具身机器人行业现状 及 未来趋势分析 CONTENTS 目 录 当前研发状态 01 应用现状 02 未来发展方向 03 商业化挑战与突破点 04 投资逻辑建议 05 总结 06 01 运动控制进展与瓶颈 运动控制基础行走抓取已实现，动态平衡复杂地形适应 受限，如宇树科技春晚表演机器人在复杂舞台环境中需 多次调整才能稳定行走。 运动控制技术瓶颈制约应用场景拓展，复杂环境适应性 应性 不足，限制了机器人在野外勘探、灾难救援等复杂地形 场景的应用。 核心零部件研发与成本 关节模组传感器轻量化材料研发加速，但成本高，如特斯拉 Optimus单体成本超10万美元，高昂成本阻碍大规模商业应 用。 核心零部件成本居高不下，影响产业链下游企业采购意愿， 导致市场推广缓慢，制约行业快速发展。 能源效率提升需求 能源效率续航不足4小时，需提升功率密度，以满足 长时间 长时间作业需求，如工业巡检机器人需频繁充电，影 响工作效率。 能源效率问题限制机器人在物流仓储等需要长时间连 续作业场景的应用，增加运营成本。 硬件技术突破 具身智能算法环境感知与决策能力相当于GPT- 2水平，依赖大量数据训练，如星海图机器人需人工干预才能完成复杂任务。 具身智能算法数据依赖性强，数据采集标注成本高，且算法泛化能力有限，难以适应多样化场景。 多模态交互视觉语言动作协同尚未成熟，MIT实验完成指令需3

手指触摸图形 自动生成说明 一个人的头部轮廓 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 的价值 创新 边疆 Technologies 人类和 Machines 创新是可持续增长的关键 - 前沿技术承诺 巨大的未来潜力 ， 同时引发对人类价值观的担忧 5.2 前沿技术 5.3 人类与机器 罗兰贝格 | 5 创新增加价值的关键领域 驱动经济 减少不平等。 当创新广泛 可访问(低价格 ， 良好的可用性) ， 他们 有可能改善穷人的生活 人们 (例如小额信贷、智能手机、太阳能 能源系统) 创新 吸引投资者。 创新有 产生高回报的潜力 机器人和人手的握手 自动生成说明 提高生产力。 通过优化 进程 推动经济增长。 In addition to 生产要素劳动的增加 和资本 ， 技术进步是 经济增长的第三个驱动力 降低温室气体排放量。 5.2 前沿技术 5.3 人类与机器 5.1 创新的价值 技术与创新 5.1 资料来源 ： 世界经济论坛 ； 罗兰贝格 罗兰贝格 | 6 创新的类型 手指触摸图形 自动生成说明 提供 配置 的价值 创新 Product 系统 Business 模型 一个人的头部轮廓 自动生成说明 网络 Product 性能 结构 机器人和人手的握手 自动生成说明 客户

，企业应当创建符合自 身需求的 AI 认知数字大脑，彻底重塑技术在整个组织中 扮演的角色及其与员工互动的方式。AI 将颠覆数字生态 系统的设计、使用和运营方式；出任品牌的形象大使； 并通过为实体机器人注入“灵魂”，使其在物理世界中 大显身手。而当 AI 在一家公司广泛运用的时候，人类和 AI 将会相互促进，双向赋能。 企业领导应认识到，创造美好未来的征途充满挑战， 例如我们需在核心技术、数据归集和数据质量、人才和 概要 AI自主宣言 可能无限，信任惟先 09-21 04-08 22-33 34-46 47-58 在界面趋同中赋予AI个性 人与AI互学共进，双向赋能 推动技术系统的根本性变革 基础大模型重塑机器人 技术展望 2025 | AI 自主宣言 4 概要 AI 自主宣言： 可能无限，信任惟先 AI 的泛化和普及正在开启技术 的新篇章，为企业带来近乎无限的 创新和增长机会。如今， AI 的泛化，只需观察它如何深深根植于 我们的日常生活。距离卡斯帕罗夫与“深蓝”的对弈 已过去近 30 年，如今能让“深蓝”相形见绌的 AI 模型唾手可得。图灵测试曾被认为是机器智能的最高 标准，而今天，人与基于大语言模型（LLM）的客服 机器人和销售智能体对话每天都在打破这一标准。如 今的AI模型已摆脱了过去深度但特定且线性的方法， 展现出前所未有的自主性⸺无论在学习方式、任务 处理、还是最终能力上。这种自主性正在改变工作方

