候选项目库

原生通用人形机器人基础模型:自研原生三维世界引擎,以点云、高斯泼溅等三维表征替代主流二维视觉表征,实现三维理解、推理与环境状态推演;模型采用“大脑+小脑+力位混合”三层协同架构——大脑负责环境感知、长时序任务规划与操作决策(训练依赖真机原生交互数据),小脑负责全身平衡与底层控制(仿真环境强化学习),力位混合层输出柔顺控制。自研头戴式全身全景数据采集设备Delta D1:佩戴者正常作业即可同步采集第一人称全景视觉与全身关节运动轨迹,无需机器人本体与动捕棚,全局定位精度控制在2厘米以内,配套手持配件D1-Gripper补齐双臂末端细节;数据经跨本体重定向后可适配宇树、智元、乐聚等本体训练。已联合中国信通院发布工业数据集2.0;应用:电网全身巡检、汽车零部件上下料、SMT料箱分拣等工业场景。

技术方向:神经认知世界模型(Neural-Cognitive World Model)。摒弃单一"状态预测器"路线,借鉴人脑机制构建四大模块——神经记忆系统(长期经验积累)、世界知识系统(对象、关系与事件规律)、神经推演系统(未来状态预测与行动规划)与神经校准机制(真实交互中持续修正认知),构成"记忆—知识—推演—校准"认知闭环及仿生人脑"快慢规划—长短记忆—强化重规划"架构。在World Arena 2.0(IROS 2026)评测中,Track 1(世界模型即数据引擎)位列前三、Track 2(世界模型即仿真器)稳居第二,验证了小样本学习、训练效率与真实环境泛化优势。

技术方向为具身世界模型基础设施,围绕物理AI落地构建四层架构:一是机器人数据获取与治理,通过第一视角人类视频、机器人交互数据、三维重建与手—物关系建模,将真实环境中的物体、空间、动作和接触关系转化为Robot-ready训练数据;二是3D物理资产生成与场景重建,基于照片/视频将真实环境重建为可训练、可交互、可编辑的三维任务环境,引入碰撞、摩擦、形变等物理属性与接触关系,一段真实经验可扩展为大量可控训练场景;三是统一世界动作模型与机器人策略训练,同一模型既生成机器人动作也预测执行后的视觉、状态与接触变化;四是生成式强化学习与世界模型驱动的具身递归自我改进(RSI)闭环。在灵巧手操作等接触密集任务验证中,引入触觉—视觉世界模型后任务成功率提升30%以上。应用于人形机器人、灵巧手操作、仿真训练全链路等具身智能场景。

“系统与芯片协同设计”研发范式,围绕天基数字能源、天基可靠计算两大方向。天基数字能源:SDPC系列数字电源控制器——SDPC-A10星载光伏充电控制芯片于2026年6月完成激光单粒子摸底,6组参试样品均未出现单粒子闩锁或烧毁;SDPC-B10完成流片、基础功能测试与首批封装;SDPC-P10数字电源控制专用ASIC在研;自研核心算法搭载SJ-21及千帆系列多颗卫星完成数年在轨稳定运行,整套方案经千帆星座批量验证;配套电源管理辅助芯片、参考板卡与软件工具链。天基可靠计算:可靠性控制芯片、安全岛及任务定制化算力产品,核心F10芯片已完成算法与FPGA平台验证、计划2026年底流片;掌握异构融合先进封装技术。应用:卫星电源管理、星载可靠计算,服务航天科技集团、中国电科及商业星座客户。

公司技术路线为超大规模硅基柔性CMOS晶体管阵列替代传统无源金属电极,实现原位有源信号放大与高密度集成:已实现64000通道全脑尺度集成,信噪比达52dB、保真度近100%;单一器件可同步采集电生理、温度、颅内压等多模态信号;超薄二氧化硅封装理论寿命超60年,动物实验已验证体内稳定工作1年以上,硅纳米薄膜可柔性贴合脑组织。产品与瑞凝生物医用水凝胶平台协同,解决器件与脑组织界面适配难题,布局术中癫痫与脑肿瘤病灶精准定位、无线无电池颅内压连续监测,以及面向运动、语言、听觉、视觉功能重建的增强型脑机接口。

