開源鴻蒙機器人操作系統 M-Robots OS 3.0 Beta 版發佈，重心從“單機能力”轉向“群體智能”
作者：沁滄（實習） 責編：沁滄 評論： 感謝網友 易團俊 的線索投遞！8 月 29 日消息，由國家數據局主辦的 2026 中國國際大數據產業博覽會昨日在貴陽開幕。深開鴻高級副總裁、研發體系總裁王皓博士在會上正式發佈了 M-Robots OS 3.0 Beta 版。注：M-Robots OS 是深開鴻發佈的全國首個基於開源鴻蒙的分佈式異構多機協同機器人操作系統，以開源鴻蒙（OpenHarmony）為底座。據介紹，此次發佈的 3.0 Beta 版，將重心從“單機能力”轉向“群體智能”，構建起安全、實時、可信的分佈式機器人操作系統底座。
圍繞“安全、實時、群體智能、數字底座”四大方向進行了系統性升級：安全方面，系統構築了“組網可信、接入可控、運行可防”的立體防護體系。基於 VAA 統一標識體系為每臺設備賦予唯一數字身份，實現“一機一碼、一機一密”；通過 KGSI 安全啟動構建信任鏈，確保運行環境純淨可信；當多設備組成超級設備時，由高安全能力的設備統一進行安全認證，高效且可靠。此外，系統實現了安全狀態共享 —— 當單一設備受到攻擊時，可快速共享風險並切斷連接，杜絕風險蔓延，實現“東西協同的群體安全”。實時與可靠方面，系統基於自研單芯多內核混合部署架構，實現中斷響應時延與任務切換時延均≤1μs 的微秒級硬實時響應。
同時支持秒級啟動和快速恢復 —— 關鍵業務 2 秒內恢復運行，系統異常 4 秒內完成恢復，單點故障影響不擴散，可滿足智能製造、巡檢等嚴苛場景的可靠性要求。群體智能方面，3.0 Beta 版本全新打造了 Agent Native 框架，使能人機多模態交互、單體內多 Agent 自主協同以及機器人間 Agent 自主協同。基於該框架打造的 M-Claw，可實現端到端分佈式自治集群 —— 多機器人自組網、分佈式能力共享、動態任務分配，真正讓機器人從“單機執行”走向“群體協作”。
數字底座方面，系統適配 ARM、RISC-V、LoongArch、x86 四大主流架構，兼容 ROS、Dora-rs、OpenHarmony 三大生態，覆蓋 CPU、NPU、GPU、BPU 四類算力，確保產業既有的應用資產與開發者技術積累可平滑遷移，避免“推倒重來”。發佈會上，王皓通過三個真實場景展示了 M-Robots OS 3.0 Beta 的落地應用：無人零售場景中，基於 M-Robots OS，製作機器人與配送機器人通過 M-DDS 實現自發現自組網，訂單信息、設備狀態和任務進度實時同步，完成“一杯咖啡的無人接力”—— 從下單到製作到配送，全流程跨設備協同。
園區巡檢場景中，M-Robots OS 適配海恩巡檢機器人，聯動無人機，基於 M-DDS 組成超級設備，實現空地一體園區安全防護體系。當發現火災、非法闖入等異常情況時，系統自動聯動周邊設備進行多源數據核實分析，並觸發最近的地面機器人前往處置，實現“發現-確認-處置”端側閉環。水質檢測場景中，水質檢測機器人與實驗室環境監測設備、人員工作狀態監測設備動態聯動，打造“人-機-環”三位一體的實驗室管控體系。機器人執行水樣檢測任務時，可自動調節光照、通風與溫溼度，實現檢測作業與實驗室環境管理的一體化智能管控。
相關閱讀：《全國首個開源鴻蒙機器人操作系統 M-Robots OS 正式開源》《全國首個開源鴻蒙機器人操作系統 M-Robots OS 2.