本低，潜在受众 巨⼤，头部玩家 已投放市场 • 低 • ⾼质量的机器⼈真机操作 数据数量稀少，仿真数据 作用有限 • 低 • 目前算法部分处于摸索期， 感知、规划、控制等功能 都不成熟 • 低 • ⼤多数玩家在千 卡级，目前的主 要瓶颈是数据 • 低 • 物理操作需要满 ⾜安全性、合规 性和精确度需求 • 低 • 机器⼈本体目前 价格昂贵，商业 价值低 • 硬件设备承担3D交互功能 扩展现实（XR） 世界模型 • ⾼ • 自动驾驶车队可形成 正反馈的数据闭环， 加速模型能⼒提升 • 数据⽣成：XR设备可以支持空间智能相关的数据⽣产，例如英伟达GR00T项目，通过XR设备为机器⼈进⾏操 作演示 数据体系成熟度是观察空间智能进展的关键，包括数据积累、数据构成、 数据分布、数据闭环四部分，成熟度上自动驾驶>3D⽣成>具身智能 数据积累规模 8 信息来源：量⼦位智库 自动 部分任务可以规模化参与⽣产 ⼯作，提⾼效率和⽣产⼒ 算法支撑 分段式⼤模型 + + 感知 决策 执⾏ 逐 渐 探 索 成 熟 • ⼤部分厂商目前的数据积累、算法成熟 度、本体成熟度都不支持端到端机器⼈ ⼤模型，任务编排、感知模型、运动控 制以及操作抓取都处于模块化状态 • 但头部厂商如特斯拉已采用端到端路线 技术尚未成熟，探索领域 感知 + + 决策 执⾏ 传感器 Token 提示词

DE”融合创新的理念，推进 “5G+Ecology”的生态共建，聚焦智慧工厂等 15 个细分行业；中国电信依托 5G+ 云网融合基础设 施，打造数字化能力平台作为开放合作的核心载体，在智能电网、机器视觉、装备制造等领域做了开 创性的探索；中国联通发布了“5G+ 工业互联网”行动计划，提出从数字赋能、创新驱动、生态协 作等多个方面，全方位服务企业数字化转型升级。 垂直行业千差万别，对通信网 术以其特有的移动性，高带宽，低时延高可靠，广连接等优势，有望成为支撑行业应用的重要基础设施。 工业领域的产值规模巨大，在智能制造升级的变革中，传统有 线网络难以满足协同制造，柔性生产的要求，无线网络的优势 开始浮现。机器视觉、自动搬运车、协作机械臂等应用和 5G 网络紧密结合，极大提升生产效率，降低了产品成本，是工业 制造领域极具价值的应用。 在智能电网的发展过程中，电力通信网作为智能电网的重要基 础设施， E2E 时延 <12ms，可靠性 >99.999%。例如智能电网的差动保护，工业 的实时控制等。传统网络难以达到这个指标要求。 速率：行业应用的数据传输主要使用到网络的上行链路，例如 工业领域的机器视觉和港口的远程岸桥类应用，主要传输图片 流和视频流，提出了单用户上行速率100Mbps甚至更高的要求； 同时要求网络提供稳定的速率，速率波动会导致业务卡顿，生 产受阻。 行业应用对网络的需求千差万别，对

对称和重复环节，降低采购和生产成本等。 对产品不良率的下降进行统计分析，平均下降 31.3%，有 85% —11— 的企业产品不良率下降超过 10%。通过数字化手段降低产品不良 率的常见措施是：实时采集设备和产品状态数据，应用机器视觉 和自动检测设备替代人工质检，提升检测精度并减少漏检；通过 质量管理软件实时监控生产数据，应用大数据分析技术，建立端 到端的产品追溯链条，快速定位问题来源；通过虚拟模型模拟生 产过程，提 视觉识别与智能检测：各企业大量应用视觉识别技术实现产 品缺陷检测、分拣识别和质量监控。例如，在汽车和电子制造领 域，通过卷积神经网络和图像识别技术，显著提高了目检工位的 通过率，降低了产品不良率；在机械装备领域，利用机器视觉技 术对钢板进行智能分拣，降低了产品不良率。 预测优化与流程自动化：利用 AI 算法对生产数据进行实时 采集和分析，预测能耗、设备故障和工艺参数，为设备维护和生 产调度提供决策支持。例如，锂电池生产中通过 号柳东标准厂房 B 区厂房 1 栋 1 楼东 3 跨西边。 利拓智能是一家致力于研发、生产、销售多轴机器人、机器 人切换盘、工业连接器等工业标准产品的国家级高新技术企业。 公司拥有近 5000 平米生产厂房，主要业务方向是：机器人换枪盘、 鲁班轴柔性抓手、NC 机器人、工业连接器、伺服控制器（多轴 系统专用）、机器人管线包滑台等。 （二）项目情况 项目聚焦于汽车零部件的生产与装配环节，旨在通过引入

