机器人离线编程系统是机器人编程语言的拓广，是利用计算机 图形学的成果，在电脑里建立起机器人及其工作环境的模型，自动 生成机器人的运动轨迹，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成 机器人程序传输给机器人。 本 节 导 入 示 教 编 程 特 点 离 线 编 程 特 点 需要实际机器人系统和工作环境 编程时机器人停止工作 在实际系统上试验程序 编程的质量取决于编程者的经验 难以实现复杂的机器人运行轨迹 难以实现复杂的机器人运行轨迹 目前离线编程广泛应用于打磨、去毛刺、焊接、激光切割、数控加 工等机器人新兴应用领域。 图 7-1 离线编程系统构成图 用户接口 传感器 编 程 图 形 仿 真 数 据 库 数 据 库 机 器 人 控 制 柜 后 置 处 理 1 、离线编程系统构成 机器人离线编程系统正朝着集成的方向前进，其中包含了多个领 域中的多个学 域中的多个学科，为推动这项技术的进一步发展，以下几个方面的技 术是关键： 2 、 离线编程关键技术 （ 1 ）多传感器融合技术的建模与仿真 对多传感器进行建模，执行多传感器操作 （ 2 ）错误检测和修复技术 对系统的运行状态进行检测和修复 （ 3 ）各种规划算法的进一步研究 其包括路径规划、放置规划和微动规划等 （ 4 ）通用有效的误差标定技术 应用于各种应用场合的机器人标定 （

机器人编程，就是针对机器人为完成某项作业进行程序设计。 工业机器人编程是机器人技术的一个重要方面，它是与机器人所采 用的控制系统相一致的。为了用简单的方法描述作业、操控机器人， 机器人的语言应运而生。在本节中，主要详细介绍示教编程。 本 节 导 入 1 、示教编程 图 6-1 示教再现式机器人控制系统工作原理 示教盒 记忆装置 伺服放大 示教部分 再现部分 公共部分 工作装置 避免发生错误指令 编程占用机器人作业时间 难以与其他操作同步 很难规划复杂的运动轨迹 以及准确的直线运动 难以与传感信息相配合 机器人语言编程是指采用专用的机器人语言来描述机器人的动作 轨迹。机器人语言编程实现了计算机编程，它具有良好的通用性，同 一种机器人语言可用于不同类型的机器人。此外，机器人编程语言可 解决多台机器人之间协调工作的问题。 2 、机器人语言编程 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 情况下进行机器人轨迹规划编程的一种方法。这种编程方法与数控机 床中编制数控加工程序非常相似。一些离线编程系统带有仿真功能， 这使得在编程时就可解决障碍干涉和路径优化问题。 3 、离线编程 离线编程 为了使机器人能够进行再现示教的动作，就必须把机器人运动命令 编成程序。控制机器人运动的命令就是移动命令。在移动命令中，记录 有移动到的位置坐标、插补方式、再现速度等参数。

指导，更注重提供实操模板与案例，强调无需依赖专门AI系统，普通教育和学术工作者也能便捷应用通用模型与开放工具实 现专业功能，具有广泛实用性和迁移价值。 二、教育和学术领域是一个知识密度极高的领域，也是受大语言模型技术影响较大的领域。本讲座共包括五个部分，逐层递 进、环环相扣，从技术概述到教学应用、学习辅助、科研支持再到管理赋能，通过教-学-研-管四个教育环节构建了 DeepSeek教育应用的立体图景 DeepSeek快速出圈，全民硬控 n 2024年12月26日， DeepSeek推出对标OpenAI GPT-4o的语言模型DeepSeek V3，随后在美国AI行 业内部引起轰动。 n 2025年1月20日， DeepSeek发布对标OpenAI o1 的DeepSeek R1大语言模型，并于1月24日引起美 国投资界KOL关注。 n 2025年1月26日，关于DeepSeek颠覆了大模型的商 MTP 混合精度训练 FP8 混合专家 MOE 多头潜注意力 MLA 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 强化学习 GRPO 直接硬件编程 PTX 测试时计算 TTC 能力突破 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处