核心技术为红外三维光子晶体发热材料:通过规整三维光子晶体结构主动调控光路、锁定特定光波能量,实现特定波段红外高效加热与选择性辐射、定向热能传输,具备红外波段可调特性,被视为第四代制热技术;红外光子晶体芯片化,推动红外传感小型化。关键指标:加热效率95%以上,30秒快速升温,温差控制在±3°C,节能水平超过30%,兼具较高比例中长波红外辐射与轻薄柔性、稳定耐用特性。产品矩阵以红外光子晶体发热膜、发热板材为核心,衍生红外加热墙纸、电热暖画、电加热坐垫、工业加热膜、医疗烤灯、锂电池烘烤板等终端形态。应用覆盖柔性加热、工业烘干(锂电涂布烘干、风电叶片制造/修复、复合材料成型)、电池热管理、医疗理疗、家居采暖、船舶制造等,重点拓展智能制造、新能源汽车、医疗健康、消费电子四大方向。

技术方向:工业具身智能,不做通用机器人而做"一米宽、一千米深"的垂域工业智能体(WOLIF Industrial Agentic Robot)。首款产品瞄准表面处理(打磨、去毛刺)环节——国内该行业产业工人超300万、年用工成本超3000亿元、自动化率不足10%。自研工业大脑实时闭环控制架构:自主策略先验判断、持续感知加工过程状态、动态自主调整工艺与运控参数,实现制程作业全过程闭环自主可控,而非固定程序执行。第一代表面处理工业智能体FAST及自研AI工业控制体系已在航空零部件制造等高精度场景完成验证,后续向航空航天、新能源、汽车、3C等制造领域迁移。

量子计算软件栈构建,降低量子算法开发门槛。技术方向:量子计算软件。公司构建三层技术架构:底层跨硬件全栈软件栈覆盖硬件抽象接口、线路编译优化、量子纠错、任务调度与算力基准测试,可对接超导、离子阱、中性原子、光量子四条主流硬件路线;上层行业算法面向材料仿真、金融组合优化、物流路径规划等高价值场景;AI驱动工具将智能体贯穿量子研发全流程,构建基于Lean形式化验证的量子知识库与量子科研智能体评测基准。容错解码调度成果被计算机体系结构顶会ISCA 2026接收;发布实值化张量网络技术,在昇腾910 NPU上对随机量子电路模拟实现中位1.68倍加速、相对误差低于0.002%,无需改动芯片硬件即可提升国产NPU的量子模拟效率。已与多家量子硬件厂商开展联合研发,并在金融优化、生物医药领域推进场景验证。

Jsmart Mesh数据栅格+Jsmart OS软件定义生产:工业大数据汇聚与生产软件定义,弹药舱段无人自动对接装配系统填补国内空白;对标Palantir“平台+数据+装备”模式。

液态CO2储能系统:电-电效率72%~75%,系统寿命超30年、循环超10000次,度电成本0.2~0.45元/kWh;固安百千瓦示范热回馈率87.3%、储存压力<7.3MPa;自研SAFT-VR-Mie物性计算法与跨临界CO2压缩/透平膨胀技术;顶刊论文10余篇、专利40余项。

激光驱动质子放疗设备(稳相光压加速原理):加速器体积较传统缩小千倍,整机造价低于3亿元/台(传统约10亿元以上),治疗目标6万元/病例(现有27.8万元),电费减少80%;全产业链国产化替代,84项发明专利。

核心团队来自NREL(美国国家可再生能源实验室)/ExxonMobil等顶尖科研机构和企业,在CVD纳米硅/硅碳负极材料方面具有深厚技术积累。硅碳负极是提升锂电池能量密度的关键材料方向,公司致力于解决硅基负极在循环稳定性方面的技术挑战,推动固态电池产业化进程。技术路线为等离子气相法(等离子CVD/ICP反应器)制高纯纳米硅替代传统球磨法(耗电6KWh/Kg对233KWh/Kg);自研常压等离子裂解反应器国内唯一、自主知识产权,单台量产20吨/年、粒径30-100nm可调,纯度99.999%、粒径低至10nm;硅碳负极比容量1800mAh/g、循环1000次以上、首充效率>85%。壁垒为硅纳米化加一次性碳包覆解决体积膨胀(100%-300%)导致的循环寿命低与SEI膜持续生成。

公司是国内唯一全流程自研星载SAR载荷的商业公司,可自主完成从系统设计、核心器件到整星集成的全链条研发。SAR卫星具有全天候、全天时成像能力,在灾害监测、军事侦察、资源调查等领域具有重要价值。公司技术使SAR载荷成本压至传统售价约30%,大幅降低卫星遥感门槛

