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机器人学与人工智能的协同成为核心议题，重点探讨了世界机器人模型的定义及其应用价值。尽管存在概念界定空白，阿姆斯特丹大学的Stratis Gavves教授仍在工作组会议上为与会者答疑解惑。他与其团队正全力攻关此类模型，并指出：世界机器人模型使机器人能够学习并运用对世界的内部表征，从而实现智能、安全且自适应的行为，这是推动工业机器人技术升级的关键。无人机初创企业Spleenlab（耶拿）通过现场演示，展示了基于xLSTM技术的推理无人机，甚至吸引了当地山地救援队和福拉尔贝格州警方的关注。

强化学习的复兴成为第二大热点。该领域的权威专家Jan Koutnik曾与Jürgen Schmidhuber教授长期合作研究，如今通过其公司Evoptima实现了多项工业级强化学习应用。复兴的重要推动力在于强化学习与ChatGPT、Gemini等大型预训练模型的融合，如今该技术也能高效应用于机器人训练。当前强化学习正被广泛应用于传统控制逻辑失效的领域——这些系统往往具有高度动态性、不确定性或复杂性。

工业人工智能应用案例作为传统保留议题，今年由斯图加特弗劳恩霍夫IPA研究所的Marco Huber教授主持。讨论聚焦智能体应用与"经典人工智能"方法，并新增UX设计与工业AI案例工作组——因为工业界对可解释性、可追溯性及优质用户体验设计存在迫切需求。CaderaDesign公司的Tom Cadera作为特邀专家，展示了新一代人机交互界面设计。

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