10月12日，第二十六届中国国际工业博览会（以下简称工博会）在国家会展中心（上海）开幕。复旦大学携人工智能（AI）、电子信息、生物与新医药等领域共19项成果亮相，展示科研从基础探索走向工程实现与应用的不同路径。

这些项目所处的领域和发展阶段各不相同，却有一条共同线索——围绕具体需求寻找研究落点，将基础研究中的发现和技术突破转化为可应用的产品与系统，并在真实条件中检验、改进。

拓展智能系统的基础能力

如果将AI比作一辆高速行驶的赛车，存储芯片就是它的“油箱”和“引擎”——既要在极短时间内供给算力所需数据，又必须让数据在断电后不丢失且能海量存储。提升AI算力上限，必须突破传统存储器的速度与功耗极限。

近年来，复旦大学教授周鹏、青年研究员刘春森团队持续开展新型存储技术研究，形成具有自主知识产权的二维量子闪存技术体系。

团队突破传统电荷存储高速-非易失不可兼得的瓶颈，实现全球最快400皮秒非易失编程；实现室温单电子非易失存储，将信息存储推进至“一电子一比特”的量子极限。

此外，团队通过原创ATOM2CHIP原子芯片集成技术，将二维闪存与产业主流CMOS制造平台融合，研制全功能二维—硅基混合架构闪存芯片，实现从材料、器件到工艺、芯片的全链条突破。目前，团队正联合长缨超存（上海）科技有限公司推进8英寸二维闪存—硅基异质集成中试平台建设。

二维量子闪存芯片。复旦大学供图，下同

存储之外，智能系统还需要理解人所处的情境。复旦大学教授邱锡鹏带领的OpenMOSS团队持续优化MOSS多模态情境交互大模型，构建覆盖音频理解、语音生成、实时视觉理解和音视频协同生成的多模态模型体系，探索统一全模态模型，为新一代智能终端提供技术支撑。

其中，MOSS-TTS采用音频离散编码、自回归建模与大规模预训练的技术路线，支持音色复刻、多语言生成及发音、时长控制，服务智能交互与内容创作。MOSS-Transcribe-Diarize可在一次推理中完成语音识别、说话人归属与时间戳预测，识别“谁在什么时候说了什么”。团队同时探索了连续视频流中的实时理解MOSS-VL模型，推动AI结合现场声画信息开展交互，服务智能导览、设备指导和会议协作。

邱锡鹏介绍，目前已累计推出30余个开源模型及版本，相关模型仓库累计下载量超过500万次。开源研究积累也通过孵化企业模思智能推进应用转化。

当智能系统进入机器人，理解的对象进一步延伸到物理空间。

仅凭视觉感知，在功耗不到20瓦的端侧芯片上实时完成空间理解与自主决策，机器人即可在复杂、陌生的环境中自主通行，无需遥控，也无需预建地图。由复旦大学教授郑立荣、邹卓指导，博士后张天资带领的团队，展出了搭载这一纯视觉机器人端侧大脑的工程样机。搭载该端侧大脑的跑腿机器人“旦宝”，也将于10月底正式发布。

跑腿机器人“旦宝”。

该端侧大脑采用“数据层-模型层-技能层”三层架构，在内核设计上，团队则将机器人的各类运动与动作统一抽象为“导航”问题，使行走与操作得以在同一框架下建模。团队将机器人对世界的视觉理解，表征为“隐式特征”与“隐式深度”两个紧密耦合的高维潜在空间。这一“双隐式共享表征”即大脑内核，团队基于此训练出首项物理技能VSIN。

目前，VSIN已在工程样机上实现运行。“VSIN只是端侧大脑的第一项技能，接下来还将训练巡检识别、操作交互等更多技能，让机器人理解世界，并在真实环境中自主行动。”张天资表示。

面向生产与专业服务

在生产和专业服务中，现场变化、业务知识与使用成本，都会影响一项成果能否真正用起来。

复旦大学教授、上海创智学院导师、眸深智能首席科学家陈涛带领团队提出世界动作模型World Motion Model概念，并推出了全栈自研的Motion Brain生成式通用具身大脑。团队最新研发的STI-WMM时空一体世界动作模型与T²MB具身大模型，进一步提升了Motion Brain时空推演、持续学习与自主进化的能力。

基于这一技术体系，团队打造了面向家电柔性装配场景的M-Worker 01拧螺丝机器人，可适配多品种混线生产，完成壳体、面板螺栓的自动插入与紧固，且能够自主识别偏移螺孔。此外，该机器人无需改变原有产线布局即可投入作业，其搭载的端侧轻量化大模型压缩率超过80%，能够适应不同品类家电及不同孔位，装配良品率达99.9%，验证了具身智能在真实制造场景中的应用能力。

M-Worker 01拧螺丝机器人。

金融行业面对的则是另一种复杂任务。研报、招股说明书的写作，往往需要先处理大量底稿、财务数据和专业信息，再完成分析、组织与审核。

复旦大学教授叶广楠团队依托多智能体协同技术打造的“金融文档智能解析与生成系统”，是集高精度文档解析、高密度底稿数据抽取、金融领域知识理解、多场景自动写作于一体的智能化能力平台。

