早期检测+及时干预”的模式，不仅能帮助矿山企业优化设备运维计划，还能最大程度减少因设备非必要运维停机导致的生产频繁中断，从而提升整体运营效率、降低维护成本、延长设备使用寿命。
同时，AI系统可根据设备工作参数生成故障诊断报告与运维建议，为维修人员提供精准指导，进一步提高设备维护效率；此外，AI还能通过学习设备历史运行数据持续增强预测能力，帮助设备制造企业对产品进行实时质量检测，精准发现传统方法难以识别的细微缺陷，排查潜在产品问题，助力提升产品质量。
<h4>5.AI+物流运输</h4>
AI技术的革新正在改变着传统矿业物流运输模式，为矿山企业带来前所未有的效益和效率。通过将AI、大数据等新兴技术与矿山物流运输相融合可搭建精细化的智能仓储、构建高效智能的物流管理系统，提升仓储管理和物流配送的效率和准确性。智能仓储通过计算机视觉、射频识别、条形码识别、自动分拣等技术可实现矿山备品备件、主要产品的智能识别、高效搬运存储、智能分拣和管理等功能。
通过对矿山产品需求客户订单数据的深度学习，预测客户需求时间和需求量，作出准确预报，从而反馈和指导前端生产，并通过算法模型实现运输车辆高效调度，完成目的地最优路径规划，降低传统物流对人员的依赖，构建智能运输场景，有效提高物流效率，降低物流成本。
<h4>6.AI+工艺优化</h4>
在选矿生产环节，AI技术的应用主要体现在智能控制、自动检测、生产优化及决策支持等核心方面：
借助智能控制系统，可实现选矿各生产环节的自动化运行，在减少现场人员配置的同时提升生产效率；
利用智能检测技术结合图像处理算法，能实现对矿石原料、中间产品及最终产品的自动检测、分类与识别，显著提升选矿筛分、磨矿环节的效率；
“AI+选矿作业”还推动选矿生产全流程数字孪生落地，加速无人选厂建设进程——通过对破碎、磨矿、浮选、浓密等全流程的多元数据采集与处理，完成生产流程建模，再借助模型内嵌的深度学习算法，实现复杂选矿生产指标的自动优化，进一步提升选矿效率。
依托人工智能大模型的数据挖掘能力，还可总结矿石嵌布规律、预测矿石嵌布特征，为工艺优化提供清晰路径，辅助管理人员制定科学决策。
<h4>7.AI+决策支持</h4>
AI驱动的矿山决策支持系统，通过智能分析生产运营全链条数据，构建起企业发展的全景式认知体系。依托多维数据融合与智能算法，系统可动态监测生产运行状态，并通过预设关键指标阈值，实现异常状况的即时识别与预警。在深度理解企业运营现状的基础上，该系统既能对短期生产环节的效率、成本与收益进行精准评估，也能为年度整体生产绩效提供智能诊断。这种“AI+数据驱动”的决策模式，帮助企业管理者及时洞察运营短板、优化资源配置，最终实现从“被动响应问题”到“主动预测风险”的决策范式升级，全面提升矿山企业的运营质量与经济效益。

行业分享｜具身智能爆火，矿山行业有哪些可落地的方向？

近日，网易有灵AOP平台首届编程挑战赛顺利落下帷幕。自赛事启动以来，在短短几周的时间里，来自各地的优秀开发者们汇集于此，通过人机协作的形式，完成了多项充满创意和技术深度的任务。此次挑战赛不仅展现了参赛者的卓越编程技能，也体现了AOP（Agent Oriented Programming）面向智能体编程范式在解决实际问题上的巨大潜力。
经过激烈的角逐，专家评审团秉持公平、公正、公开的原则，对所有参赛作品进行了严格评审，最终评选出一等奖1名、二等奖1名、三等奖1名、积极参与奖3名（排名不分先后）。

近日，网易有灵AOP平台首届编程挑战赛顺利落下帷幕。自赛事启动以来，在短短几周的时间里，来自各地的优秀开发者们汇集于此，通过人机协作的形式，完成了多项充满创意和技术深度的任务。此次挑战赛不仅展现了参赛者的卓越编程技能，也体现了AOP（Agent Oriented Programming）面向智能体编程范式在解决实际问题上的巨大潜力。
经过激烈的角逐，专家评审团秉持公平、公正、公开的原则，对所有参赛作品进行了严格评审，最终评选出一等奖1名、二等奖1名、三等奖1名、积极参与奖3名（排名不分先后）。
以下为最终获奖名单：
<img src="https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20250114/6755253e2784a5a375d1286c7d1f5d82.jpg" alt="" width="960" height="6509">
感谢所有参赛者对网易有灵AOP平台首届编程挑战赛的热情参与和大力支持。此次挑战赛的成功举办标志着AOP技术迈出了从理论到实践的重要一步，不仅促进了参赛者之间的技术交流与合作，更为未来的智能化变革注入了新的活力。
展望未来，网易伏羲热忱欢迎更多开发者加入AOP编程的创新实践中，共同推动这一前沿技术的发展。通过不断探索与实践，携手构建一个更加智能、高效的人机协作数字化新生态。网易伏羲也将继续秉承“人机协作，万物有灵”的愿景，深耕技术创新，加速前沿技术的应用与落地，为各行业的智能化变革持续贡献力量。
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