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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论文阅读:基于曝光融合的超高动态范围成像

论文阅读:基于曝光融合的超高动态范围成像

论文:UltraFusion Ultra High Dynamic Imaging using Exposure Fusion 这篇发表于 CVPR 2025 的论文提出了UltraFusion—— 首个能融合曝光差达 9 档(stops)图像的曝光融合技术,针对传统高动态范围(HDR)成像在超大曝光差、动态场景运动模糊 / 重影、色调映射伪影等问题提出解决方案,通过将曝光融合建模为引导式修复问题,结合扩散先验、定制化网络分支和专属训练数据集,实现了超高动态范围场景下的高质量成像,且在静态、动态数据集及自建基准测试中均显著优于现有方法。 摘要 高动态范围(HDR)场景成像是相机设计领域的核心研究问题之一。目前主流相机均采用曝光融合技术,通过融合不同曝光度下采集的图像来提升动态范围,但该方法仅能处理曝光差异有限的图像,通常为 3-4 档。当应用于需要超大曝光差的超高动态范围场景时,因输入图像配准错误、光照不一致或色调映射伪影等问题,传统曝光融合方法往往失效。 本文提出 UltraFusion 方法,作为首个可融合曝光差达 9 档图像的曝光融合技术。

【无人机】无人机目标识别与跟踪算法

【无人机】无人机目标识别与跟踪算法

目录 无人机目标识别与跟踪:科技新视野 一、无人机目标识别与跟踪:技术基石 (一)目标识别:无人机的 “智慧之眼” (二)目标跟踪:无人机的 “忠诚跟随者” 二、无人机目标识别算法:从像素到认知 (一)传统目标识别算法:经典的力量 (二)深度学习助力目标识别:智能升级 三、无人机目标跟踪算法:锁定目标的秘诀 (一)基于模型的跟踪算法:数学模型的预测 (二)基于深度学习的跟踪算法:智能学习与跟踪 四、挑战与突破:算法优化之路 (一)复杂环境下的挑战:多变环境的考验 (二)实时性与精度的平衡:速度与质量的抉择 五、应用案例:无人机算法的实战表现 (一)安防监控领域:守护安全的卫士 (二)工业巡检领域:高效巡检的利器

一文读懂“JESD204B”之链路建立与xilinx IP仿真

一、初识 JESD204B 是由JEDEC(电子器件工程联合会)制定的高速串行接口标准,主要用于数据转换器(ADC/DAC)与数字处理器(如FPGA、ASIC)之间的数据传输。在JESD标准出来前,常用的是传统的LVDS接口:LVDS(Low-Voltage Differential Signaling,低压差分信号)是一种广泛应用的物理层电气标准,用于高速、低功耗的差分信号传输,但是在使用LVDS接口时,对阻抗和多通道时延要求比较严格,因为LVDS使用的是源同步接口,允许时钟和多个数据通道同时传输,时钟信号和数据保持确定的相位关系,同时由发送端(图中的外部器件)传输至接收端(比如FPGA)。接收端利用对端传送来的时钟信号作为采样时钟,对数据位进行采样。在采样过程中,只要保证接收端时钟信号与接收数据满足一定的建立/保持时间,数据即可被正确接收。 图 1 源同步LVDS接口 因此我们可以知道,LVDS对各通道的时延要求是比较高的,因此PCB布线要求也比较严格,差分对需阻抗匹配(100Ω±10%)和等长控制(长度差<

Spring Boot 集成 Neo4j 图数据库实战教程

Spring Boot 集成 Neo4j 图数据库实战教程

在当今大数据时代,传统的关系型数据库在处理复杂关系网络时往往力不从心。Neo4j 作为领先的图数据库,能够高效地存储和查询海量关系数据。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中集成 Neo4j,并提供完整的实战案例,帮助读者快速掌握图数据库的开发技巧。 一、图数据库概述与 Neo4j 简介 1.1 为什么选择图数据库 在传统的关系型数据库中,当我们需要查询"朋友的朋友"这样的多跳关系时,往往需要编写复杂的多表关联查询,性能随关系层数增加呈指数级下降。而图数据库天然适合处理这类场景,它将数据之间的关系作为核心Citizens,利用图遍历算法高效地查询关系网络。 图数据库的核心优势体现在以下几个方面。首先是性能优势,对于深度关系查询,图数据库的性能是关系型数据库的数倍甚至数十倍。其次是灵活性优势,图数据库的 schema 更加灵活,可以随时添加新的节点类型和关系类型,而无需修改表结构。第三是表达力优势,图的数据模型更加直观,使用节点和边来描述现实世界的关系,与人类的思维方式更加契合。 Neo4j 是目前最流行的图数据库之一,它使用 Cypher 查询语言,具有高性能