31 5、乐聚人形机器人在电缆行业的应用 .................... 32 1 一、研究背景 （一）大模型正在加速通用机器人的全面爆发 随着人工智能向物理世界的渗透，大模型正在推动机器人向通用 化方向发展。当前，人工智能正在由虚入实，国际数据公司（IDC） 发布的最新数据显示，2023 年，中国的“机器流程自动化（RPA）+AI” 解决方案市场规模已达 24.7 亿元人民币，同比增长 机器人。一是操作优化类，传统焊接、打磨机器人通过对机器人的运 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 能够感知到障碍物优化移动路径，成为自动避障移动机器人；三是协 同优化类，单一的机械控制转变为群体控制，包括机器人群体的高效 协作、任务分配和调度、无人物流机器人系统、多种机器人协同系统 等等。 感知交互类模型使 运行效率和响应速度的需求不断提高；二是工厂设计水平的提升，模 块化厂房设计技术为移动机器人提供了封闭性、结构化的活动场景， 便于机器人快速移动和完成任务；三是激光地图构建（VSLAM）技术 的成熟，基于地图数据，深度学习算法能够自主规划行动路径，并进 行动态避障。 此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。一 是 “移动机器人+识别类模型+自主导航模型”模式，AI 应用的主要 目标是实现

：我该怎么告诉妈妈？ • R ：快去给她个惊喜 • M ：我考试得了满分 • R ：太棒了 • M ：我该怎么告诉妈妈？ • R ：快去给她个惊喜 回复质量上存在的挑战 23 优化初始的解码过程 • 动机：解码的第一个输出对后面的整句起决定性作 用 Qingfu Zhu, Weinan Zhang, Ting Liu. Learning to Start for Sequence to Sequence Training for Neural Response Generation[C]. ACL 2019 25 基于可控内容生成提升对话回复多样性 • 动机：万能回复的特点是无信息量， 通过控制回复中生成的内 容 能够提升生成质量 Qingfu Zhu, Wei-Nan Zhang, Lei Cui, Ting Liu. Retrieval-Enhanced 内容控 制 Zhang et al. (2018) ACL Shang et al. (2015) ACL benbe n Wh o 27 a m I 更好地建模多轮对话历史的语义 • 动机：利用 Attention 获取多轮对话历史语义信息， 避免循环式 神 经网络的梯度衰减问题 Wei-Nan Zhang, Yiming Cui,Yifa Wang, Qingfu Zhu, Lingzhi

3】。 下面是多功能机器人的几个案例。  亚马逊全自主的移动机器人 Proteus：2012 年，亚马逊收购了机器人公司 Kiva，该公 司率先研发了名为“驱动单元”的仓库机器人。十年过去，亚马逊如今拥有超过 52 万 个机器人驱动单元。同样在 2022 年，该公司推出了 Proteus（见图 5），这是一款完全 自主的移动机器人，旨在安全地融入亚马逊员工工作的同一物理空间。Proteus 利用先 利用先 11 进的安全、感知和导航功能，完全自主地在仓库中移动。Proteus 是一款自主移动机器 人，可以在亚马逊配送中心拾取、运输和放下集装箱。该机器人设计用于在与人类工人 共享的空间内安全运行，并利用光、声音甚至物理运动来帮助附近的人了解其状态和意 图。 图 5：亚马逊全自主的移动机器人 Proteus（来源：【9】）  据【10】，Ocado 的自动化履行中心使用多功能机器人快速处理订单，效率提高 的仓库运营将用自主数据收集平台取代一些以人为中 心的数据收集。 趋势基本描述 自主数据收集利用室内飞行无人机和移动机器人等技术来自主捕获数 据。这些解决方案使用支持 AI 的视觉或射频识别 （RFID） 等技术来 支持库存管理、检查和监控等使用案例。解决方案通常包括移动平台， 例如飞行无人机或移动机器人;板载摄像头或其他传感器;以及用于导航 的基于 AI 的高级软件。较新的解决方案正在从无人机转向使用安装了

满足识别的功能，同时系统也 对视频和图像处理提供了效率上的提升。 第三阶段就是执行的阶段 有了路点的信息后，通过共享 内存机制，实时系统将会得到 路点数据，通过 RTMotion 运 动控制功能块，驱动机械臂上 电机执行对应的加减速控制， 来完成最终机械臂的整体运 动，从而整体实现用过自然语 言对机械臂的操控。 从系统的角度，这个架构中 Intel 的软硬件扮演着非常重要的角色： 40 背景与挑战 解决方案 移动机器人凭借着在效率、场景适应性、经济性等方面的优势，已经日趋广泛地应用于工业巡检、安防巡逻、园区服务等诸 多场景之中，并展现出了巨大的发展潜力。作为移动机器人的关键模块，移动机器人控制器承载着传感数据集成、数据处理、 控制等重要负载，需要在算法、算力、稳定性、易用性等方面克服严峻的挑战，以加速移动机器人方案在不同场景的落地 应用。 要加速移动机器人的场景化落地，满足 要加速移动机器人的场景化落地，满足用户对于移动机器人日渐增长的需求，机器人产品与方案提供商需要在算力、稳定性、 经济性等方面入手，化解如下挑战： 1. 复杂的负载带来较高的算力要求：为了满足更复杂、更广泛的场景应用所需，实现更高的任务精确度、智能性，移动机器 人正在强化 3D 点云 + 视觉多传感器融合、深度学习推理等技术的应用，这些应用负载带来了较高的算力要求。 2. 技术门槛较高带来产品开发困境：移动机器人是一种较为复

