工信部等部门 《新产业标准化领航工程实施方案 (2023-2035 年习》 研制人形机器人相关标准，涵盖术语、核心零部件 范 、 决策、运动控制、安全和应用等方面，推动行业规 2023 年 4 月 网 等 《关于推进 IPV6 技术滴进和应用创新发展的实施意见》 推动 EngineeΓed Arts 为 Ameca 接入 GPT:3/4 增强了其语言的灵活性并增强了其面部表情 , > 2023 年，中国傅利叶推出 GR-1 通用人形机器人，多模态大模型、高度仿生的躯干构型、拟人的运动控制；宇树科 技 UnitΓee H1 发布；智元机器人远征 A1 发布 , > 2023 年 8 月，谷歌 DeepMind 推出机器人模型 Roboiics Transformer 2 (RT-2) 复杂的任务； > 超级智能阶段：理论上将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。 ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的三大核心要素 > 本体：智能体的物理载体，具备感知、运动和操作能力。本体的形态和功能直接影响智能体的任务执行能力。 > 智能：负责感知、理解、决策和控制的核心模块，通常由多模态大模型 ( 如 LLM 、 VLM) 驱动。通过整 合视 觉、

前端摄像机选型（根据实际需求调整） 3.1.3.1 枪球联动 HIC9521-IR  枪球联动摄像机包含定点网络摄像机与动点网络摄像机，采用深度学习 目标检测及跟踪技术，配合精准的深度球机，完成对运动目标的稳定跟 踪及目标抓拍  支持手动点击联动，通过 Web 点击或者框选定点网络摄像机画面任意 位置，动点网络摄像机可自动通过云台转动将该区域置于画面中心  支持拉框放大，通过 Web Web 拉框定点网络摄像机画面任意画面，动点网 络摄像机可自动通过云台转动和镜头变倍进行聚焦将该区域置于画面中 心  支持目标自动跟踪功能，通过设置智能事件规则，对设定区域内触发事 件的运动目标进行持续稳定跟踪  支持手动选择目标进行持续稳定跟踪  支持单目标持续跟踪及多目标自动快速切换跟踪，目标切换时间小于 1 秒  支持同时检测 30 个目标  摄像机采用高性能传感器，图像清晰，最大分辨率可达 4096*1800@30fps  支持 H.265 编码，压缩比高，超低码流  采用高效红外阵列灯，低功耗，照射距离最远达 50 米  支持 H.264/H.265，灵活编码，适用不同带宽和存储环境  运动检测、越界检测、区域入侵、进入区域、离开区域、徘徊检测、快 速移动、人员聚集、停车检测、物品遗留、物品搬移通用智能分析统计  支持不小于 180°全景视野监控  支持 5ePTZ 电子云台智能跟踪功能，可实现对

目前每年都会有招聘新员工，新员工的学习方式还是采用传统的传帮带的方式，效率比较低，学习 不完善； 2.2 仿真  仿真目前用在零部件级别，而实际工程问题涉及到系统级别  目前只进行零部件的静强度分析，振动、疲劳、机构运动等问题需解决  前沿研究（例：泥浆携沙等）缺乏有效工具  工程问题复杂，存在多学科交叉与耦合，以及多维度仿真需求  跨部门、跨学科数据交互存在困难，无法实现有效的数据和知识管理 2.3 定期考试，以便实现对相应角色人 员的考核。 2.2 仿真  结构、疲劳仿真  静力学分析、运动分析（并联机构，验证油缸伸缩量与夹角关系)  隧道泥浆流体力学仿真  耦合场仿真研究：结构、流体、液压控制等多学科交叉及耦合仿真  系统级仿真：进行系统级建模和仿真，考虑各种运动约束和部件间相互作用力  五维仿真需求  仿真分析流程化管理及仿真数据管理 编号 软件系统名称 机械总体结构及其零部件的结构动力学分析：对于处于不断运动状态的机械结构，为了防止整体机 械结构发生共振，利用 ANSYS 的模态分析功能计算整体结构的固有频率和固有振型，可以避开机械结构 的工作频率防止机械结构发生共振；对于受到随时间正弦变化的载荷或者随时间任意变化的载荷的机械 结构，利用 ANSYS 的谐响应分析功能和瞬态动力学分析功能计算结构的运动状态、变形和应力等，可以 确定整个机械结构以及附属结构是否能够承受这些载荷。

