21项成果亮相！复旦大学闪耀工博会|复旦大学|工博会|机器人|高校

近日

以“工业聚能，新质领航”为主题的

第26届中国国际工业博览会

（以下简称“工博会”）

在国家会展中心正式开幕

复旦大学

今年共有21项成果参展

涵盖高端芯片、生物医药、

双碳环保、先进制造、

机器人等领域

其中

集成电路与微纳电子创新学院

周鹏-刘春森团队二维量子闪存项目

荣获本届工博会CIIF创新引领奖

空天地一体荒漠种植机器人

荣获高校展区创新金奖

全球首个原生范式通用具身大脑

面向脑肿瘤诊疗一体化的超声脑机系统

两项目荣获高校展区创新奖

据统计，复旦大学是

连续四届都获得CIIF大会级别奖项

（含CIIF大奖、CIIF创新引领奖或CIIF工匠奖）

的极少数高校之一

从基础科研突破

到完全自主知识产权

再到成果落地

复旦积极响应

国家“科技自立自强”的号召

不断探索新工科建设之路

一起来看看

部分亮点项目

二维量子闪存

面向AI时代的全新存储层级

面向人工智能终端与先进计算对高速、低功耗、高密度非易失存储的迫切需求，复旦大学集成电路与微纳电子创新学院周鹏-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。通过原创ATOM2CHIP原子芯片集成技术，构建异质系统架构，团队推动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。

二维量子闪存芯片

团队的研究成果发表于Nature、Science等国际顶级期刊，并入选2025年度“中国科学十大进展”；荣获上海市“自然科学一等奖”，并承担了国家科技部重点研发等重大项目。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，加速技术向工程化和产业化迈进，为下一代人工智能存储提供新的技术路径。

空天地协同的荒漠自主种植机器人

为全国荒漠化综合治理

提供智能化的系统性解决方案

为精准服务国家“三北”工程攻坚战、黄河流域生态保护和高质量发展重大战略需求，有效破解传统荒漠治理作业难度大、人工成本高、作业效率低、规模化推广难等突出难题，复旦大学瀚漠治理机器人团队深耕机器人与生态治理交叉创新领域，依托学校智能机器人研究院开展核心技术攻关，创新构建“空-天-地”一体化协同作业体系，为全国荒漠化综合治理提供智能化、无人化、可规模化的系统性解决方案。

荒漠自主种植机器人

该团队于2020年2月由齐立哲研究员牵头组建，始终锚定国家生态文明建设战略部署，聚焦荒漠极端复杂场景技术瓶颈，坚持自主创新、场景适配、工程落地的研发理念，全力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。团队自主研发荒漠种植机器人系统，集成自主感知、精准导航、一体化种植核心功能，依托北斗、惯导、激光雷达、立体视觉多源融合定位技术，攻克复杂地形路径规划、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。

目前，团队已布局7项核心发明专利，构建完备自主知识产权体系，设备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。该成果成功入选2025年度复旦大学“十大科技进展”。

M-Worker 01机器人

突破传统工业机器人的程序依赖

实现自主感知、规划与纠错

复旦大学深度学习实验室主任、上海创智学院导师陈涛教授，作为眸深智能首席科学家，带领团队推出了全栈自研的Motion Brain生成式通用具身大脑。团队率先提出世界动作模型World Motion Model概念，构建起覆盖动作生成、世界模型与端侧软硬协同的技术体系。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。

M-Worker 01机器人

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。依托时空一体世界模型与3D视觉感知，机器人能够自主识别偏移螺孔。

针对传统工业机器人大规模部署成本高、场景适应能力有限等问题，M-Worker 01无需改变原有产线布局即可投入作业，有效降低智能化改造成本。其搭载的端侧轻量化大模型压缩率超过80%，无需依赖云端算力，即可实现本地毫秒级推理。同时，通过长时序自主规划与物理闭环纠错，机器人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。

MOSS多模态模型体系

联接AI、人与物理世界

构建多模态实时交互体系

依托OpenMOSS团队的研究积累，复旦大学邱锡鹏教授，作为模思智能首席科学家，带领团队围绕持续感知、自然交互与任务协作的需求，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。

针对语音生成中的音色保持与长文本稳定性等问题，团队研发的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。

面向复杂多人对话场景，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。

MOSS系列模型矩阵

团队累计已推出30余个开源模型及版本，相关模型仓库累计下载超500余万次。MOSS-TTS入选WAIC 2026 SAIL奖TOP30榜单，MOSS-Transcribe-Diarize获得第二届MLC-SLM挑战赛Task 1第一名，相关成果通过孵化企业模思智能推进应用转化。

面向脑肿瘤诊疗一体化的

超声脑机接口系统

围绕重大临床需求

提供全新硬件平台与算法支撑

来自生物医学工程与技术创新学院的余锦华团队，围绕脑肿瘤精准靶向给药诊疗重大临床需求，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。

超声介导脑肿瘤给药设备体积庞大，高度依赖外置磁共振引导，难以实时量化评估血脑屏障开放程度，治疗与监测功能相互割裂。团队创新性研发无磁化全链路可植入硬件平台，攻克压电单晶复合材料与医用生物兼容封装技术，研制面阵微型诊疗探头，兼容 3.0T 核磁环境，实现成像、治疗一体化集成。通过挖掘超声射频信号微泡振荡特征，构建智能解析模型，动态量化血脑屏障开放水平，自适应调整声场参数，规避健康脑组织损伤风险。

针对脑肿瘤长期随访治疗需求，团队搭建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。

团队承担了国家重点研发计划项目，相关成果获日内瓦国际发明展金奖。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，证实病灶药物浓度提升 4–12 倍，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。

纯视觉机器人端侧大脑

让机器人理解世界

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。在第26届工博会复旦展区，复旦大学未来信息创新学院郑立荣教授、邹卓教授指导，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。

这一技术突破让机器人摆脱了对预建地图的依赖。在团队看来，它将推动机器人自主化的底层范式从“依赖预设”走向“自主理解”。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。

搭载纯视觉机器人端侧大脑的工程样机

该端侧大脑采用“数据层-模型层-技能层”三层架构。数据层为统一的纯视觉数据体系，跨机器人形态统一传感器分布与数据结构，实现行走与多自由度交互的数据同源。模型层为大脑内核，负责将视觉观测转化为对物理空间的理解。技能层由一系列物理技能（Physical Skill）构成，各项技能均基于同一内核训练而来，并在此基础上习得各自的特异性策略。