8月20日

星期三

• 首款工业具身质检机器人CASIVIBOT发布
• 工信部印发符合环保装备制造业规范条件企业名单
• 全球首款ULook脑机交互智能眼镜发布
• 《内蒙古自治区零碳园区培育建设方案》印发
• 贵州算力规模已达85Eflops，在建和投运的重点数据中心48个
• 川渝联合发布智能网联汽车倡议书
• NASA与谷歌联手打造深空医疗AI助手

首款工业具身质检机器人CASIVIBOT发布

8月19日，中科慧远推出首款工业具身质检机器人CASIVIBOT，以“手-眼-脑”协同架构为核心，集成多光谱感知系统实现微米级精准检测，机械臂与灵巧夹具组合支持复杂工件操作，并搭载自主研发的“慧脑”AI平台，依托百万级缺陷数据库与垂直行业大模型，实现多模态融合检测与小样本迁移学习，具备“看得见、抓得准、判得明”的全链路智能质检能力，可广泛适配3C电子、汽车、半导体等多行业场景。该机器人在实机演示中，可在5秒内完成汽车电机定子微小裂痕检测，瓶身贴标环节实现双臂协作360°无死角覆盖，效率与人工持平但稳定性显著提升，标志着工业质检从“被动检测”向“主动感知”的跨越式升级。

工信部印发符合环保装备制造业规范条件企业名单

近日，工业和信息化部发布《符合环保装备制造业规范条件企业名单（2025年版）》，全国环保装备制造业规范条件企业共416家。名单覆盖大气治理、污水治理、环境监测仪器、固废处理装备四大领域。大气治理共约180家，污水治理共约150家，环境监测仪器共约50家，固废处理装备共约36家。从省份方面，江苏、山东、河北、广东、浙江五省入选企业合计占比超过60%，形成环渤海、长三角、珠三角三大集聚区；中西部城市如成都、西安、武汉依托本地科研资源，在细分特色装备领域实现“弯道超车”。技术趋势方面，数字化运维、AI智能控制、碳足迹管理成为企业竞争新高地。

全球首款ULook脑机交互智能眼镜发布

近日，仁和药业旗下闪亮品牌联合深圳必爱智能生命科技有限公司，正式推出全球首款ULook脑机交互智能眼镜。这款融合脑机接口与眼健康管理的智能设备，通过集成EEG脑电传感器、高精度红外眼动追踪系统及环境光监测芯片，构建“眼-脑-心理”三维联动机制，可实时量化监测用户专注度、眼疲劳程度及情绪状态。其核心功能涵盖四大场景：通过动态视觉刺激游戏化训练激活眼部肌肉、提升视力；利用脑波反馈技术动态调整专注力训练难度；精准监测阅读距离、用眼时长等关键指标；结合生物信号识别技术分析紧张、放松等情绪状态。

《内蒙古自治区零碳园区培育建设方案》印发

近日，内蒙古自治区发展改革委与自治区工信厅、能源局联合印发《内蒙古自治区零碳园区培育建设方案》。《方案》明确了建设零碳园区电网系统、加强绿电高比例供给消纳等11项建设内容，提出加强与国家零碳园区建设政策衔接，同步推进国家级和自治区级零碳园区培育建设，鼓励不同类型园区广泛参与，充分发挥新能源优势，积极发展零碳园区配电网、绿电直连、绿氢耦合等模式，加强政策、技术、模式创新，探索零碳园区建设经验模式。根据《方案》，内蒙古将分3个阶段推进零碳园区建设：2025年启动申报遴选工作，确定首批培育建设名单；2026年至2028年全面开展国家级和自治区级零碳园区建设；到2030年，深化零碳园区建设探索实践，推动更多园区纳入国家级试点，形成可复制、可推广的典型经验。

贵州算力规模已达85Eflops，在建和投运的重点数据中心48个

据悉，贵州全省算力规模现已达到85Eflops，其中智算占比超过98%，已稳居全国第一梯队。目前，贵州在建和投运的重点数据中心共计48个，出省带宽突破6万Gbps，并成功落地建设全球首条400G算力通道，可直接连通全国42个主要城市；云渲染算力服务已覆盖全球50余个国家和地区，服务用户超20万，数字经济发展创新区建设成效显著。截至目前，贵州省项目累计完成投资进度超57%，建成116P高性能智能计算中心与50PB非结构化数据存储平台，部署上电机柜595架，整体设备上线率达36.08%，并实现签约订单总额突破1.55亿元。

川渝联合发布智能网联汽车倡议书

8月19日，四川省经济和信息化厅与重庆市经济和信息化委员会联合发布《川渝智能网联新能源汽车产业跨区域 “建圈强链” 倡议书》。《倡议书》明确四项重点：一是研发创新协同，联合攻关固态电池、车规级芯片、高精度传感器等“卡脖子”技术；二是产业配套协同，依托线上供需平台和线下整零对接活动，共建重庆“一小时配套圈”、广安“半小时供应链圈”；三是基础设施协同，同步布局充电桩、换电站、加氢站及路侧设备，率先打通渝北—广安毗邻区网络；四是标准规范协同，统一充换电、车路协同、数据平台等技术路线与建设标准，实现两地试点互联互通。

NASA与谷歌联手打造深空医疗AI助手

近日，美国国家航空航天局（NASA）与谷歌（Google）正在合作开发一款名为“宇航员医疗官数字助理”（Crew Medical Officer Digital Assistant, CMO-DA）的人工智能（AI）医疗助理。CMO-DA系统利用尖端的自然语言处理和机器学习技术，对海量的航天医学文献进行训练，能够安全地提供对宇航员健康和表现的实时分析。该系统不仅能理解宇航员通过自然语言描述的症状，还能结合其庞大的医学知识库，进行数据驱动的分析和预测，辅助指定的宇航员医疗官做出决策。此外，CMO-DA还整合了语音识别、文本分析和图像处理能力，使宇航员能够通过自然交互方式描述症状，甚至上传伤口图像进行诊断评估。