调度。21世纪初开始， 大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 AI 大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 4二、AI大模型的核心技术与特点 （一） 5 AI 大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力 机制和Google 在2017 年提出的Self-Attention、Transformer 1、需求预测：根据经济发展、人口增长、产业结构变化等因素，Deepseek可以对能源的市场需求进行准确预测。例如， 通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端， Deepseek可以分析能源生产 企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应 能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 易商抓住这个机会 进行交易 2、交易对手分析：在能源交易中，了解交易对手的情况对于制定合理的交易策略非常重要。 Deepseek可以通过分析交易对手的历史 交易数据、市场行为和信用状况等信息，为交易商提供交易对手的画像和分析报告，帮助交易商更好地了解交易对手的需求和行为模 式，从而制定更有针对性的交易策略。 3、交易流程优化： Deepseek等AI大模型可以对能源交易的流程进行优化，提

驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。 5 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的定义、核心特征与要素 高精地图主导 高精几何+语义 - 依赖高精度传感器 - L3/L4 早期探索 - 成本高/更新难 轻地图兴起 Light Map / SD Pro - 平衡成本与功能 - 支撑城市NOA落地 - 众源更新探索 轻地图成为主流 BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整， 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要 素的“天级/周级”更新成为普遍预期。 按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等 精度要求 道路级别 (典型精度5-10米) 按需达到车道级或更高精度 (如信号灯等关键要素位 置，<50cm) 更新频率 相对较低 要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新 服务对象 人类驾驶员 自动驾驶系统 (机器) 价值体现 导航功能本身 (相对价值有限) 赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源 车辆系统融合 主要用于基础导航显示与座舱交互

人脑的小脑在机器人中对应的主要是动作学习模仿训练以及复杂动作的控制。而在机器人行业中，目前通常被称为机器人“大脑”，这主要 是因为相对于工业机器人，具有“大脑”的人形机器人对复杂运动的学习掌握能力明显增强，比如近期宇树、众擎、波士顿动力等公司在视 频中展示的人形机器人执行舞蹈，空翻高难度动作。至于对应人脑中的大脑的角色的硬件，目前人形机器人厂商多用中央控制器担任此角色， 但对于高级认知，信息处理能力尚未建立。展望未 资料来源：宇树科技官网、众擎科技官网、松延动力官网、浙商证券产业研究院 根据宇树、众擎、松延动力等厂商官网说明，可以发现目前主流机器人厂商都会将算力模组分为高低两个版本提供用户，其中低配的基础算 力模组可以完成一些遥控的走路、跑步、跳跃等基础性动作，二次开发部署潜力较弱，起售价均在10万元以内。宇树、众擎使用英特尔 Core i5及N97作为基础算力模组CPU，其中i5为成熟民用CPU而N97为一款低功耗 者、院校培训、创业者等需要对机器人进行二次开发，则需使用高算力模组的高配版本，整机价格可能会有数倍的价差。目前，绝大部分厂 商的高算力模组主要还是基于英伟达Jetson Orin平台进行开发。 厂商 宇树 宇树 宇树 众擎 松延动力 型号 GO2 G1 H1-2 PM01/02 N2 外形 基础算力模组 8核CPU 8核CPU 英特尔 Core i5 英特尔 N97 未知 高算力模组 英伟达Jetson Orin

展望“机器人+人工智能”在工业场景中的应用前景。 牵头编写单位： 信通院（江苏）科技创新研究院有限公司 参与编写单位： 苏州市机器人产业协会 苏州拓斯达智能装备有限公司 苏州钧舵机器人有限公司 苏州灵猴机器人有限公司 博众精工科技股份有限公司 苏州艾吉威机器人有限公司 捷螺智能设备（苏州）有限公司 珞石（北京）机器人有限公司 苏州市大族激光科技有限公司 追觅科技（苏州）有限公司 乐聚（苏州）机器人技术有限公司 .. 24 2、钧舵高稳定性的 LRA 系列直线旋转执行器 .............. 24 3、灵猴螺纹完整性检测机器人 .......................... 25 4、博众精工 MasterpieceAI 系统 ........................ 25 5、艾吉威全球首台 AI 语音交互 AGV 小千斤 ............... 26 （二）行业应用案例 硬件和软件的深度协同推动了算力效能的提升，为机器人的大规 模应用提供了算力支持。2024 年，全球 AI 大模型的参数量和数据量 持续增长，特别是像 Sora、GPT-4o、Gemini 等多模态大模型的出现， 进一步推动了算力需求的激增。当前，软硬件协同的方法正在不断提 升大规模智算训练效率。在硬件方面，高性能 GPU、专用 AI 芯片、 高速互联网络、大容量高速存储等技术，实现了大规模的算力供给， 为处理复杂、不