抓取、放置、拧紧螺丝等。 视觉系统：包括 2D 和 3D 相机、深度传感器等，提供物体识别、定位、尺寸测量等功能，增强机器人对工作环境的 理解和适应能力。 周边辅助设备：如 AGV/AMR（自动导引车/自主移动机器人）、传送带、工作台等，与协作机器人集成，实现物料 的自动搬运和生产线的无缝对接，进一步提升协作机器人的操作效率和灵活性，满足多样化的工作需求。 人机交互设备：如示教器、操作摇杆等，操作人 妥当的判断，大幅减少了人工介 入的需求。 从单机作业到群体智能：在大规模自动化生产场景中，实现多机器人协同作业是提升生 产效率的关键。AI 技术的赋能，让机器人打破单机作业的能力桎梏，推动机器人从机械执行单元向具备自主交互能力 的“智能体 ”进化。它能促成机器人间的高效通信与协同，例如在仓储物流的货物周转、大型装配线的工序衔接等场景 中，实现动态任务分配、路径规划调整与全局高效协作 级碰撞检测响应，配合阻抗与导纳控制策略，实时 分析碰撞过程中各关节输出力矩及电 机电流的动态变化特性，从而建立精准的碰撞识别方案与分级响应机制。当检测到接触外力时，系统瞬间触发安全机 制，通过切换至多种柔顺控制模式，驱动机器人沿原运动轨迹柔性回退至碰撞前指定位置，有效降低二次碰撞风险。 这一技术体系已通过 ISO/TS 15066 协作机器人安全认证，在保障机器人作业效率的同时，将人机碰撞接触力严格 控制在安全阈值内，为柔性制造场景中“人机共融

此，对标准化工作而言，明确人形机器人概念的内涵与外延，已然成 为一项极为紧迫且重要的任务。 首先，人形机器人属于机器人范畴。机器人是具有一定程度自主 5 能力的，可以执行移动、操控或定位任务，可编程的机械致动机构 （programmed actuated mechanism with a degree of autonomy to perform locomotion , manipulation or motion and intermittent contact with the travel surface”，即 由一组相互连接的连杆和关节组成的机构，通过往复运动和与行进表 面的间歇接触来支撑和推进移动机器人。根据定义来看，双足机器人 可以是双足的动物形态，也可以是人形形态，亦或是其他有双足的形 态，在此定义中并没有十分明确其具体形态。并且如前文所讲，人形 机器人并不一定是用两条腿来移动，可以是其他可移动部位的动作与 感知器件——涵盖视觉、力/触觉和运动感知的多种传感器，例如 视觉传感器、惯性传感器和力矩传感器，用于采集外部环境信息和机 器人的自身状态数据； 运动器件——包括减速器、丝杠、电机及运动控制器等，负责驱 动机器人完成精确、稳定的动作； 灵巧手——作为精细操作的关键部件，对结构设计、反馈系统和 尺寸规格要求极高； 芯片——主要涵盖 CPU、GPU、NPU 等计算芯片和各类控制芯片， 是机器人执行复杂算法和智能决策的“大脑”；

基础。现 代机器人的雏形是1954年美国麻省理工学院创造的可预编程机械臂。 美国通用汽车1960年首次将Unimate工业机器人投入生产线进行焊接 工作。斯坦福大学、早稻田大学分别研发了首台移动机器人和可对话 的人形机器人。 1980年—2000年，进入早期探索阶段，得益于计算机硬件和传感 器设备取得突破，麻省理工学院推出了具有类似人类听觉、视觉和本 体感知功能的机器人Kis 0》和《国防部人工智能战略》，将AI技术竞争上升至国家 战略层面。欧盟方面，积极推进具身智能发展，强调具身智能的安全 与透明度，先后推出《欧盟机器人研发计划》、《欧洲人工智能战略 》和《人工智能驱动机器人战略》等。欧盟还以《人工智能法案》为 基础，构建了具身智能发展的伦理框架与产业规范。亚洲地区，日本 正在将机器人纳入社会并使机器人成为其社会基础的关键部分。2022 年日本政府将机器人赋能制造、服务、医疗等应用场景的资金支持提 未来人形机器人在医疗领域的价值不仅在于替代人力，更在于拓展 人类能力的边界，实现细胞级诊疗，通过计算机视觉、新型磁控材料与 微小型磁性物体影像追踪设备等研发，以及可视化微纳操作技术与磁控 微纳游动机器人生物体内靶向给药技术的发展，纳米机器人可以完成细 胞内的靶向治疗工作，实现血栓清除、药物递送、癌症治疗等作业，构 建普惠、精准、有温度的医疗未来。 在物流运输领域，物流机器人具备较强的自主决策和学习能力，能

