这使多台机器人之间能够协同作业，共同完成更复杂的任务，提 升整体任务执行效率、提高容错性。目前该技术中的协调控制、 动态任务分配和协调路径规划已经较为成熟，已经在仓储物流系 统、无人机群等领域开展应用。“十五五”时期，该技术将进一 步升级，从“由一个大脑统一指挥”逐步向群体智能发展，即形 成一种去中心化、自组织、群策群力的统一行动的能力，该技术 的发展将使机器人能够进一步深入复杂多变的场景，执行应急救

起。当然，智能体和智能体AI 如果有意构建，企业可以将他们正在追求的所有分布 式人工智能努力整合，构建一个认知数字大脑。他们 可以将工作流程、机构知识、价值链、社会互动以及 关于商业和世界的许多其他关键数据硬编码到一个系 统中，该系统能够以比以往任何时候都高的水平理解 和行动。 这是我们需要真正关注的真正颠覆。因为现在，尽管高 管们竞相实施这一代人工智能，但很少有人能超越各个 独立的部件，真正理解他们实际上正在构建的范围：人 主的信任程度，人们对人工智能的信任程度，或者企业 与其关系网中成百上千的其他变体。 这些问题是领导者需要解决的问题。自主性是下一代商 业增长和创新的钥匙。我们希望员工能够更加自主地工 作，拥有一个由他们指挥的代理团队。我们希望客户能 够自由地与自主企业系统互动，按需购买或享受一定程 度的定制化服务。 路线图的第二维度是思考如何建立对人工智能本身的信 任。到目前为止，负责任的人工智能领域已成为一个确 立 定义明确的目标。自主性使我们摆脱了这种束缚，因为 能够自主构建和执行代码的系统有望成为强大的业务编 排者和操作者。机会无限；它预示着一个无摩擦、基于 意图的系统未来。但这同时也意味着构建和训练这些系 统的方式将发生根本性的变化。正如人工智能之父杰弗 里·辛顿所说：“我们设计了学习算法，但当这个算法与数 据交互时，它会产生复杂的神经网络，这些神经网络擅 长做事情，但我们并不真正了解它们是如何做到这些事

在自动驾驶中，强化学习的目标是让车辆学会在复杂多变的交通环境中做出最优决策，例如如何转弯、加速、刹 车等。由于驾驶过程中存在众多不确定因素，如交通流量、路况变化等，决策任务极为复杂。强化学习通过让系 统与环境互动，不断优化驾驶策略，从而提高驾驶的舒适性和安全性。 强化学习在应用中面临的主要挑战是需要大量的数据进行训练，而现实中很难保证所有可能的情况都能被模拟出 来，并且训练过程需要大量的“试错 的需求外，对云端算力要求也很高。由于端到端系统依赖大规模数据集，训练过程对算力资源需求极高，尤其是 为了使大模型具备复杂路况识别能力，需要在大量模拟场景和真实世界数据上进行训练。通常，样本量越大，系 统越成熟，这也推动了对高性能计算芯片和计算模块的需求。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯 片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏 型融合DeepSeek，其语音助手 AI Eva能力将得到提升，进一步进化出深度思考能力。极氪团队会持续对自研大模型 Kr AI 做 推理能力训练，希望进一步提升对用户模糊意图、隐性需求理解与预测能力。 东风系（岚图、猛士、奕派、 风神、纳米） 主要应用在智能座舱场景。岚图汽车表示已完成与DeepSeek模型的深度融合，在2月14日将推出一个OTA来更新部分AI功能。 融合后岚图知音的“逍遥座舱”将能够

