化、高自由度，软件上借助AI大模型实现多模态感知与推理，部分产 品已进入场景测试阶段，展现了人形机器人在工业生产、民生服务、特 种作业等多元场景的应用潜力，预计2025年将成为人形机器人的量产 元年。 特斯拉Optimus系列展现了快速迭代能力。2022年10月发布 Optimus Gen1身高173cm，重73kg，搭载汽车级FSD系统，凭借 28个身体自由度和11个手部自由度实现基础运动功能。2023年 28个身体自由度和11个手部自由度实现基础运动功能。2023年 Gen2实现重大突破，重量降至63公斤，步行速度提升30%，新增颈 部自由度显著增强平衡性，可应对爬楼梯等非平坦地形；其配备触觉 传感器的灵巧手能精准抓取鸡蛋等易碎物。该系列计划于2026年以2 万-3万美元量产，目标覆盖工厂、物流及家庭服务场景。 波士顿动力Atlas作为行业运动能力标杆，2024年推出电动版新 款Atlas机器人，具备 预设动作向自主路径规划进化，在复杂地形运动中保持卓越稳定性，持 续拓展运动控制与感知技术的边界，主要服务于科研验证领域。 宇树科技代表中国创新力量。2023年H1搭载自研M107关节电机， 单腿自由度设计使其在负重30公斤或外力冲击下稳定运动，3D激光 雷达实现360°环境感知。2025年G1转向轻巧化，23-43关节电机支 持单腿跳跃等高阶动作，三指灵巧手结合多传感器适应复杂地形，由世

我国对人形机器人的探索起步于 20 世纪 80 年代末，并且早期的 机器人研究主要集中在高校以及科研院所。自 1986 年开始，哈尔滨工 业大学先后研发出 HIT 系列机器人，HIT 机器人以电机驱动，机身共 12 个自由度，可以实现静态行走。国防科技大学于 2000 年率先自行研 制出我国具有历史意义的第一台仿人机器人“先行者”，这一阶段研 究集中在机器人关节以及简单步态控制上；21 世纪初，伴随着传感技 术 成、感知环境、运 动自如、精细操作的方向迈进。人形机器人能够自主执行更复杂的任 务，如从传送带上捡起电池单元并精确放入托盘中。Optimus 配备五指 灵巧型机器人手，具备触觉感知和 11 个自由度，展现出强大的稳健性， 可以在无需持续维护的情况下长时间执行物体交互任务。目前，特斯 拉已在其工厂部署了 Optimus 机器人，进行日常工作和任务测试，进 一步加速其智能化发展。 1.2 中国 身高 150cm 178cm 167cm 175cm 180CM 130cm 160cm 172cm 体重 89kg 63kg 60kg 63kg 47kg 35kg 52kg 76kg 自由度 28 42 41 20 19~53 23~43 41 41 运行速度 2.5m/s 0.6m/s 1.2m/s 1.67m/s 3.3m/s 2m/s 1.67m/s 未披露 展现能力 行走、上下台

用户共创共建、共享共治，他们既是网络的参与者和建设者，也是 网络的投资者、拥有者以及价值分享者。 在Web 3.0时代，开发者可以创建任意的基于共识的、可扩展 的、标准化的、图灵完备的、易于开发和协同的应用，任何人都可 在智能合约中自由定义所有权规则和交易方式，以此发展出各类分 布式商业应用，从而构建新型的可编程金融、可编程经济。一个智 能合约可能就是一种商业模式，它可以具有无限的想象空间，用户 将共同分享各类可编程商业项目发展壮大带来的收益。 用户只需要使用不同的NFT标识，就可以把各种权利一一区分开来。 换言之，在这样的财产权体系下，界定、保护、转让某一独立权利 的成本都会大幅下降。一些法学家曾经预言的财产权体系由“权利 法定”向“权利自由”的转变也很可能因此得以实现。 另一方面，基于NFT的财产权体系还有助于破解“反公地悲剧” （Tragedy of the Anticommons）问题。所谓“反公地悲剧”，是 指一个物品的财产 让所有的组织成员都通过治理通证（Governance Token）对相关议 题进行投票，进而实现决策的民主化。第六，在人员的进出上，传 统组织是封闭的，人员的加入和退出都需要依照严格的程序，而在 DAO中，组织的成员可以实现自由进出。 上述这些特点决定了DAO可以比传统的中心化组织更好地实现资 源的组织和调配，并且可以更好地协调人们完成共同的任务。正是 因为具有这样的优势，DAO越来越受到人们的青睐。起初，DAO的使

