和功能的差异，具身智能所需AI芯 片可分为云端训练芯片、云端推理芯片和端侧推理芯片，三者在设计目标、技术路径及应用场景上存在 显著差异。 云端训练用AI芯片 云端推理用AI芯片 通过海量多模态数据（视觉、语言、动作）训练 具身大模型，优化任务规划与泛化能力 为复杂任务提供高算力支持，降低端侧负载 端侧本体推理用AI芯片 内置于具身智能本体，实现实时环境感知、运动控制与本地决策 云端训练AI芯片 减速器，实现高精度扭矩控制和轻 量化设计，而线性关节则依赖丝杠或腱绳传动，以平衡负载能力与柔性需求。灵巧手作为末端执行器， 集成多轴自由度驱动系统、触觉传感器和六维力传感器，通过“触觉+视觉”多模态感知实现毫米级抓取 精度。这一系统直接体现了具身智能的核心理念——通过本体与环境的动态交互和感知-决策-执行的深 度融合，使机器人突破传统“程序化动作”局限，在复杂场景中展现类人化的自主适应能力。 谷歌与柏林工业大学合作开发的视觉语言模型，结合PaLM语言模型与视觉模型 （ViT），支持指令驱动的机器人动作生成（如抓取、导航），通过图文联合表征 实现具身任务。 RT-X Google 谷歌为机器人开发的多模态模型，融合视觉、语言、运动数据，支持实时动作规 划与环境交互，强调端到端决策和硬件协同，目标是优化机器人在复杂场景中的 实时响应。 VoxPoser 斯坦福大学李飞 飞团队 斯坦福大学李飞飞团

发布自主知识产权的可见光面部识别算法 ZKLiveFace 3.0 、 多模态手掌识别算法 ZKPalmVein 5.0 、远距离虹膜识别终端 及面部、指纹、手掌多模态混合生物识别终端；正式更名为 “中控智慧科技股份有限公司”；印尼、智利、秘鲁、哥伦比亚、 墨西哥、土耳其子公司成立。 2014 年 推出多模态手掌识别算法 ZKPalmVein1.0 ，中控智慧美国硅 谷生物识别实验室正式成立；马来西亚子公司成立。

签收记录列表。 “ 操作人员可以点击 新增 ”用于增加物料入库记录。 库管人员对于未签收记录，可以对入库记录进行签收。 “ 点击 签收 ”展示下图 所示签收模态框。 86 智慧工地解决方案 图 4.1-14 签收模态框 4.1.9 质量巡检 图 4.1-15 质量巡检主页 质量巡检以表格方式展示巡检记录，见上图所示，新增违规记录支持违规图片 管理。 巡检信息由工地的监理单位或监管单位生成，通过平台或手机 “ ，进入到 文档资料 ”页面，如下图所 示。 图 4.3-2 资料管理页面 “ 点击 新建文件夹 ” “ ，弹出 新建文件夹 ” “ 模态框，输入名称，点击 确定 ” 将生成新的文件夹。 “ 点击 上传文件 ” “ ，弹出 上传 ” “ 模态框，选择要上传的文件，点击 确定 ” 文件将上传到服务器。 “ 点击 下载 ”，可把服务器文件下载到本地。 搜索框中输入文件名，可进行模糊查询，列表中显示搜索结果。 ① 施工计划维护 图 4.10-25 施工计划维护页面 可以进行计划的添加、编辑、删除；计划配置；历史版本浏览；生成计划模 板。 “ 点击 添加计划 ” “ ，弹出 进度计划 ”模态框，如图 3.3.1. 1-2 “ 所示。点击 确 定 ” “ ，保存该计划，点击 取消 ”，取消输入信息。输入规则： 进度计划名称，必填 模板，可选项 93 智慧工地解决方案

非结构对象存储 图计算图存储 主题报表 在线交易 全文检索 并发查询 图像视频 实时研判 用户画像 图分析 X86/ARM CPU/GPU 物理机 / 虚拟机 / 容器  多源异构数据存储  多模态数据处理  多租户资源管理  多架构联邦管理 园区大数据分析服务 环境数据 设备数据 业务数据 运行数据 运营数据 人员数据 数据 接入 数据 治理 数据 资产 数据 分析

订单全网线路分钟级孪 生模拟及百万级数据分钟级的处理能力， 通过全国运力统调体系全方位调度陆铁空资源实现最优 调配。 多式联运智能筹划 DeepSeek 等 AI 大模型凭借其强大的多模态推理能力，通过实时解析货物特性、运输时效要求以 及 各种运输方式的实时运力等多方面因素， 智能规划出最优的联运方案。联运等待时间将大幅减 少，不同运输方式因衔接不畅导致的延误概率和成本也将得到显著降低。

涉 及到接入点位规划、布线施工等，很难满足柔性制造 的需求，采用无线网络实现生产装备“剪辫子”，已 逐渐在制造企业规模应用。 工业质检正加速向智能化、自动化演进，广泛应 用 AI 视觉、多模态传感器和边缘计算，实现高精度、 高效率的缺陷识别与实时质量控制。随着检测设备数 量和图像数据激增，质检对网络提出更高要求：需具 备高带宽、低时延、强隔离、高可靠性，以保障高清 视频回传、实时推理联动与数据闭环分析的稳定运行。