。各科研团队和企业分享了他们在机械结构创新、AI算法优化等方面的进展。例如，有的团队展示了新型的轻量化材料在人形机器人关节中的应用，大幅提升了机器人的运动灵活性和能源利用效率；还有企业分享了基于强化学习的AI算法，使人形机器人能够在复杂环境中自主学习和适应，快速掌握新的任务技能 ，如在模拟的灾难救援场景中，能自主规划路线并完成物资搬运。这些成果展示了人形机器人技术的快速发展，也引发了与会者对于如何进一步推动技术落地应用的热烈讨论。

多模态感知与决策技术作为具身智能的核心，成为论坛讨论的焦点之一。专家们指出，当前多模态感知技术在融合精度和实时性方面仍面临挑战。尽管机器人已能融合视觉、听觉、触觉等多种信息，但在复杂场景下，信息融合的准确性和决策的及时性还需提升。针对这些问题，论坛上提出了多种解决方案，如开发更高效的多模态数据融合算法，利用边缘计算技术实现数据的快速处理，以提高机器人的感知与决策能力。同时，一些企业展示了基于多模态感知与决策技术的实际应用案例，如智能安防机器人，能通过人脸识别、声音监测等多模态信息，实时监控环境并及时发现异常情况。

灵巧操作与运动控制领域，最新的研究成果和应用实践也在论坛上得到充分展示。在工业制造场景，新型的机器人手臂能够实现亚毫米级别的高精度操作，满足了电子制造等行业对精密装配的需求；物流领域，自主移动机器人通过先进的运动控制算法，能够在复杂的仓库环境中快速、准确地搬运货物，提高了物流效率。专家们强调，未来灵巧操作与运动控制技术将朝着更加智能化、自适应的方向发展，以适应更多样化的应用场景。

机器人在制造、物流、服务、家庭等场景的应用前景是论坛的重要议题。制造业中，机器人的广泛应用已成为提升生产效率和质量的关键手段；物流行业，自动化仓储和配送系统正逐渐普及；服务领域，机器人在酒店服务、医疗护理等场景中发挥着越来越重要的作用；家庭场景中

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