成主要源于人形机器人对电机数量与性能的双重高需求。 未来智能移动机器人动力系统将呈现“更高效、更聪明、更绿色”的特征，通过材料革新、 AI 融合、能源突破，实现从“功能执行”到“自主进化”的跨越。其发展不仅依赖单一技术进步， 更需跨学科协同，最终推动移动机器人在工业制造、仓储物流、商用服务等场景的泛在化应用。 其中，作为动力系统核心的电机与减速机，其发展也将围绕效率革命、智能重构、生态协同三 ...................................10 第 2 章 智能移动机器人动力系统需求分析 ...................................................................11 2.1 智能移动机器人动力系统核心需求分析 .............................................. ................................11 2.2 智能移动机器人动力系统未来发展趋势 ..............................................................................12 第 3 章 智能移动机器人电机市场发展现状分析 ....................................

25 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 ◼ 国网市场存在问题： 12.新型电力系统： -新型电力系统建设对电力市场建设提出新要求，如新能源的广泛接入、源荷互动的加强、电力市场与碳市场的协同等。 -需要通过深化电力体制改革、推动电力市场创新、加强市场与系统的协同等手段，适应新型电力系统建设的需求，推动电力行业 的绿色低碳转型和高质量发展。 ◼ 总结： 综上所述，2024年 综上所述，2024年国网电力市场在市场建设方面取得了显著进展，但仍面临新能源参与、系统调节能力、市场机制完善、分布式 光伏、储能发展、新型经营主体、负荷侧调节能力、容量保障、市场衔接、技术标准、合规管理以及新型电力系统建设等多方面 的挑战和问题。需要持续深化改革、推动创新、加强协同，以应对这些挑战和问题，推动电力市场的持续健康发展。 4 三、挑战与应对策略 （一） 27 ◼ 挑战：根技术、大小模型、开放生 能源场景中的复杂逻辑。 4、模拟与仿真结合：将DeepSeek与能源系统模拟软件集成，利用模拟软件对能源系统的物理过程进行精确模拟，DeepSeek基于模拟 结果进行逻辑分析和决策优化，如在电力系统规划中，结合模拟软件的潮流计算结果，DeepSeek进行更合理的电网布局和调度逻辑分 析。

投资建议： 看好国内数据中心建设带来的电源国产替代机会，以及技术迭代加速后 HVDC 以及巴拿马电源和 SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 2.0 时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 提升新能源有效需求，绿色电源和数据中心耦合将成为趋势。 对电力负荷和 用电量形成进一步拉动。 图表2： 国内主要云厂商数据中心资本开支统计 资料来源：华泰研究预测 AI 数据中心有望促进我国新能源消纳 与美国情况不同，我国电力系统当前供需格局趋于宽松，且电网保供能力较强，数据中心 企业尚可以依赖电网供电实现 AI 大模型训练和推理，与核电、气电等稳定电源签订直连保 供协议的必要性弱于美国同行，这也反过来给新能源供数据中心提供了机会。从项目角度 入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》首次提出到 2025 年底，国家枢纽节点新建 数据中心绿电占比超过 80%。2024 年国家发展改革委、国家能源局发布的《加快构 建新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》和国家发展改革委、工业和信息化部等 发布的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》重申并强调这一目标。地方政策也在 逐步提升要求。2021 年北京要求新建数据中心绿电占比≥10%；2024

.........................................................................................30 2.2.2 动力系统.................................................................................................. 人形机器人由大脑、小脑、机械臂、灵巧手、腿足、一体化关节 等关键部分组成，集成实现对环境的感知交互、运动控制、任务执行 等功能，涉及整机、传感器、执行器、控制器和动力能源等关键部组 件，本白皮书将从机械本体与核心部件、动力系统、多模态感知与场 景理解、自主任务规划与决策、运动规划与控制、移动操作与人机交 互、大模型训练系统、仿真训练系统、操作系统等维度分析人形机器 人的关键技术研究现状和发展趋势，并从中识别标准化需求。人形机 成为主流趋势。智 能化的传感技术将在触觉感知中发挥更大的作用，配合人工智能算法 优化，电子皮肤的功能将得到显著提升，将推动人形机器人向更高智 能化、柔性化的方向发展。 36 2.2.2 动力系统 目前人形机器人的动力能源设计包括电驱动、液压和气动等多种 方式。 人形机器人电驱动技术是指利用电机作为动力源，通过电能转化 为机械能，驱动人形机器人的关节、肢体等部件进行运动的一种技术。

未来技术方向展望 : 强推理模型监管和保证 – 语言模型抗拒对 齐 Language Models Resist Alignment, https://arxiv.org/abs/2406.06144 弹力系数 k ：表示为大模型本身性质，与模型参数量和预训练数据相关； 长度变化量 x ：表示对齐前后的模型的变化，一般用 KL 散度刻画； 弹力 F ：对齐后的模型抗拒发生分布改变，产生恢复预训练分布的“弹力”； 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布 pθ’回弹到预训练分布 pθ 倾向，从而抗拒对齐 ; 胡克定律：在弹性限度内，弹簧弹力 F 和 长度变化量 x 成线性关系，即： F = — kx ， 弹力系数 k ，弹力与其形变方向相 反，表 示它有使系统不改变的趋势 ; 从胡克定律到大模型的弹性（而抗拒对齐） 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ pθ ’ pθ u 大模型被视作一种压缩器，预训练和对齐过程则是：

作为战略目标的一部分，深入融入业务场景，推动创新和增长。 深耕 AI 赛道十载，UMU 凭借丰富的数智化转型实践，致力于打造 AI 驱动型组织，提供 从 AI 战略规划到应用落地的一站式解决方案。用 AI 力系统化提升组织的 AI 认知与实 践能力，实现 AI 与业务的深度融合，以可量化的效能提升和流程优化，为客户创造持续 增长的商业价值。 课程自上线以来，已吸引众多全球 500 强及行业领军企业采购课程，从企业决策层到执

模拟出 来，并且训练过程需要大量的“试错”。为了弥补强化学习的不足，许多研究选择将强化学习与监督学习（SL） 结合，例如隐式效用，通过使用监督学习对CNN编码器进行预训练。监督学习通过“标注数据”助力系统更好地理 解环境，强化学习则帮助系统在复杂环境中逐步优化自身策略。二者结合，让系统既能从已有的知识中学习，又 能在实践中持续改进。 图5：行为克隆（BC） 资料来源：Chen L, Wu P, Box）产品的销量达到百万量级，位列国产供应商第一梯队，承担 起进口替代的重要战略角色。拿森科技是为数不多兼具Onebox、 Twobox完整线控底盘综合解决方案的新势力企业，在2018年便实现 了国内首个电控制动助力系统NBooster的大批量投产，在2023年实 现了Onebox产品的批量投产。总体看，行业格局偏向走马圈地，新 势力厂商与背后车厂的绑定日益稳固。在主流OEM供应链不断收缩、 供应格局趋于头部集中、窗口期即将关闭的大背景下，企业的核心