聚焦磁约束核聚变下的仿星器路线,采用高温超导+先进准等动力(QI)技术实现装置小型化。仿星器依靠外部三维螺旋线圈约束等离子体,天然具备长期稳态运行、无等离子体电流大破裂风险的优势,但高精度异形超导磁体制造与精密装配工程门槛极高,被称为'磁约束中的皇冠'。公司并行推进三套装置:'星核0号'计划2026年底首次放电,验证24小时以上稳态运行能力;'星核一号'同步验证先进高温超导技术;'星核二号'瞄准2030年建成中型超导装置,力争2030年整体技术、工程水平追平德国W7-X,2035年前后实现聚变点火并推进商业并网。仿星器80%以上产业链可复用国内成熟托卡马克供应链,公司依托合肥聚变产业集群打通复杂磁场设计、超导磁体制造、精密装配与系统集成的全链条工程能力。

核心技术为AGC智算体系架构:打破以CPU为中心的传统模式,将GPU作为核心计算单元,系统G:C比由约2:1提升至20:1-32:1;解决内存一致性问题,单操作系统统一管理多达64个GPU,实现全局地址空间共享,避免跨节点数据拷贝。围绕稳定性与效率开展全栈重构:自研AI BMC将3-5秒级轮询提升至微秒级响应;单机最多20个GPU冗余配合自研混存技术(约10TB混合存储缓存KV Cache),实现GPU故障"任务不中断热插拔"(GPU RAID),维护时间从约2小时压缩至约1分钟;Blue Link光互连以Mini/Micro LED替代传统激光光模块,兼具更高稳定性、带宽密度与传输距离。产品矩阵:K系列(K2/K4/K10/K20)兼容全球PCIe标准GPU卡,面向私有化部署;AGC系列(AGC 64F风冷、64L液冷21P算力/3T显存、32F、16F移动式、AGC 2工作站)追求极致算力密度。适配龙芯、飞腾、海光等国产CPU与主流国产GPU,面向大模型训练推理,另有子品牌Upchanger聚焦艺术与渲染场景。

定位量子计算生态上游,专注中性原子与离子阱两条路线上游核心部件,不做整机;三条产品线为量子气体显微镜QGM(成像波段313—1700nm、毫米级视场、支持上万原子阵列)、高精度双极性电流源(噪声<1ppm,为海外竞品1/5,售价约2/3,货期2个月内)及在研通用测控系统;客户含清华大学、国家实验室、两仪万象;另有教学实验设备产品线(离子阱教学实验、共聚焦单光子探测实验、冷原子磁光阱实验、光镊实验等)与激光共聚焦显微镜,已交付十余所高校、研究所客户

国内首家nK级中性原子量子计算机公司,9种元素冷却至10nK以下,纳开一号整机已交付并获千万级订单。技术路线为中性原子量子计算:以光镊与光晶格捕获、排列和操控天然一致的原子作为量子比特,理论上具备更强的可扩展性。团队已掌握铷、钾、铯、锂、钠、镱、锶、镝、铒等9种元素及其同位素冷却至10纳开(nK)以下温区的关键技术,具备国际顶尖的光晶格与光镊原子操控技术及先进的量子蒙特卡罗算法,在可控原子种类和极低温操控能力上处于国内领先水平。产品矩阵包括量子模拟整机“纳开一号”(已批量交付)、冷原子实验系统,在研通用量子计算机“启元一号”(目标2026年下半年3000量子比特、两小时连续运行)。围绕连续装载、高保真操控、整机互联等关键技术布局;量子模拟面向材料研发、生物制药、半导体仿真等应用场景。

技术路线为'AI+物理'双引擎:'求深'维度构建AI+物理分子相互作用基座模型,将分子物理机制转化为可学习、可验证的模型约束,使AI在理解分子间物理作用力基础上进行高精度分子设计,突破传统AI制药模型面对新靶点与缺乏结构信息的难成药体系时的精度瓶颈;'求广'维度构建以多组学数据与分子物理双轮驱动的虚拟细胞世界模型,形成覆盖'多组学—结构—相互作用—能量—动力学—功能'的统一学习框架,可模拟细胞状态变化、推演药物干预结果、辅助发现全新疾病机制。两层体系形成闭环:分子相互作用模型为底层引擎,虚拟细胞为推演系统,实验结果反向训练底层模型。研发方向覆盖抗体、蛋白等新型药物模态,主攻难成药靶点。