Intel机密计算开源解决方案 114 115 121 126 133 部署TensorFlow Serving在线推理服务 部署TensorFlow横向联邦学习 部署隐私集合求交方案 PPML: 端到端隐私保护机器学习解决方案 01 认识龙蜥 龙蜥社区（ OpenAnolis ）成立于 2020 年 9 月，由阿里云、ARM、统信软件、龙芯、飞腾、中科方德、 Intel 等 24 家国内外头部企业共同成立龙蜥社区理事会，到目前有超过 0 / Intel TDX 1.0 OS 提供 TEE 有关的 Kubernetes 基础服务 (如集群规模的密钥分发和同步服务、集群远程证明服务等），使得 用户可以方便地将集群中多台 TEE 机器当作一个更强大的 TEE 来使用。 • 代码库：https://github.com/SOFAEnclave/KubeTEE Apache Teaclave Java TEE SDK Apache SGX被正确使能后，运行SGX程序还需要SGX驱动。 3、检查SGX驱动安装情况。 ls -l /dev/{sgx_enclave,sgx_provision} 开始构建SGX机密计算环境 为开发SGX程序，您需要在您的机器上安装运行时（runtime）、SDK，并配置远程证明服务。本文以 Anolis OS 8.6为例演示构建过程，您也可以直接参考Intel官方提供的Intel® SGX软件安装指南安装所需的驱动 、PSW等。

管理者提供设备信息、维护历史及生命周期数据等，便于精准管理与维护设备， 优化建筑能效，降低运营成本。 数字化施工管理：房建行业的数字化施工管理正从信息化向智能化加速迈 进。数字化施工管理平台借助物联网、人工智能、机器学习算法和大数据分析 等前沿技术，实时采集现场数据，对项目进度、质量、安全等关键指标进行动 态监控。通过对建筑材料消耗、人员分配、工程质量等数据的深度分析，施工 中国建筑业企业数字化研究报告 备，如自动化涂 料喷涂机器人、墙体打印技术等。这些设备实现了高精度、高效率的施工，减 少人工干预，降低劳动强度。通过物联网技术，施工过程中的设备运行状况和 材料消耗数据能够实时反馈到云平台，便于进行动态监控和调整。自动化涂料 喷涂机器人能够根据预设的程序进行喷涂作业，保证喷涂厚度均匀、颜色一致， 提高施工质量和效率。同时，通过物联网技术，管理人员可以实时了解机器人 的工作状态、喷涂进度 么）四个层次，从简单的 统计分析到复杂的机器学习预测模型，覆盖了不同深度的数据价值挖掘需求。 （二）技术发展现状 建筑业大数据分析技术经历了从概念导入到实践应用的快速发展过程。目 前，国际上领先的建筑企业和科技公司已开发出多种面向建筑全生命周期的大 数据分析平台和工具。如美国 Autodesk 的 Construction IQ 平台利用机器学习 分析历史项目数据，预测安全和质量风险；英国

案例：丰田汽车公司前副社长大野耐一，如何通过运用5WHY法来找到工厂 设备停机的根本原因。有一次，他在生产线上发现机器总是停转，虽然修 过多次，但仍不见好转。于是他询问工人机器停机的原因。 对话： Q1：为什么机器停了？A1：因为机器超载，保险丝烧断了。 Q2：为什么机器会超载？A2：因为轴承的润滑不足。 Q3：为什么轴承会润滑不足？A3：因为润滑泵失灵了。 Q4：为什么润滑泵会失灵？A4：因为它的轮轴耗损了。

性降本增效。以 海天集团为代表的灯塔工厂不仅会整合能提供可靠信息和建议 的工具，还围绕这些工具重新设计流程。 实例：海天集团 中国海天集团通过 AI 驱动的智能嗅觉系统（基于香气传感 器与机器学习）优化酱油生产流程，针对分析结果传递断层开发 自动报警功能，实时拦截不合格批次，并由自动导引车（AGV） 转运至实验室。质检数据数字化后，工程师与操作员可专注车间 优化，同步修复系统漏洞，最终将检测效率提升 产品创新。 灯塔工厂重构流程并开发适应性数据平台，以应对未来机器 人及新产品需求。平台优化流程兼容高频升级，降低扩展成本； 同时规避冗余系统，确保数字工具精准匹配物理场景（如产线布 局），避免无效技术堆砌，实现高效柔性生产。 （二）投资自身能力建设 1、选择正确的开发方式 初创企业开发工业基础模型，云服务提供商推出日趋完善的 人工智能/机器学习运维开发工具包。灯塔工厂自主开发比例较 2019 者，消除安全隐患与资质限制，构建包容性环境。 实例：富士康工业互联网公司、三门核电站 富士康越南工厂部署 LLM 故障诊断系统，实时显示故障原 因并关联手册，计划外停机减少 90%；三门核电站采用抗辐射爬 壁机器人，通过 AI 图像分析替代人工巡检，消除辐射暴露风险， 同步提升安全性与运维效率。 2、投资于员工队伍 自 2020 年，灯塔工厂将 10%场景聚焦员工技能、安全与体 验，减少低效任务 10%-20%，劳动生产率提升