）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理 念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类 专用任务模型： NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型： AIGC • Diffusion 、 transformer ◼ 从 NLU+NLG 到 LLM （大语言模型） 1. 语言逻辑和数据集蕴含了人类的认知智能 2. LLM 是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM 的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 3. 推理能力（涌现）：一般需要 10B 以上， 时刻）：表现是慢思考；本质是合成数 据 有些是产品能力，不是模型本身的能力： RAG Function Call 1. 语言能力： 一本正经地说话，语言顺畅， GPT 时达 到 • NLG+NLU ：语言理解、语言表达（包括温度和情商） • 人类语言、代码语言、 XX 语言 2. 知识能力：海量公开知识，言之有物， GPT-2 时达 到 • 顺带学习（基座模型）：文字中蕴含了知识

更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”） ，预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE ， ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型产 品， 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文 心 ERNIE 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产 品 语言大模型 是 指 在 自 然 语 言 处 理 （ Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义 和语境规则 。 代表性产品包括

胡诗云，易君健∗ 2025 年 6 月 摘要： 以 ChatGPT 和 DeepSeek 为代表的人工智能大语言模型（简称大模型），正在对知识工作者的生产方 式产生革命性的影响。本文面向经济管理学科的研究者，介绍大模型的技术原理、应用方式以及在科学研究全 流程中的应用。本文首先从社会科学和大语言模型的本质出发，分析了认知自动化的边界，指出围绕理论工作 的能力是人类科学家在人工智能时代的核心能力。 建议。大模型全面融入学术工作流程，不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率，更能通过人机合作扩展人类 思维的广度和深度，经济管理研究即将走向人机协作的新时代。 关键词: 人工智能；经济学方法论；人机协同；大语言模型 JEL Codes: A11；B41；C45；D83 ∗胡诗云，北京大学国家发展研究院，博士研究生，电子邮箱：hushiyun@pku.edu.cn。易君健，北京大学国家发展研究院，教授，（联系方式）。作者 . . . . . . . . . . 9 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 10 3.1 大语言模型的定义和历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2 大语言模型的数学结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

机器人是不具有自主感知、认知、决策和执行、接入自 主修正等能力的，依赖编程逻辑；固定用于某一道工 序的工业机器人，如果更换成另一道工序，则需要重 新编程，可以认为经典工业机器人依赖规则设定和专 家经验。近年来，工业机器人也在逐渐增加人工智能 的组件和模块，将 AI视觉目标检测组件融合至经典工 业机器人可以实现目标智能检测和传统编程操作的 结合，但是这种方式是局部智能、局部规则，而不是 end-to-end 对大规模数据的学习和训练，使具身智能 agent具备强 大的语言理解、视觉感知和决策能力。具身大模型能 够将语言、视觉、行动等多种模态的信息进行融合和 处理，实现对复杂任务的理解和执行。同时，具身大 模型还具有良好的泛化能力，能够在不同的应用场景 中进行快速适应和学习，为具身智能的发展提供了有 力支持。例如，PaLM-E 多模态大模型将语言理解与 机器人控制相结合，使机器人能够根据语言指令执行 各种任务，推动具身智能进入了语义交互的新纪元。 王晓思，林家宁，白 琳 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望 本期专题 Monthly Topic 38 邮电设计技术/2025/07 类系统的机械臂的运动轨迹、抓取力度等参数需通过 编程或离线仿真预设。当工件尺寸公差超过预设范 围、来料姿态随机变化（如散乱堆放的铸件），或工序 调整（如新增部件）时，需工程师重新编写运动控制代 码。此外，在粉尘车间（如铸造厂）、强光直射工位（如