⼯程科学系 同样，机器学习在机器⼈技术领域的进步已经导致能够执⾏对⼯业和公共领域价值逐渐增 加的任务的能⼒强⼤的机器⼈操作器的出现。在操作和灵巧性⽅⾯取得了稳定的进展，虽 然还远未解决，但能⼒的进步使得移动机器⼈操纵迅速成为即将到来的关键领域。⼤规模 语⾔模型的出现有望填补⼈⼯智能中⼀个基础性挑战，即常识和常规知识的获取。尽管⽬ 前这些模型缺乏明确的推理能⼒，但它们已经可以作为机器⼈感知，⾏动和交互的⽀柱。 les-fastest © 2024花旗集团 42 Citi GPS: 全球视野与解决⽅案 2024年12⽉ 工业 未来，越来越少的⼯⼚⼯⼈会忙于在产品和零件周围搬运，这可以通过名为⾃动 移动机器⼈（AMR）的专业机器⼈更有效、轻松地完成。与只能遵循预定路线并 且通常需要操作员监督的前辈⾃动引导⻋辆（AGV）不同，AMR更加智能，可以 独⽴导航⼯⼚⻋间。 AMR智能背后的秘密是同时定位和 随着机器⼈成本迅速下降，在同⼀时间，AMR解决⽅案吸引了努⼒寻找⾼质量⼯⼈ 的制造商的关注。根据Interact Analysis的数据，由于来⾃中国的竞争加剧，以及随 着⽣产规模扩⼤⽽产⽣的规模经济，⼀些移动机器⼈类型的价格将在2021年⾄2027 年间下降多达60%。 在智能⼯⼚中，AMR部署仍处于早期阶段 — ⼤规模商业交付始于2021年，那时A MR⾸次在收⼊⽅⾯超过AGV。 根据IFR的数据，

算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑” 的可行性，但跨行业标准缺失、区域资源错配等问题仍制约协同深度， 亟需通过电力市场与算力价格联动机制、虚拟电厂等技术突破构建系 统性解决方案。这一变革不仅关乎单一产业，更是重塑全球竞争格局 的战略支点——美国、日本已加速布局算力-绿电融合技术，而我国若 能率先打通“规划-技术-市场”全链条，或将输出能源数字化转型的 [7]。在这类示范园区中，可探索能源互联网、园区级微电网、源荷储 一体化系统的深度融合，为全国算力与能源协同发展提供先行先试样 板。 同时，还应注重绿色电力的市场机制创新。通过推动绿电交易、 电力现货交易与算力调度的联动机制，建立算力负载与绿色电力之间 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 35 的实时动态映射关系，使算力设施能够依据绿电价格变化灵活调整任 务排布与能耗策略，实现资源与环境效益的最优协同。绿色电力消费 （1）算力弹性供给与电价联动机制 在当前以低碳目标驱动的算网能一体化交易体系中，传统以电力 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 43 为中心的响应机制已难以支撑异构算力资源与多变电价环境下的高 效协同调度。尤其是在算力任务灵活度提高、电价动态波动频繁的背 景下，构建具备弹性调节能力的算力资源调度机制，并与电价联动成 为实现系统优化的关键路径。算力弹性供给与电价联动机制本质上是

理信息（GIS）、GPS 系统、 查询服务，对车辆进行动态跟踪，提高车辆运行透明度，同时，提高交通应急反应能力，保障 特殊情况下交通安全高效； 3) 通过物联网车载系统，对车辆主要部件（如，发动机、变速器）的运行状态监测，结合设 备维护信息，对车辆进行实时有效运营维护管理，优化采购和库存，减少维护费用，降低重大 故障率。统一车辆管理，实时监控车辆油耗，统一燃料配送； 4) 通过城市道路 城市公共车联网综合服务平台项目建议书 图 2.5 车辆调度系统逻辑架构 2.2.2.3 物联网车载系统 通过物联网车载系统，对车辆主要部件（如，发动机、变速器）的运行状态监测，结合设 备维护信息，对车辆进行实时有效运营维护管理，优化采购和库存，减少维护费用，降低重大 故障率。统一车辆管理，实时监控车辆油耗，统一燃料配送。 2.2.2.4 车载碰撞预警系统