对健康促进及疾病预防知识的教育 \ 普及和认 知提升 · 健康预防相关疑问的对策和解答… A3 : 健 康评 估 和干 预方 案 · 定期体检及其他健康检测 · 健康维持 / 健康促进方 案 ( 饮食、运动等 ) · 亚健康人群的恢复方 案 ( 慢病高危人群 ) · 干预方 案 效果评估… A 4 : 执 行 的 监 督 和 激 励 ( 依 从 性 管 理 ) · 生活习惯的养成和维持 老年人健康监测 16 照护问题 失 能 失 智 失 禁 功 能 17 障碍高龄 衰老问题 18 临终关怀 12 13 14 保健 / 养生 ( 膳食、运动、健身、生活习惯等 ) 心理问题 / 心理疾病 慢病 ( 高血压、糖尿病、心脏病 ) 青春期心理问题 重大及特殊疾病 ( 性心理 ...) 计划免疫 公共卫生领域 -12 健康 康 9 女性生理及特殊阶段健康管 理 10 职业病 2 信 6 职业病防 治 10 常规检查与专项筛查 11 美容、抗熹老问题 息监 健 7 关 容 息监 11 保健养生 ( 膳食 运动 健 通过 两个维 度的匹配，形成客户需求全图，并划分成 16 项专业板块 Page 8 我很关心健康 我喜欢买对的感觉 我想变得有吸引力 我关注环境 自我实现 我希望能被区分出来

串行接口。 32 极致流畅性 32 拼接控制器支持图像倍帧功能，可以将前端 25 或 30 帧的监控视频帧率倍 化 为 50 或 60 帧输出到大屏，有效的解决高速运动画面在大屏上出现拖影、卡 顿等 现象； 3.4.2.2 视频控制平台功能 l 支持多模拟和数字信号同时接入(BNC/VGA/RGB/DVI/HD-SDI/HDMI/HDCVI/ 网络) 警及录像等功能。 应用目标： 1) 运动目标事件检测和分析 在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行检测、分类及轨迹追踪， 可应用于各种监控目的，如周界警戒及入侵检测、绊线检测、非法停车车辆检测 等。可根据需要设置各种警戒要求，一旦系统检测到的运动目标及其行为符合预 先设定的警戒条件，则自动产生报警信息。 运动目标检测和分析是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算 55 法主要包括：图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。这种算法在帧 差 法的基础之上，提取出运动目标，并对其求取运动速度。这种技术可以用于 各类 图像监控系统，用来检测运动目标，对于现实应用有重要意义。 2) 运动物体流的统计 运动物体检测技术就是在视频场景内能找到和发现符合规格要求的运动物 体。既然能找到该物体，从视频背景里面区分出来，就可以做到对该物体流的数 量的统

的目标，并对这一目标进行 检测和跟踪，从而为后续的进一步处理分析做好铺垫，该层的核心任务是解决“目标 在哪”的问题。 目标检测按照建模类型的不同可分为目标建模和背景建模，目标跟踪是为了获 取运动目标的位置、状态、时间、速度、颜色等等，其又可以分为多场景跟踪和单 目标检测 目标 建模 背景 建模 单场景 跟踪 多场景 跟踪 目标跟踪 底层 （目标在哪） 目标识别 目标 分类 中层 （目标是什么） 行为分析 姿态 分析 行为 识别 事件 分析 高层 （目标干什么） 河北科技大学硕士学位论文 46 场景跟踪。 （2） 中层 中层的任务是判断和分析由底层提供的运动目标的各种数据，其任务包括目标 的识别，也就是通过对目标分类，结合学习库中的资源进一步识别目标的身份。中 层的主要任务是构建起底层和高层间的一座桥梁，也可以说是二者之间的翻译，它 的核心是解决“目标是什么”的问题。 测可以分为基 于目标建模的检测方法和基于背景建模的检测方法。 基于背景建模检测方法的原理是：背景是保持不变的，而感兴趣的目标是运动 的，按照这个原理将目标从背景中提出，从而检测出其大小、速度和位置等等。但 是当背景发生变化时，这种方法会将变化的背景误识别为运动的目标，同理，当运 动的目标停止一段时间后会被当做背景，因此这种方法不太适合移动摄像采集设备。 根据基于背景建模检测的特点，在智

b）任务驱动的分层决策与动作控制。具身智能 体通常基于自然语言指令或环境目标进行任务拆解， 并在策略规划与执行控制层面实现感知—决策—行 动的链式联动 ［17］。当前主流系统普遍采用层级架构， 将语言理解、策略生成与运动控制分层解耦，提升智 能体的泛化能力与场景适应性。该核心技术的代表 性标准及评测指标包括任务规划成功率、因果推理准 确率、路径最优性、响应时延、推理链完整度等，典型 场景包括服务机器人、自主巡检系统等。 DEPSI（Dynamic Embodied Physical and So⁃ cial Interactions）环境，通过动态具身的物理和社会互 动，生成多样化任务，评估智能体的感知、认知、运动、 交互、社会和学习等能力，以及对自我、他人和群体的 价值理解。平台架构包括高性能仿真引擎、支持物理 和社会交互的 DEPSI 环境以及评估工具套件，能够全 本期专题 Monthly Topic 种不同家庭和办公场景中， 强调多样性和现实性，评估家用服务机器人在复杂连 续任务下的表现。国内的桃源 2.0（GRUtopia 2.0）由上 海人工智能实验室发布，集成通用模块化框架，支持 导航、操作、运动控制等各类具身任务，提供标准化的 物体资产库和自动场景生成工具，提升数据采集效 率。RoboMIND 数据集和评测框架由北京创新中心推 出，支持多种机器人本体和任务的性能验证，涵盖厨 房、家