目前国产超算平台架构多样，不同国产超算平台编程模型不同，给应用程序在多平台上的实现和调 优工作带来巨大的挑战。本案例面向一套源码跨平台可移植的需求，开发了一种面向国产超算平台的统 一编程框架软件，以解决不同超算平台之间软件性能可移植问题，提高国产超算平台的软件开发效率和 应用性能。框架软件采用组件化设计和统一编程接口，研究不同平台的统一内存管理策略，支持不同架 构的国产超算平台，实现高效的并行计算和优化编程。通过提供丰富的工具和库，简化开发和调试过 2 针对不同架构的并行特性和内存结构优化，性能和原生语言持平。 3 对并行编程细节的高度抽象，降低并行编程难度及代码量。 案例详细信息 case Details 1. 技术创新突破概述 本案例在软件技术方面的创新性主要表现在开发了一套面向国产超级计算系统的跨平台可移植并行 框架软件。该框架软件通过拓展开源性能可移植编程框架Kokkos [1]，增加了对国产超算架构如申威众核 8 年度技术创新类（前沿技术突破） 处理器及其编程模型的支持，同时针对对国产类GPU（Graphics Processing Unit）、华为鲲鹏等架构 的硬件特性进行优化。使C++中仿函数（Functor） 、匿名函数（Lambda expression）、模板元编程 （Template Metaprogramming）等功能特性开发统一内存管理和统一编程接口。区别于以往的转码机 制，实现由源

是一个接口，可 以被认为是“将东西粘合在一起”的 一个系统化的方式。最近系统建模标 准开始对 MBSE 应用和使用产生重大 影响。对象管理集团（OMG）的系 统建模语言（SysML ™）是一种通用 的，用于特定的设计、分析和验证复 杂系统的图形化建模语言，在 2006 年由 OMG 采纳并现已被广泛实施在 MBSE 支持工具中。 SysML ™是一个 更广泛的家族，是包括 XML 元数据 交换（XMI）在内的由对象管理集团 品全生命周期，包括： • 将 PMI 作为需求进行描述和管理； • 创建关联 PMI 的产品模型； • 基于 PMI 的公差仿真； • PMI 驱动的基于特征的加工； • PMI 驱动的 CMM 数控检测编程； • 将具有PMI的模型数据共享给供应商， 使其能容易地浏览查看； • 基于 PMI 的装配和 3D 现场作业指导 说明； • 基于 PMI 的自制或外购； • PMI 在生产 / 供应商处的应用； 数控工序数据的编制与管理 √ 挑战： ◇ NC 加工程序的快速编制 ◇ NC 加工程序的有序管理 ◇ 数控加工的一次性正确制造 √ 应对 ◇ 加工模板和基于特征加工等 NC 加 工编程的自动化应用 ◇ 基于 PDM 的加工数据管理 ◇ 车间对加工数据的直接访问 图 24 数控工序数据的编制和管理 图 25 EWI 和 3D PDF 作业指导书 图 23 三维工序模型的关联创建和表示

........................................................................................85 5.1.1 编程语言选择.............................................................................88 5.1.2 开发工具..... 割、特征提取等功能，以支持后续的 AI 识别和分析。 考虑到项目的实际需求，以下是一些推荐的图像处理软件及其 特点：  OpenCV：作为开源的计算机视觉库，OpenCV 提供了丰富的 图像处理功能，并且支持多种编程语言，如 C++、Python 等。其强大的社区支持和持续更新使其成为图像处理领域的首 选工具之一。  MATLAB：MATLAB 提供了专门的图像处理工具箱，适合进 行复杂的图像分析和算法开发。其强大的矩阵运算能力和丰富 以降低学习成本和提高工作效率。 为了更直观地比较不同软件的优缺点，以下是一个简单的对比 表： 软件名 称 优点 缺点 OpenC V 开源、功能丰富、社区支持强大 学习曲线较陡，需要一定的编程基础 MATLA B 强大的矩阵运算能力、丰富的内置函 数 商业软件，成本较高 Photos hop 高质量的图像输出、用户界面友好 主要用于图像编辑，功能相对局限 GIMP 开源、免费、功能类似于