基于深景调研与 arXiv 的10 个全新方案

不是「看到就反应」的机器人，而是每走一步先预测世界会怎么变的机器人（World Action Model）。现场演示：给数字机器人一个任务，它在仿真里行动，画面上一层半透明的「预测的未来」——它眼中的下一步。

• 踩中国家战略条第1 + 2026 前沿：世界模型 + 动作生成正是 Embodied Frontiers（arXiv:2605.12090, 2606.16533 Kairos）。
• 独特的演示记忆点：「机器人会想象未来」——视觉冲击 + 科学性兼备。
• 低成本：用 MuJoCo 仿真，不碰昂贵硬件。

技术栈： GLM/Qwen/DeepSeekMuJoCoVLA Foundry (arXiv:2604.19728)Three.js

为机器人/具身初创提供一个 Web-UI 仿真训练场：输入自然语言任务，数字机器人执行，还能调整物理参数、导出数据。卖给「想做机器人但没有硬件预算」的团队。

• 契合人形机器人热潮 + 高校/初创需求。
• 商业化明确：仿真训练即服务（SaaS），正好搭上 2026 具身融资热。

从论文 → 自动提取方法 → 生成可运行代码/复现实验 + 指出「哪些数据缺失、哪些假设未验证」。不是「读一下总结」，而是真把实验跑起来。

• 稀缺且硬核：可复现性危机是当前 science-агent 最需要的，比「文献综述」值钱。
• 演示稳定：输出是代码+结果，可展示，风险低。

技术栈： arXiv APIDeepSeek/QwenPython 沙箱执行

AI 生成分子/材料建议，然后自动用模拟器/知识库校验，剔除幻觉。给科研者「能信」的推荐 + 置信度。

• 契合药物/材料国家优先。
• 解决 AI 科研最大痛点：幻觉。

医生口述/粘贴碎片笔记 → AI 组织成结构化电子病历（主诉、诊断、处置、随访）。懂行的都知道医生有多缺时间——这是刚需且**不碰诊断**（低监管风险）。

• 契合央视报道：迈瑞启元大模型已能 5 秒回溯、1 分钟生成结构化病历——你们可以做更聚焦的「病历速记」。
• 对评审直观：乱笔记 → 干净病历，一目了然。

把医生晦涩的术语/处方转成患者能懂的大白话 + 注意事项。不诊断，只「翻译」——零监管风险、演示稳定。

• 符合医患沟通巨大需求。

每个结论都给出「为什么」的推理链 + 数据来源，可回溯。监管和投资者都爱「看得懂」的 AI，而不是黑箱。

• 差异化：很多金融 LLM 是黑箱，「可解释」是真实卖点。
• 规避荐股监管：定位为分析 + 展示依据，非建议。

输入小作文/公告/财报 → LLM 扫出「红旗」：激进措辞、关联交易、业绩水分，给出公司「健康度」。保护散户 = 社会价值 + 好故事。

一个 LLM 代理编排全流程：剧本 → 分镜 → 人物一致性 → 配乐 → 剪辑。不是「文本→单个视频」，而是「文本→整部迷你电影」。

• 最前沿：「agentic film / movie agent」正是 2026 趋势（可灵 2.x + 编排）。
• 风险：实时生成慢/贵——用静态分镜兜底，演示阶段展示 pipeline 而非等完整视频。

技术栈： 可灵 Kling / 即梦 / CogVideoGLM-4VFFmpegLLM 编排

同一个 IP 角色在所有分镜中保持一致（脸/服装/风格），观众选择影响剧情走向。解决 AI 视频最大的痛点——角色漂移。

• 前后端稳定，演示直观。