产品开发、简化设备安装并降低产品总成本。消息内容的标准化则通过实现与多个应用和生 态系统的有效连接，进一步提升了设备的价值。 接下来两个部分将探讨利用极少的IP网络以及特定领域应用层来打造面向大众市场的AIoT产 品的可行性。 标准设备网络 全球有数百种各具特色的设备网络——有线、无线、基于IP、非IP、全栈式、LAN、PAN、 LP-WAN、蜂窝网络、卫星网络等等，连接着数十亿台设备。这些网络在过去30年中不断发

商业化进程，通过虚实融合的混合增强模式 实现关键场景落地；长期维度上，其将演进为具身智能生态的基础设施级技术，持续赋能物理交互能力的进化迭代。基于此，本研究提出以下两类遥操作技术 商业化路径的可行性分析。 众包训练员 具身本体企业 众包数采平台 数采任务 认领下发 数采完成 数据上传 数采需求 受理 数采需求 受理 数据平台通过众包形式以低 廉价格获取海量数据，并服 务各家具身本体企业

发展 端到端的语音大模型、以DiT、ViT为代表的视觉大模型。 大模型应用逻辑：1）替代逻辑-小模型既有场景，但大 模型的效果更好 2）可行逻辑-原本小模型在某些场景能 力无法达到，大模型具备可行性 3）创新逻辑-大模型发 掘了客户需求，在需求侧未提出要求情况下创造新场景 需求 各家积极发展结合强化学习、思维链的“后训练“，推出深度推理模型。在效率优 化方面，稀疏注意力、线性注意力等相关机制可大幅降低内存和计算成本。 应用侧：对B端+C端应用落地的作用 强化 学习 合成 数据 模型 蒸馏 技术 创新 • 重新审视传统大模型训练方法，可能过度依 赖监督学习，强调模拟人类思维方式 • 证明无需预设推理框架的可行性，为不受人 类先验约束的人工智能提供新的可能性 • 通过GRPO快速迭代高质量链式思考数据， 在特定场景下可以达到人类标注数据的效果 • 展示了模型生成数据到数据反哺模型的正向 循环，有望提升行业整体的数据使用效率

发展 端到端的语音大模型、以DiT、ViT为代表的视觉大模型。 大模型应用逻辑：1）替代逻辑-小模型既有场景，但大 模型的效果更好 2）可行逻辑-原本小模型在某些场景能 力无法达到，大模型具备可行性 3）创新逻辑-大模型发 掘了客户需求，在需求侧未提出要求情况下创造新场景 需求 各家积极发展结合强化学习、思维链的“后训练“，推出深度推理模型。在效率优 化方面，稀疏注意力、线性注意力等相关机制可大幅降低内存和计算成本。 应用侧：对B端+C端应用落地的作用 强化 学习 合成 数据 模型 蒸馏 技术 创新 • 重新审视传统大模型训练方法，可能过度依 赖监督学习，强调模拟人类思维方式 • 证明无需预设推理框架的可行性，为不受人 类先验约束的人工智能提供新的可能性 • 通过GRPO快速迭代高质量链式思考数据， 在特定场景下可以达到人类标注数据的效果 • 展示了模型生成数据到数据反哺模型的正向 循环，有望提升行业整体的数据使用效率