体重55kg 单臂最大负 载3kg 身高1.68m 体重60kg 身高1.71m 体重63kg 身高1.27m 体重35kg 身高1.65m 体重30kg 身高1.75m 体重83kg 自由度数量 41 躯干：28 灵巧手：22 躯干：21 40 躯干：19 49+ 46 41 55 ≤43个 灵巧手: 20 52 驱动 电机驱动 电机驱动 电机驱动 电机驱动 电机驱动 电机驱动 电机驱动 感器），以提供更好的力的感知和控制效果。  2-DoF（自由度）的脖子，机器人可以更好地感知周围环境，捕捉视觉信 息。  11-DoF的全新双手，意味着每只手都有11个可以独立控制的关节，这使得手 部可以进行更复杂、更精细的动作。  特斯拉Optimus Gen 3的关键改进可能包括灵巧手自由度提升至22个并搭载 手腕驱动电机，单手主动自由度有望增至13-17个，同时引入新型减速器、 轻量化设 2024年11月6日，小鹏AI科技日上AI机器人Iron正式亮相。该机器人采用仿人结构设计，身高178cm，体70kg， 拥有62个主动自由度，搭载小鹏天玑AIOS，支持“流畅自由对话”。其搭载小鹏AI鹰眼视觉系统，支持小鹏AI 端到端大模型+强化学习，号称给机器人“自主+自然行走”的双足；双手拥有 15 个可动自由度，支持触觉反 馈，也采用1:1人类双手尺寸。目前Iron已进入小鹏汽车工厂工作，即将发布的小鹏P7+汽车的部分组件就是由

Luan et al. (2017) 机器人画像 Joshi et al. (2017) 个性化 & 风格 化 特色 功能 对话 生成 用户体验 情感对话 个性化回复生成 自由文本描述的个性信息 显式建模个性化信息 客观评价个性化属性回复准确率 给定带有个性化属性信息的 结构化数据 隐式建模个性化信息 人工评价回复是否包含个性 给定带有个性化偏好信息的 客观评价个性化属性回复准确率 给定带有个性化属性信息的 结构化数据 给定带有个性化偏好信息的 自然语言描述性段落 人工评价回复是否包含个性 隐式建模个性化信息 个性化回复生成代表性工作 自由文本描述的个性信息 结构化个性信息表示 Zhang et al. (2018) ACL Qian et al. (2018) IJCAI 34 NIPS ConvAI2 个性化聊天回复生 成

实用案例并示范推广。 4．共识规则体系 可信数据空间运营者应当明确定义参与方角色并建立共建 共治、责权清晰、公平透明的运营规则。数据提供方、数据使 用方、数据服务方等参与方依据既定规则自由选择参与或退出 各级各类可信数据空间。运营规则应当包括但不限于进入/退出、 权利责任、收益分配以及数据确权登记、交易支付、数据协作 程序规范等。数据管理机构（监管方）应当明确指导、监督和 18 入、场景应用的基础网络服务。为实现各类可信数据空间广泛 互联，除专用可信数据空间外，可信数据空间应支持用户使用 23 任意公用网络自由访问。 设施层（跨云）：基于已有云数据中心资源，采用公有云、 私有云及混合云技术，为可信数据空间提供数据存储与计算服 务。可信数据空间建设应支持用户自由在任何云服务商的资源 上部署，基于不同云数据中心构建的可信数据空间应支持广泛 互联和数据互通。 技术支撑层（跨链）：区块链与隐私计算技术既是数据基础 个可信数据服务及流通应 用，涵盖政务服务类、产业经济类、惠民服务类、职业教育类、 数据治理类、新型基础设施类 6 个类别，为海南打造国际一流 营商环境，进一步提升开放发展水平，高标准高质量推进自贸 试验区、自由贸易港建设构筑起安全可靠的隐形“防火墙”。其 中，海南省数据产品超市，基于海南省“七个一”大数据能力支 撑底座，实行“前店后厂”模式，利用“数据产品化”实现数据共 享流动、融合利用，构建“大中台、微服务”架构，保障数据产

规定成员国必须制定适当的行政或司法程序执行条例的规定。通过对违规行 为处以重罚来遏制违规行为，以确保条例得到有效执行。它旨在确保以负责任 和合乎伦理的方式开发、部署和使用人工智能系统，保护个人的权利和自由。 EIAA规定，制裁和罚款根据违法行为的严重程度分级，旨在确保处罚与违规行 为造成的危害程度相称。 1.4.1 生成式人工智能的EIAA合规性 1.4.1.1 要求、义务和规定 该法规旨 使用或使用以严重扭曲人 类行为为目的或效果的人工智能系统，因为这会对身体健康、心理健康或经济 利益造成重大损害。这包括使用潜意识成分或其他操纵性或欺骗性技术破坏和 损害个人对决策过程的自主性和自由权选择。 ● 基于生物特征对敏感个人信息分类：禁止使用基于自然人的生物识别数 据的分类系统推断敏感的个人信息，如政治观点、工会成员身份、宗教或哲学 信仰、种族、性生活或性取向。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 图片中的“ 欺凌、骚扰、歧视、不合规、色情、裸露和其他行为”，甚至还能分析不同人群（ 如年龄组、地点）对公司举措的反应。虽然采用了数据匿名化等隐私保护技术，但 这些做法引起了人们对隐私权和言论自由的担忧。 有些人认为这是对隐私的侵犯，可能会阻碍公开交流，而另一些人则认为这是 发现潜在问题和加强保护公司决策的一种方式。法律前景仍不明朗，这表明这种做 法可能面临监管和社会方面的障碍。 ©2025