目前这套系统已落地头部券商真实业务场景，并在持续迭代优化，以期依托多智能体协同大模型破解复杂文档处理难题，赋能机构提升文档生产效率，助力金融内容数字化转型。

复旦大学研究员付海洋团队研制的“SolarAurora空间天气时空智能模型”，则旨在将复杂信息转化为专业服务。

该模型支持空间天气关键参数联合预测、全球电离层四维建模及任意位置电子密度重建，系统兼具机理一致性、可解释性和泛化能力，可为空间天气预警、北斗导航增强、掩星探测反演及电磁环境保障提供模型支撑，服务空间天气监测评估与智能决策。

“我们目前正在推动产品在相关研究所、公司应用。后续将继续推进模型优化、场景适配与业务验证，深化与行业单位合作，促进空间天气智能技术在空天信息领域的应用。”付海洋表示。

回应生态与健康难题

传统荒漠治理作业难度大、人工成本高、作业效率低、规模化推广难。复旦大学研究员齐立哲牵头的瀚漠治理机器人团队构建了“空-天-地”一体化协同作业体系，并自主研发荒漠种植机器人系统，推动荒漠生态修复从传统人工模式向机械化、标准化、智能化转型升级。

荒漠种植机器人系统。

齐立哲介绍，该系统攻克了复杂地形路径规划、恶劣环境图像增强、沙地防陷控制等关键技术，搭载全自动种植作业机构，可适配沙漠风沙、弱光、松软地形等极端工况，作业稳定性与适配性行业领先。

据了解，设备已在内蒙古鄂尔多斯达拉特旗沙漠完成实地作业验证，可实现荒漠常态化稳定作业。后续单车平台将集成四套种植机构，作业效率可达传统人工作业10倍以上，大幅提升荒漠生态修复规模化作业能力。

聚焦脑肿瘤精准靶向给药诊疗临床需求，复旦大学教授余锦华团队构建了全国产微型诊疗一体化超声脑机接口系统，建立智能声场动态可视化调控体系与一体化闭环诊疗范式，为颅内血脑屏障可控开放、脑肿瘤个体化精准治疗提供全新硬件平台与算法支撑。

团队成员正在操作全国产微型诊疗一体化超声脑机接口系统。

团队研发的无磁化全链路可植入硬件平台，结合自主研制的面阵微型诊疗探头，将成像与治疗功能集成于一体，并兼容3.0T磁共振环境，能够规避健康脑组织损伤风险。

针对脑肿瘤长期随访治疗需求，团队进一步搭建了一体化闭环诊疗动态调控范式，将血脑屏障开放给药模块与超声影像监测模块深度耦合，依托随访影像持续迭代声场与给药方案，形成规划、调控、随访的完整诊疗闭环。

余锦华介绍，该设备成本显著低于海外同类产品，技术还可拓展至帕金森、癫痫等神经疾病调控。目前，项目样机已在复旦大学附属华山医院完成非植入式临床实验，观察到病灶药物浓度提升了4至12倍。

过去十余年间，复旦大学教授周平团队从天然产物中寻找新药研发线索。糖尿病发病机制复杂，已有治疗药物存在目标靶点作用过度而其它病因仍在发展的缺陷，且存在药物安全隐患。因此，开发功效多重获益的新药已成为糖尿病患者一线用药关注的热点。

团队研制的灵芝糖蛋白降糖新药为灵芝子实体大分子提取物，是一类多靶点口服降血糖1.2类中药。该药物作用于多个靶点，能够分别改善胰岛素抵抗、修复胰岛细胞、抑制淀粉分解，多方面控制糖尿病患者空腹血糖及餐后血糖，并减少因高血糖及药物毒副作用而导致的并发症。

“这款产品降糖效果显著，可对标临床一线小分子药物二甲双胍，对肥胖、脂肪肝、高尿酸等症状也有改善作用。”周平介绍，团队已完成临床前药学、药理、毒理等规范化研究，正准备申请药物临床试验，并开展功能性产品的转化探索。

复旦大学副教授赵超团队与上海诺玛元一生物科技有限公司杨浩团队开发并落地的“基于多模体数字孪生的健康管理辅助决策系统”，则能够对健康评估和干预进行全程科学化指导。

该系统以TwinState统一状态对象为核心，对体检、临床、穿戴设备等多源异构数据进行标准化整合与动态建模，并通过多个核心模体，构建个体健康风险关联网络，对关键指标变化趋势及不同健康管理方案进行辅助分析。同时，系统引入知识库、证据检索、规则引擎和人工审核机制，加强结果的可追溯性与安全性。

目前，项目已在肠道菌群健康管理场景完成干预闭环验证，跑通“菌群评估-TwinState建模-干预推演-随访反馈”的技术路径，并探索向医院、体检中心及健康管理等场景延伸。

赵超表示，团队正在围绕真实世界验证、技术开发、成果转化和商业合作，持续推进数字孪生技术在精准健康管理领域的应用研究。