最后，随着基础模型深入到物理学和化学等其他科学 领域，将这些模型调整为使机器人对物理环境有更深 刻的上下文理解，将是下一步重大进展。 并且，技术障碍只是企业采用的一部分途径。信任对于 真正的现实世界可行性也将至关重要。人们不仅需要与 周围的机器一起工作，还需要信任并依赖它们。希望推 动机器人革命的企事业必须考虑人机关系的新维度。例 如，当负责任的AI实践迁移到物理世界时会发生什么？ 当机器面临紧急情况或即将发生的意外时，它将做出什 要获得这些好处，他们不仅需要在技术整合上，还需要 在这些机器的社会整合上走在最前沿。 当然，随着基础模型为这一代机器人铺路，企业领 导者也需要密切关注其他新兴技术革新，这些革新 对于使这些机器在实际环境中具有可行性至关重要 。极低的能耗将是核心竞争力，使得它们能够持续 运行并具备所需的效率来应对分配给它们的任务。 延迟也将是关键： 现在是开始构建您的机器人未来的时刻。随着通才学会在新环 境中导航、与其中的人建立联系，并通过自主“思考”解决问题 究所，它开发了一种为设计师调优的生成式AI助手，该 助手符合工程限制。 124 它有助于创意过程，并理解如 拖曳和客舱尺寸之类的概念，让设计师在开始新项目时 能够接触到工程基础知识。它并不取代设计师或工程师 ，而是确保有更高可行性的设计方案，从而提高他们的 协作。 将Wayfair作为例子，开发者配备了Gemini的“代码助手” 。 125 这项技术使他们的设置环境速度提高了 55%，单 元测试覆盖范围增加了 48%。60%

造业、家庭典型场景下机器人泛化能力的提升进行了市场调研、测试 开发和场景验证，为打造通用场景的人形机器人展开了联合创新。 在制造场景下，华为云与乐聚团队深入亨通线缆车间一线展开调 研，针对工业企业的普遍性业务痛点，进行技术可行性分析，定义整 体产品形态、任务指标和行动计划，以扫码包装、物流搬运、沾锡工 序等作为典型场景进行验证。 图 15 搭载盘古大模型的夸父在江苏亨通工厂实习

五、人形机器人标准体系建设 5.1 标准体系参考结构 图 10 人形机器人标准体系参考架构 人形机器人标准化体系是建立人形标准质量体系的重要环节，由 于人形机器人本身的复杂性，标准的必要性和可行性分析角度需要涵 盖多个维度，以确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 从标准价值链来看，标准化方向包括基础通用、关键技术、典型 61 产品、任务场景、行业应用等多个环节。基础通用标准是人形机器人 同时减少了人为错误，确保了质量一致性和可靠性。此外，H1 的灵活 性使其能够快速适应生产线上的不同任务和需求变化，提高了生产线 的适应性和柔性，满足了多样化产品需求。 77 该案例不仅验证了人形机器人在动态工业流水线中的实际可行性， 还为其他企业提供了可以借鉴的具体解决方案。通过该应用，企业能 够更好地理解和应用机器人技术，推动工业生产的自动化进程，降低 对人工劳动力的依赖，从而在提高产能的同时降低生产成本。此外，

的数字 化技术将会成为流量增长的“良药”。营销方面，金融机构 可以利用数字孪生技术创建具备足够历史数据和其他客户 行为推断能力的产品平台。机构在推出新产品或服务前，数 字孪生可用于评估市场可行性和客户需求，并预测客户将来 可能需要什么样的产品，如何利用正确的优惠政策激励客 户，这将成为机构创新的驱动力。 34 2.提升运营与风控效率 数字孪生可用于模拟和分析不同的场景，尤其在金融机

时纠正。其次，不同于大多数计件型工作的工作成果可以通过仪器或肉眼快速扫 描完成质量评估，热线服务数据是以语音为主要内容的非结构化数据，在缺少先 进质检技术的情况下需要质检人员依据个人经验进行评估，完全不具备批量扫描 质检的可行性。最后，长期依靠专人进行评估，不仅难以避免人工偏误，同时也 23 无法避免部分质检人员可能对接线员的中低风险违规进行包庇。 第二，难以对热线服务体系进行全量质检评估。一个城市的政务热线每日接

时纠正。其次，不同于大多数计件型工作的工作成果可以通过仪器或肉眼快速扫 描完成质量评估，热线服务数据是以语音为主要内容的非结构化数据，在缺少先 进质检技术的情况下需要质检人员依据个人经验进行评估，完全不具备批量扫描 质检的可行性。最后，长期依靠专人进行评估，不仅难以避免人工偏误，同时也 23 无法避免部分质检人员可能对接线员的中低风险违规进行包庇。 第二，难以对热线服务体系进行全量质检评估。一个城市的政务热线每日接