「圍繞物理AI的全球25家主要企業戰略」講座將於2026年5月29日舉行,由知財Landscape代表山內明主講
Key facts
- 「圍繞物理AI的全球25家主要企業戰略」講座將於2026年5月29日舉行,由知財Landscape代表山內明主講
- 本次講座將基於客觀的專利情報(IP Landscape),深入分析全球25家主要企業在物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛)領域的競爭戰略。
- Source: PR Times
- Date: 2026年4月27日
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本次講座將基於客觀的專利情報(IP Landscape),深入分析全球25家主要企業在物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛)領域的競爭戰略。
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- 「圍繞物理AI的全球25家主要企業戰略」講座將於2026年5月29日舉行,由知財Landscape代表山內明主講 (2026年4月27日), PR Times
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- PR Times
- Date
- 2026年4月27日
本次講座將基於客觀的專利情報(IP Landscape),深入分析全球25家主要企業在物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛)領域的競爭戰略。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月27日 21:00
- 🔍 收集: 2026年4月27日 12:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月28日 02:08(收集後13小時36分鐘)
────────────【SSK 講座】───────────
圍繞物理AI的全球25家主要企業戰略
~從專利分析中看清工業機器人、人形機器人、自動駕駛的開發競爭~
─────────────────────────────
[講座詳情]
https://www.ssk21.co.jp/S0000103.php?spage=pt_26257
[講師]
株式會社知財Landscape 代表取締役社長 CEO
專利代理人 AIPE認定 資深知識產權分析師 山內 明 先生
[日期與時間]
2026年5月29日(五) 下午2:00 – 4:00
[參與方式]
- 線上直播 (Zoom Webinar)
- 存檔觀看(2週內可無限次重複觀看)
[重點內容]
隨著生成式AI的驚人進化,具備身體的「物理AI」日益受到關注。今年年初,Nvidia CEO 黃仁勳表示物理AI已成為人類必需的基礎設施。在汽車行業,Waymo和Tesla的自動駕駛出租車(Robotaxi)新聞層出不窮;在中國,人形機器人熱潮正在興起。與此同時,工業機器人雖然是日本企業的強項,但在話題性上卻相對欠缺。本講座將聚焦這三大領域,通過專利情報分析(IP Landscape)揭示物理AI各大廠商的最新動向與競爭戰略。
1. 什麼是物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛三大主角現狀)
2. 工業機器人分析編:Google/Intrinsic平台化戰略、Fanuc與PFN協作、川崎重工業課題解決、歐姆龍差異化、KUKA數字孿生、Nvidia通用機器人平台。
3. 人形機器人分析編:UBTECH實力分析、Fourier手部靈活性、Agibot硬件差異化、Boston Dynamics替代勞動力、小米/小鵬應對人手不足、Tesla EV技術轉用、Nvidia平台化戰略。
4. 自動駕駛分析編:百度Robotaxi優勢、Zoox轉向E2E、豐田(Woven)佈局、博世模塊化E2E、Waymo與Gemini協同、Aurora動向、本田HRI研發、Nvidia生態強化、現代與Motional協同、英特爾Mobileye Tier-1化、華為平台戰略、Tesla統一智能世界觀。
圍繞物理AI的全球25家主要企業戰略
~從專利分析中看清工業機器人、人形機器人、自動駕駛的開發競爭~
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[講座詳情]
https://www.ssk21.co.jp/S0000103.php?spage=pt_26257
[講師]
株式會社知財Landscape 代表取締役社長 CEO
專利代理人 AIPE認定 資深知識產權分析師 山內 明 先生
[日期與時間]
2026年5月29日(五) 下午2:00 – 4:00
[參與方式]
- 線上直播 (Zoom Webinar)
- 存檔觀看(2週內可無限次重複觀看)
[重點內容]
隨著生成式AI的驚人進化,具備身體的「物理AI」日益受到關注。今年年初,Nvidia CEO 黃仁勳表示物理AI已成為人類必需的基礎設施。在汽車行業,Waymo和Tesla的自動駕駛出租車(Robotaxi)新聞層出不窮;在中國,人形機器人熱潮正在興起。與此同時,工業機器人雖然是日本企業的強項,但在話題性上卻相對欠缺。本講座將聚焦這三大領域,通過專利情報分析(IP Landscape)揭示物理AI各大廠商的最新動向與競爭戰略。
1. 什麼是物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛三大主角現狀)
2. 工業機器人分析編:Google/Intrinsic平台化戰略、Fanuc與PFN協作、川崎重工業課題解決、歐姆龍差異化、KUKA數字孿生、Nvidia通用機器人平台。
3. 人形機器人分析編:UBTECH實力分析、Fourier手部靈活性、Agibot硬件差異化、Boston Dynamics替代勞動力、小米/小鵬應對人手不足、Tesla EV技術轉用、Nvidia平台化戰略。
4. 自動駕駛分析編:百度Robotaxi優勢、Zoox轉向E2E、豐田(Woven)佈局、博世模塊化E2E、Waymo與Gemini協同、Aurora動向、本田HRI研發、Nvidia生態強化、現代與Motional協同、英特爾Mobileye Tier-1化、華為平台戰略、Tesla統一智能世界觀。
常見問題
What are the key facts in this article?
本次講座將基於客觀的專利情報(IP Landscape),深入分析全球25家主要企業在物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛)領域的競爭戰略。
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本次講座將基於客觀的專利情報(IP Landscape),深入分析全球25家主要企業在物理AI(工業機器人、人形機器人、自動駕駛)領域的競爭戰略。
What is the source and date?
PR Times: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000004375.000032407.html | 2026年4月27日