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数据：23 个数据集、12 本体、约 15022 视频小时；模型规模 22M–8B；称迄今最大 JEPA predictor；想象误差呈二阶幂律，可外推至 4B/8B；代码与 checkpoint：github.com/facebookresearch/robo_jepa

视觉生成模型现在能产出质量很高的结果，但代价是算力和延迟：采样慢、部署重，放到需要即时反馈的交互场景里就不够用了。Yin Tianwei 的 MIT 博士论文《面向视觉合成的高效生成模型》正是围绕这个矛盾展开，核心问题是能不能在保住生成质量的前提下，把昂贵的模型压缩成能实时响应的生成器。

基于Epoch等机构数据，预测前沿AI模型训练算力的未来增长趋势。；讨论以算力阈值界定“前沿模型”的监管方式在算法效率提升和成本下降下会如何失效。；建议监管框架随算力和硬件成本变化动态调整，作者为Paul Scharre。

当自主机器人被要求在不熟悉、没有结构的环境里高速移动，而机载传感器和算力又只有那么多时，感知与规划之间如何分配计算就成了绕不开的问题。

无人机做目标检测已经相当普遍，但机载平台的计算、能量和通信资源都很有限，这直接压住了检测性能的上限。现有做法大致两条：把检测算法放在无人机上跑，或者把图像传回地面服务器再算，前者受机载算力制约，后者受无线带宽和干扰制约，精度同样上不去。

世界银行2025数字进展与趋势报告聚焦「加强AI基础」，从连接性、算力、语境数据与人力资本等维度评估中低收入国家准备度，适合全球南方/数字鸿沟选题。

ASML 发布的2024年度报告（US GAAP）公开财务与业务讨论，并将人工智能列为影响半导体需求的关键因素之一。对半导体产业链、AI算力硬件选题可作为设备商一手材料。

工信部印发的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，提出以“人工智能+”在工业领域落地为着力点，深化工业互联网规模应用，部署提高工业互联网平台智能化水平、发展“工业互联网平台+智能体”模式、强化工业智能算力供给、加强工业数据汇聚与行业数据集建设等任务。

华为于2026-09发布的报告《华为《智能世界2035：从愿景到行动》。华为发布《智能世界2035》与 GDII 2026，首次提出通往智能世界的十大关键命题。同时发布《全球数智化指数 GDII 2026》。十大命题含 AGI、算力集群、Agent OS、智能驾驶、AIDC 供电散热等。

用四层计算框架把机器人长时作业需求换算成内存、执行与功耗/散热预算，给出到 2035 年的有条件路线图和资格测试框架，强调基准测试是下一优先级。