0 版本發佈》《兩年深耕：全國首個開源鴻蒙機器人操作系統 M-Robots OS 完整捐獻至開放原子開源基金會》 投訴水文 我要糾錯 下載APP，簽到賺金幣兌豪禮 相關文章關鍵詞：開源鴻蒙，機器人，MRobots OS小牛電動簽約鴻圖計劃：啟動行業首個規模化開源鴻蒙系統裝車計劃，2026 年內計劃實現 20 萬臺全面裝車靈掌機器人完成數千萬元天使輪融資華碩成立物理 AI 事業群，人形機器人計劃 9 月上路Anthropic 推出 MHS 標準，首度重拳殺入物理 AI 領域國家發改委：發展機器人產業必須因地制宜，防止盲目跟風、一鬨而上小米米家掃拖機器人 7C 開售：滾筒活水增壓拖地，國補價 2068 元
Related
相關文章
認識 Voxel51 3.0：為實體 AI 打造的統一多模態資料平臺
Voxel51 已發布 Voxel51 3.0，這是其資料平臺的一次重大更新。Voxel51 3.0 是一個端對端的多模態資料平臺，將搜尋、篩選、標註和評估整合於單一系統中。該平臺鎖定針對機器人、車輛和工廠感測器資料進行模型訓練的團隊。此次發布新增了 Voxel51 Agent、資料溯源層及免費的自助式存取。重點摘要：規模：Voxel51 Agent 內建超過 45 個 MCP 工具、80 多個運算子及 18 個開源技能。執行環境：可於 app.voxel51.com 使用託管網頁應用程式，或於雲端、混合、地端及隔離環境中自行部署。未揭露本機 GPU 需求。效能：未發布產品基準測試。Voxel51 引用其自身調查數據作為依據。最佳亮點：免費方案包含 Voxel51 Agent、每月 30,000 次推論請求及 30 個運算小時。
本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態
導航SecureDoc // EncryptionActive本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態。
下一概念建模把文本生成提速最高31倍
斯坦福等聯合提出全新文本生成範式 NCM，生成速度狂飆 31 倍AIbase基地發佈於AI新聞資訊 · 1 分鐘閱讀 · Oct 16, 202633人工智能領域的文本生成技術迎來顛覆性創新。斯坦福大學與 Together AI 的研究人員近日聯手推出了一種截然不同於傳統自迴歸和擴散模型的全新文本生成範式——Next-Concept Modeling（簡稱 NCM，即“下一概念建模”）。該方法巧妙借鑑了圖像生成領域中“下一尺度預測”的思路，有望為未來的文本生成技術開闢全新的發展路線。在技術實現路徑上，NCM 模擬了人類“先構思宏觀大綱、再動筆填充細節”的寫作邏輯。整個系統通過兩階段訓練來完成:首先訓練多尺度殘差 VQ-VAE，從而得到能夠逐層補充信息的多層離散文本編碼;隨後凍結該系統，訓練 Transformer 模塊去預測下一層的編碼。在生成文本時，模型會先並行生成概念層面的宏觀大綱，接著逐層並行填充具體細節，最終組合成完整的文本內容。在實際測試表現中，NCM 交出了令人矚目的成績單。實驗數據顯示，在保持相近甚至更優生成質量的前提下，NCM 相對傳統的擴散語言模型實現了10到31倍的生成速度飛躍，並且在訓練過程中所需消耗的 token 數量也大幅減少。此外，在數獨等複雜推理任務上，它的表現也明顯優於傳統的自迴歸和擴散基線模型，同時還支持通過多生成候選挑選機制來進一步優化最終輸出效果。儘管目前該研究所使用的模型參數規模依然相對有限，其在擴大模型規模後的表現、精確文本以及長篇內容的生成能力仍有待後續驗證，但這一創新思路無疑打破了長期以來的技術慣性，為人工智能高效生成文本提供了充滿想象力的全新解法。本文來自AIbase日報掃碼查看歡迎來到【AI日報】欄目!這裡是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們為你呈現AI領域的熱點內容，聚焦開發者，助你洞悉技術趨勢、瞭解創新AI產品應用。
Claude自主優化八類量子電路設計
ScienceDesigning more efficient quantum circuits with ClaudeOct 16, 2026Quantum computers will need carefully designed circuits to run useful algorithms on limited hardware.
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？ 本文作者： 倪萍 2026-10-17 22:42 導語：10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族 10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族式標識。 新車採用寧德時代電池以及廣汽自研的彈匣電池2.0技術，能夠在充分釋放續航能力的同時，監控電池健康狀態。提供45.58kWh和62.98kWh兩種規格，續航可達702公里，整車風阻係數 Cd 低至 0.22。Ray7搭載華為DriveONE多合一電驅，以及華為DriveONE芯片級驅制融合架構，百公里制動僅為32.8米。底盤方面，Ray7搭載高性能前後穩定杆和後五連桿懸架，過彎極限更高，濾振更乾淨。智能化上， Ray7搭載27顆車規級全視角傳感器，採用文遠知行L4級Robotaxi同源大模型。這幫助新車能夠複用 L4 積累的海量場景經驗，在城區掉頭、繞行等複雜場景中可順利通行。自2025年廣汽推進“番禺行動”以來，昊鉑埃安BU的研發、生產、銷售等環節效率不斷提升，產品迭代和新車投放節奏明顯加快。作為埃安全新Ray車系的首款新車，Ray7是埃安開啟年輕化序列的關鍵落子，也是廣汽切入20萬級市場的重要佈局。這一細分市場競爭並不輕鬆：小鵬P7、極氪007等車型已經提前卡位。Ray7想在年輕人心中佔位，不能只堆參數，更要把智能座艙與輔助駕駛、三電安全、補能效率、用車成本和價格權益上的差異，變成用戶可感、可信、可持續的體驗，這才是埃安年輕化的分水嶺。（雷峰網(公眾號：雷峰網)） 雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
梁聖又掀桌了！DeepSeek新模型斬殺GPT-6，許願式編程時代降臨
作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 10月17日報道，剛剛，DeepSeek V4.1 Flash更新至V4.1-Flash-1017版本，官方網頁端、App與API已同步更新至新模型，模型權重也已在HuggingFace和ModelScope開放下載。DeepSeek還向公眾開放自研搜索引擎的Search（搜索）與Fetch（抓取）API，兩個接口均定價為5元/千次。 此次更新距離該模型發佈僅過去一個多月。9月10日，DeepSeek正式推出V4.1-Flash，在性能上超越了DeepSeek-V4-Pro。