减少装配工艺问题，提升装配工 艺规划效率 通过三维运动学仿真技术提高装 配工艺规划可靠性和准确性 通过基于 PLM 系统的统一数据 源实现装配工艺规划与制造协同 和最优装配路径，缩短实际装配 时间 核心业务价值 大型装备制造 离散流水线制造 离散连续制造 流程制造 电厂 矿山 新变 衡变 沈变 天变 新缆 鲁缆 德缆 新能源 新特 众和 天池 排定操作顺序 装配路径自动化规划 三维运动学仿真 基于 PLM 系统制造工艺规划模 装配路径分析 3. 装配顺序分析 4. 工装、工具分析 · 装配过程运动学仿真，获取最佳装配路径和序列： 1. 基于时间的装配过程运动学仿真 2. 碰撞干涉分析 3. 节拍分析 4. 人因工程仿真 · 确定复杂产品最佳的装配过程操作顺序 · 优化标准作业指导 · 工时及工位之间的平衡计算 装配可行性研究 三维运动学仿真软件 需具备数据基 础 : 三维模型精 度、模型规范化和 标准化 • 建立产品装配仿真 作业流程 • 优化变压器模 型精度 • 完善变压器模 型数据规范化和标 准化要求 • 建立装配过程 运动学仿真模型数 据结构标准 • 依托 PLM 系统部署 基于三维的制造规 划模块，集成实现 装配路径规划 • 部署装配过程运动 学仿真软件，并与 PLM 系统集成共享 数据源 • 仿真过程可以生成 动画融入 EWI 数据 包 大型装备制造 离散流水线制造

中医药健康产业的数字化转型还涉及到患者健康管理的智能 化。通过引入 DeepSeek，可以实现对患者健康状况的实时监测和 个性化干预。例如，基于 DeepSeek 的健康管理平台可以为患者提 供定制化的养生建议，包括饮食、运动和心理调适等多方面的内 容，从而全面提升患者的健康水平。同时，该平台还可以通过大数 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： 合中医理论，提供个性化的健康管理建议。 在中医药健康管理方面，DeepSeek 可以通过智能穿戴设备和 移动应用，实时监测用户的健康状况，并提供个性化的健康建议。 例如，DeepSeek 可以分析用户的运动数据、睡眠质量、饮食记录 等，结合中医体质辨识理论，为用户提供针对性的健康管理方案。 通过持续监测和数据分析，DeepSeek 能够帮助用户及时发现健康 隐患，并提供相应的干预措施。 在中医药教育领域，DeepSeek 系统还会根据用户的健康状态变化，动态调整调理方案，确保其始 终符合用户的实际需求。 为了进一步提升用户体验，DeepSeek 引入了智能提醒功能。 用户可以通过手机应用或智能设备接收个性化的健康提醒，如服药 时间、饮食注意事项、运动建议等。系统还会定期生成健康报告， 帮助用户了解自身健康状况的变化趋势，并提供相应的改进建议。 在个性化健康管理中，DeepSeek 还特别注重数据的安全与隐 私保护。所有用户数据均采用加密存储，并严格遵守相关法律法

造上占优）。 4 资本与政策导向 以政府补贴和工业升级需求为主，资本集中于成熟企业，创新多为增量优 化。 图表 4：具身智能产业特点 序号 特点 描述 1 技术融合驱动 AI 大模型、多模态感知、端到端运动控制成为核心，硬件与软件高度协 同，AI 算法占比显著提升。 2 场景多元化 从工业制造扩展至医疗健康、家庭服务、教育娱乐、公共安全等，应用渗 透率快速提升。 3 产业链复杂化 上游扩展至 AI 量级的产业基金。 技术供给层面，部委文件中首次出现“具身大小脑模型”“全身运 动控制”等术语，政策关注点从“大语言模型”延伸到“多模态感知—运 动控制—任务规划”全栈能力。北京、深圳、苏州、青岛等地将“运动 控制小脑芯片”“高精度减速器”“灵巧手/一体化关节”列为攻关重点， 并组建“整机厂+零部件企业+高校”创新联合体，推动“硬件+软件协同” 发展。场景落地层面，2025 年各地文件普遍提出“万台级”量产目标，