[ 出品 ] 上海财经⼤学数字经济研究院 [ 主编 ] 胡延平 上海财经⼤学特聘教授 [ 撰写 ] ⾼⻜ 孙硕 以具⾝智能在技术-产业-市场-应⽤等⻆度的⽣态化进展为基础，本报告聚焦在更 受各⽅关注的⼈形机器⼈⽅向，建⽴⾯向⼈形机器⼈的多维观察和动态研究框架，从 ⽣态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应⽤等⻆ 度，观察⼈形机器⼈在中国的年度进展，以资各⽅参考。 ⼈形机器⼈⽣态演进年度特征 特征之⼀，⼈形机器⼈进⼊规模化量产元年。2025 年下半年尤其是验证相关技术 产品商业价值的关键阶段。以优必选、宇树科技、特斯拉、Figure AI 等规模产线的建 成投产为标志，⼈形机器⼈进⼊"规模化量产元年"，头部企业实现千台级交付。 特征之⼆，产业群浮现，多路中国企业共同形成全产业链能⼒，全链基础上逐步 强链，开放协作的基础上加速⽣态化。核⼼模块与基础⽀撑系统，包括电机与减速 机器⼈的⾃主⾏动和多任务能⼒还⽐较有限。 特征之六，制造与研发能⼒推动成本下探，为产业化和市场导⼊进程加速。随着 硬件技术路线收敛、供应链成熟、中国制造优势及产业市场规模效应初步显现，⼈形 机器⼈成本和价格呈现双下降趋势。核⼼零部件因国产化推进价格显著降低。⼈形机 器⼈价格下探趋势明显，部分消费级产品价格已经进⼊⼗万元以下区间，为更⼤范围 应⽤创造了条件。 特征之七，产业企业横向协同、供应链协作、标准化⼯作的推动等，进⼀步助推

傅利叶智能、智元机器人等企业频频 发布产品。 • 我国发布的国家标准《机器人分类》（GB/T 39405-2020）将机器人定义为：具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执 行预定任务的执行机构。以此为基础，极光月狐研究院将智能机器人定义为：加入智能技术，能够实现自主感知、交互、决策、执行等操作的机器人。 定义及分类：从机械化、单一化向高度智能化、泛在化迈进， 智 组织实施500个以上智能制造示 范项目 江苏省机器人产业创新发展行动 方案 2024年4月17日 江苏省工业和信 息化厅等五部门 培育5家具有国际竞争力的 机器人企业、新增10家以上 省级以上专精特新企业 2025年成为全国机器 人产业创新发展和集 成应用高地，2027年 争创国家级产业发展 集聚区 2025年机器人产业链 规模达2000亿元，核 心产业规模超250亿元 遴选50个标杆示范机 器人应用场景 重点领域机器人密度 爆发降低开发成本，共同促进机器人落地通用场景 资料与数据来源：公开资料 数据收集与预处理 在智能机器人开发中，大模型 可整合来自摄像头、传感器等 设备采集的图像、声音、物理 信号等数据，将原始数据转化 为适合模型训练的高质量数据 集，极大提升数据准备效率与 质量。 1 大模型 模型训练环节 大模型可实现多任务学习，让 智能机器人同时学习多种技能 与行为模式。借助迁移学习， 在一个任务上训练好的模型参

民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 2024年，国家高度重视人工智能发展，将其纳入国家战略，各地政府积极推进科研创新与算力 缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 等 问 题 仍 引 发 一 定

民营企业的关键角色与发展前景，进一步强调了人工智能产业的战略地位。 2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出 相应研究成果。 3 摘要 ABSTRACT 2024年，国家高度重视人工智能发展，将其纳入国家战略，各地政府积极推进科研创新与算力 缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 等 问 题 仍 引 发 一 定

M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 背景与结论 3 ◆ M2觅途咨询聚焦人形机器人产业、持续输出前瞻洞见，希望为产业提供全面、可靠、新颖的视角，帮助全产业生态玩 家理性决策，助力产业健康、可持续发展： • 2024年1月，发布《人形机器人核心硬件市场发展白皮书》，获得上游产业链等各界广泛关注 • 2024 Reserved. Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 全球主流人形机器人落地场景及规划 纵览全球主流人形机器人产品应用场景规划，Top3应用场景为工业、家庭、商业服务。 *排名不分先后 已公布 规划中 典型企业 国家 机器人名称 企业/产品概况 产品形态 Figure AI 1X Tesla Agility Robotics Boston 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 类人形 类人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 人形 乐聚 中国 Kuavo夸父 人形 里工智能 广汽 PNDbotics 众擎机器人 小鹏 普渡机器人 中国 中国 中国 中国 中国 中国 SE01 Iron 里掂F1 GoMate Adam 闪电匣Arm 人形 人形 人形 人形 人形 类人形 工业生产 商业服务

我们在哪些领域看到了人工智能机器人的技术进步？ 近年来，机器⼈技术在稳健和坚固平台的可⽤性⽅⾯以及在能⼒⽅⾯都取得了快 速进展。像波⼠顿动⼒的Spot和ANYbotics的ANYmal这样的机器⼈已经发展成 为可靠、多功能的⼯具，现在⼴泛⽤于在具有挑战性的环境中进⾏检查、监视和 搜救。⽀持这种转变的控制、规划和机器学习⽅法的技术进步现在越来越多地被 应⽤到新⼀代⼈形机器⼈平台上。 Ingmar Posner ⼼的发展。我是⼀位技术爱好者，我相信机器⼈技术，机器学习和⼈⼯智能等技 术有望帮助我们解决当今⼀些最紧迫的挑战。然⽽，这项技术被⽤于对社会有害 的⽬的，如信息误导和战争，仍然是⼀个重⼤关切。要将这⼀最新技术⾰命转变 为我们所有⼈的成功，需要技术开发⼈员、⽴法者和整个社会共同努⼒。 © 2024 花旗集团 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载,文档Id:402623 1.基础模型 强化学习是机器学习的⼀个领域，允许AI模型学习如何做出决策，通常是在新的和动态 的环境中。 2017年由Google引⼊的“transformer”架构的出现，“ 为AI领域带来了⾰命性的变⾰，并且有望为机器⼈技术做出相同的贡献。它代表了AI 系统设计和训练⽅式的根本变⾰。 transformer 不依赖于带标签的数据集，可以从⾮结构化和⽆标签的数据中学习，使其更 加多功能且强⼤。