全国政协委员甄子丹近日谈及机器人技术的快速发展，言语间既坦诚又有几分幽默。 甄子丹表示，今年春晚的机器人表演让人印象深刻，如果真要和机器人交手，自己可能打不过”。 在他看来，以DeepSeek为代表的人工智能技术兴起，对电影行业既是鼓励也是冲击。但他强调，有冲击才有进步，艺术的发展从来都需要不断革命与转变。
近日，杭州某社区食堂引入两台售价6万元的智能炒菜机器人，这一创新悄然重塑着社区食堂的运营模式。 据工作人员介绍，这些新上岗的机器人堪称标准烹饪大师”。其核心优势在于能够精准控制油盐配比至克级单位，确保炒出的菜品色泽清爽、咸淡适宜，完美契合现代健康饮食理念。 顾客品尝后也纷纷给出好吃，真的好吃”的直观评价。 面对花6万元购置机器是否划算”
2026年慕尼黑上海电子生产设备展将于3月25日至27日在上海新国际博览中心举办。本届展会聚焦汽车、工业、通讯电子、医疗电子等领域需求，重点展示智慧工厂、新能源汽车技术及数字化未来。在人口红利消退、制造业升级、AI技术爆发的背景下，机器人产业迎来前所未有的发展机遇。展会现场，ABB、艾利特机器人、达明机器人、节卡机器人、遨博机器人、因时机器人、钛虎机器人、钧舵机器人、柔触机器人、易格斯等企业将展示从整机创新到核心部件突破、从单一设备到系统解决方案的最新成果，呈现覆盖电子生产全产业链的创新盛宴。
360集团创始人周鸿祎近日透露，自己已接受眼部手术更换人工晶体，摘掉眼镜以适配 AI 眼镜，并笑称 眼神更像机器人了”。 他同时指出，AI 眼镜佩戴存在反人性痛点，必须找到强功能、强场景才能真正普及。 针对公司是否会进军AI眼镜赛道这一备受关注的问题，给出了坦率回应：这东西挺难做的。” 周鸿祎深入剖析了AI眼镜市场面临的严峻挑战。 一是市场竞争格局，当前
3月4日，小米CEO雷军作为全国人大代表发文透露，今年他准备了5份建议，聚焦智能制造、智能汽车及人才培养等领域。他指出，我国智能网联汽车产业已步入高质量发展新阶段，辅助驾驶等前沿技术正从测试迈向规模化量产。但智能化加速也带来新挑战，如技术标准不统一、驾驶培训与新技术脱节等。为此，雷军建议加快制定智能汽车技术标准，优化驾驶考核项目，完善协同治理体系，加强安全宣传普及，并推动人形机器人在智能制造中的应用，支持科技公益发展，加快培养复合型人才，优化工业旅游环境等。
在2025年央视春晚，宇树科技的人形机器人第三次亮相，表演了武术节目《武BOT》。24台G1和H2机器人通过3D激光雷达自主定位，完成高难度武术动作和队形变换，展现了全球领先的集群控制技术。这背后是硬件升级、电机优化、运控算法迭代以及多传感器融合定位的综合成果。宇树已实现人形机器人规模化量产与盈利，其技术可迁移至工业巡检、仓储分拣等场景。公司正发力具身智能，让机器人通过强化学习自主掌握技能。从机器狗到人形机器人，宇树凭借自研核心部件与供应链整合，以亲民价格推动产品消费化，引领行业进入高速增长期。
2026年春晚机器人表演引发热议，背后是行业“百机大战”进入白热化。资本狂热涌入，融资额激增，但行业正从“你好我好”转向优胜劣汰的“吃鸡游戏”。企业分为“博眼球”与“真干活”两大阵营：前者借春晚等曝光抢占心智，后者聚焦场景落地与价值创造。成本是落地关键，中国完善的产业链为成本下降奠定基础。未来两三年，人形机器人价格有望降至几万元，实现大�
2026年春晚，宇树科技的人形机器人G1与H2带来《武BOT》武术表演，展示跑酷、翻桌、空翻、双节棍等高强度连续动作，引发全球关注。相比去年《骁BOT》的慢节奏舞蹈，今年表演实现了全球首次全自主人形机器人集群武术表演，背后是算法、硬件与系统层面的全面升级。宇树通过春晚等高曝光节点验证技术，其机器人已从“执行”走向“适应”，具备感知-决策-执行闭环能力。争议围绕“表演型vs干活型”展开，但宇树认为运动控制是智能机器人的基础，其技术可迁移至工业巡检、仓储分拣等真实场景。2025年宇树人形机器人全球年销量已居第一，预计2026年出货1-2万台，推动行业进入新阶段。
快科技2月22日消息，在今年的央视春晚上，蔡明小品《奶奶的最爱》中的仿生假蔡明”机器人彻底火出圈，这款1:1复刻蔡明容貌神态的机器人，因逼真造型让现场演员频频认错。春晚落幕之后，研发该机器人的松延动力正式将这台特别的仿生机器人赠予蔡明本人。据悉，这台假蔡明”机器人是松延动力为春晚量身打造的作品，团队耗时一个半月完成全栈自主研发与三次版本迭代，攻克了多项仿生技术难关。为实现高度还原，技术团队对蔡明进行全身精准3D扫描，采集头围、臂长等关键身体数据，还捕捉其面部肌肉运动轨迹，连眼角痣点、皮肤纹理都细致复刻。
小米机器人近日在汽车工厂“实习”作业，展示了其自主安装螺丝、搬运料箱及安装车标等多项能力。在真实环境中，它能连续运行3小时，安装成功率达90.2%，最快76秒完成生产节拍要求。小米称这是人形机器人在汽车制造场景规模化应用的第一步，但大规模产业化部署仍需突破生产节拍与合格率等核心瓶颈。目前，小米已在多个典型工站开展实际部署与验证工作，后续将适时向公众汇报进展。