的难题。因此我们看到，目前的智能机器人主 要在工业工厂、物流等半结构化场景中执行特 定任务，比如搬运、分拣等，离机器人真正能 进入千家万户还有一定距离。 机器人想要走进家庭做各种家务活，还有 较长的路要走，需要更高自由度与更类人的灵 巧手，去完成难度更高的厨房烹饪、衣物护理、 插花等任务。对于机器人的发展，未来十年还 存在较大的不确定性，能否跨越技术鸿沟是决 定这个产业能够真正繁荣的关键。我们预计 2030 年前后，机器人领域的“ChatGPT 时刻” 有可能将到来——基于视觉 - 触觉 - 语言 - 动作 模型（VTLA）或世界模型（World Model）的 手部操作系统将应运而生，末端执行器自由度 也将普及至 10 + 自由度（10+Dof）水平，届 时机器人将突破工业场景的柔性操作限制并拓 展至部分消费级场景。 2035 年前后，随着量产规模扩大，家庭机 器人售价会低于 1 万美金，成本不再是制约机器 导航，工厂简单 任务成功率>90% 场景：toB搬运，情感价值 技术：手部 6DoF（自由度） 长序列高泛化性 任务成功率>90% 场景：toB绕线打螺钉等， toC基础场景 技术：手部 10+DoF（自由度） 长序列高泛化性 任务成功率>99% 场景：toB与toC一般场景 技术：手部 20+DoF（自由度） 实现高速场景下的 L3 级功能，后续随着世界模 型（World Model）的技术突破，高速与城区场

以解决长尾瓶颈问题。特斯拉决策算法采用交互搜索模型，机器可以自主预测周围环境个 体的交互轨迹，并对每一种交互带来的风险进行评估，最终分步决定采取何种策略，让车 辆实现更快、更灵活、更拟人的决策行为。（3）控制层：由于汽车的自由度较低，自动驾 驶的控制算法主要依据决策模型输出指令，控制线控底盘等部件进行转向、刹车，从而操 控汽车驾驶。目前特斯拉 FSD V12 全面转向端到端架构（一个大模型实现从感知到控制）， 开始推进商业落地，代码仅 感知的发展。（2）决策层： LLM/ VLM/ VLA 等通用大模型的不断发展和扩大运用，有望帮助提升机器人的语义和视觉理解能力、问题 和任务拆解和推理能力。（3）控制层：机器人，特别是人形机器人的自由度较高，让灵巧 手/机械臂完成一系列复杂的任务以及控制直立行走/跑跳等动作需要具备较强的逻辑推理 能力，然而大部分运控算法仍处于发展初期，指令生成速度慢且简单，这也是机器人发展 亟待突破的关键之一。我们看到特斯拉的人形机器人在 获取自身内部 获取外部环境信息 视/听/触觉信息 姿态+状态信息 摄像头+力传感器等 语言理解 LLM 对文本指令理解能力， 以及对任务拆解推理 理解指令并拆解任务步骤 执行复杂任务 机器人自由度高，运控是关键 依靠较强的逻辑推理能力完成灵活 手控制、直立行走、跑跳等动作 torque sensor Lightweight Querybase Network 神经网络规划器 VLM

思路过程生成（案例 4 ） ： 基于关键词联想感 官 与情感维度 权威式沟通决策 建立合作型亲子关系 减少权力对抗， 促进双赢 冲突调解方案（案例 5 ） ： 生成阶梯式管理规 则 （如学习成就兑换自由时间） 在 A I 时代， 家长的职责已经从“知识提供者 ”逐渐转向“过程引导者 ”。这意味着家长不仅要帮助孩子获取 知识， 更要引导他们学会独立思考， 掌握高效的学习方法， 最终培养出适应未来的能力和韧性 超出认知发展规律的压力导致孩子产生 厌学情绪， 实验报告出现故意输错数据 的反抗行为 l 结合 AI 生成的能力雷达图设定 阶梯目标 l 采用 "70%A I 训练 +30% 自由探 索 " 的弹性机制 l 定期进行无压力测试 4. 忽视情感需 求 父亲为提升学习效率， 用 AI 督导系统 严格控制作息， 孩子因宠物去世情绪 低落想要暂停计划时， DeepSeek 输入要生 成的主题“ 自制火山模型 “ 然后复制 DeepSeek 生成 的文案 3. 选择“智能匹配素材 ”， 生成视频 - 导出 2. 打开剪映—图文成片 - 选“ 自由 编辑文案 ”粘贴文案 DeepSeek + 剪映 1. 在 DeepSeek 输入数学题， 获取分步 解答并验证逻辑 2. 将解题过程粘贴至豆包， 使用指令