头戴式便携采集系统HOMIE:轻量化第一视角设计,配备四摄像头、可换电池模块及音频、运动传感器,可在家庭、办公室、工厂、商场等开放环境持续记录人类自然完成任务的过程。Experience Engine数据生产管线:涵盖时间同步、空间对齐、相机定位、三维/四维重建、人体及手部运动恢复、动作切分、语义标注与多级质检,定位相对误差约3‰,据称较传统方式降低采集成本最高50倍。Xperience-10M数据集已进入Qwen-VLA、MolmoMotion等模型训练体系,公开消融实验显示使用其人类视频后任务成功率由68.3%提升至72.8%。应用:机器人基础模型、世界模型、空间智能的真实世界数据供给;正开发腕部与全身数据采集设备,目标年内实现百万小时级数据交付。

工业场景具身智能先行者,推动制造业智能化升级。技术方向:工业具身智能,聚焦船舶航运柔性场景的具身智能机器人,以视觉/语言大模型加专家模型为核心,采用感知层、决策层、规划层分层架构。产品:物流装卸机器人「愚公1号」、移动复合喷漆机器人「马良X1」。指标:马良X1最大水平速度5km/h、最大喷漆速度400m2/h、防爆等级Exp IIB T4、连续作业4h;单台较人工效率提升300%以上、多机协同提升400%以上、油漆损耗降低30%以上、VOCs排放降低50%。

公司主打"具身时空大脑"技术路线:感知、记忆、推演共享同一个四维世界表征;记忆沿时间索引沉淀为空间认知地图;推演在潜空间内做符合物理规律的前推,输出自然语言结论、风险预警或机器动作。核心产品MirrorSense感知层融合RGB摄像头、LiDAR与热成像,实现低光照、强干扰等复杂工业环境下的稳定感知;理解层自研算法生成动态4D语义空间;推理层支持目标遮挡推断与空间关系快速更新,赋能机器人3D环境理解,已推出MirrorSense V1感知模组样机,面向石油、电力等工业场景,并适配人形、四足、机械臂等本体形态。

技术方向:机器人动作智能/世界模型。自研LJM潜联合条件世界模型,主打低成本、国产算力适配的机器人世界模型方案,以视觉基础泛化模型为核心,推动机器人突破封闭演示场景、走向开放环境;通过生成训练数据、充当强化学习环境、学习物理表征三条路径赋能具身策略学习,追求状态预测的物理真实性,弥合sim2real鸿沟。WoW具身世界模型启动训练早于英伟达Cosmos,初代开源版本综合效果优于Cosmos 1.0/2.0(公司口径),技术报告获斯坦福Chelsea Finn团队及海内外多所高校引用;LJM在WorldArena评测中位列全球第二,与头名相差0.58分。

以世界模型为核心技术路线:将零散观察组织为内部状态、将经验沉淀为变化规律,在行动发生前推演多种可能未来,为VLA策略的强化学习训练提供长时序交互轨迹;结合真实机器人数据建立训练与评测框架,提升世界模型的物理一致性与稳定性,并利用真机执行反馈与失败案例持续迭代策略模型。技术积累源于LAMDA团队近十年研究:从虚拟环境重建(Virtual-Taobao)到隐藏混杂变量建模、因果世界模型与反事实环境建模,一作论文ADM/ADM-v2将推演步长提升到上千步量级,并已将世界模型应用于具身智能、汽车运动控制等领域。产品方向为具身智能世界模型驱动的家庭服务机器人,覆盖全身运动控制VLA策略、机械臂与移动底盘运动控制(轨迹跟随、力位控制)、多模态具身数据管线等模块,目标场景为家庭长程任务(居家清洁、物品整理等)中安全灵活的执行。

97年创业者代表,展现具身智能领域年轻一代力量。技术方向:具身智能。公司以触觉为具身智能原生模态,打造视触觉传感器、精细化具身数据采集平台、触觉具身大模型三大核心能力体系,攻克机器人精细化操作难题。视触觉传感器采用单色光+粒子方案与模型解耦技术,将力、滑移、形变等信息转化为高密度视觉表征,模块化设计可支持24小时高强度连续使用,为公司与复旦大学产学研融合的首个标志性成果。团队认为视觉易受光照、环境、视角影响,而触觉是与物理世界交互时产生的稳定物理信号,是机器人决策稳定、从“看懂任务”到“完成任务”的关键,正推动触觉模态进入机器人模型训练链路,覆盖感知、决策、操作全流程。