务热线在实现各 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控 和评估 政务热线涉及大量市民个人信息，数据安全问题不容忽视。大模型的部署需 要确保数据存储加密、访问权限控制，并防止数据泄露。例如，可通过联邦学习 等技术，在保护隐私的前提下实现数据共享与模型优化。此外，需要严格规范系 统的日志记录，确保每一次数据调用都有迹可循。 2.人机协作的合理分工 尽管大模型能够提升服务效率，但完全依赖智能系统可能会影响用户体验。 31 部分市民仍习惯于与人工客服交流，尤其是在处理复杂或紧急事务时。因此，应 事平台。市民和企业可以通过该平台使用文件审核等功能模块。系统能够根据用 户提交的需求文件，提供修改建议，并反馈修改原因和依据，同时突出显示需要 修改的语句。 为满足公共资源交易主体在招投标需求文件及政策文件解答方面的需求，系 统通过接入智谱 GLM 大模型，以松耦合的方式嵌入海淀区交易平台的原始系统 中。这一集成不仅提升了交易主体处理投标文件的效率和准确性，还确保了文档 的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI

务热线在实现各 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在厘清承办单位职责，精准分类来电诉求的基础上，数智化进一步规范了 政务热线统一受理、按责转办的业务办理流程，大模型能够对流程进行实时监控 和评估 政务热线涉及大量市民个人信息，数据安全问题不容忽视。大模型的部署需 要确保数据存储加密、访问权限控制，并防止数据泄露。例如，可通过联邦学习 等技术，在保护隐私的前提下实现数据共享与模型优化。此外，需要严格规范系 统的日志记录，确保每一次数据调用都有迹可循。 2.人机协作的合理分工 尽管大模型能够提升服务效率，但完全依赖智能系统可能会影响用户体验。 31 部分市民仍习惯于与人工客服交流，尤其是在处理复杂或紧急事务时。因此，应 事平台。市民和企业可以通过该平台使用文件审核等功能模块。系统能够根据用 户提交的需求文件，提供修改建议，并反馈修改原因和依据，同时突出显示需要 修改的语句。 为满足公共资源交易主体在招投标需求文件及政策文件解答方面的需求，系 统通过接入智谱 GLM 大模型，以松耦合的方式嵌入海淀区交易平台的原始系统 中。这一集成不仅提升了交易主体处理投标文件的效率和准确性，还确保了文档 的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI

特斯拉对其合作图商提供 的地图数据质量有极高要求。 具体要求： 需要地图数据不仅准 确，还要具备良好的“路线规划友 好度”（AP friendly），即路线规 划结果能更好地适应其自动驾驶系 统的偏好和能力。同时，地图提供 的环境要素（如道路结构、限速、 交通规则等）需高度准确，以支持 FSD系统的环境理解和合规行驶。 数据安全与合规的挑战 敏感性： 自动驾驶数据（包含精 确地理位置、环境图像等）的采集 务，结合经验丰富的本地化支持团 队和全球合规指导，为中国车企提 供“保驾护航”式服务。 高级别自动驾驶支持： 为全球超过5400万辆 汽车的辅助驾驶和自动驾驶功能提供核心技术 支持，已为L2+、L3级及更高级别自动驾驶系 统提供量产解决方案，具备丰富的HD Map集 成与量产经验。 开放平台战略： 通过开放UniMap（支持人机共用的 统一地图平台）能力和提供开发者工具，鼓励合作伙 伴基于HERE平台进行创新和应用开发。 战略重点： 将“帮助中国企业出海” 视为HERE的重要使命和业务重心。 双向数据与学习进化： 超过4400万辆汽 车使用HERE服务，并反馈实时传感器数 据，形成“云与车”双向学习闭环，支持系 统持续学习与优化，构建持续增长的数 据生态。 资料来源：HERE公开资料，泰伯智库 创新者研究 HERE：AI驱动位置智能，赋能软件定义汽车，支持中国车企全球化 版权声明：本报告版权归泰伯

玩家不断加入中；人形机器人领域“新血液”频出。 资料与数据来源：月狐研究院整理 核心零部件及系统 驱 动 系 统 减速器 电机 绿的谐波、瑞迪智驱、福德机器人、 同川科技、中大力德、昊志机电 鸣志电器、伟创电气、拓邦股份、步科 股份、昊志机电、禾川科技、鼎智科技 感 知 系 统 雷达 编码器 摄像头 力传感器 触摸传感器 奥比中光、森云智能、 海康机器人、奥普特科 技、凌云光技术 为应对这些问题，应首先加强技术研发，确保机器人 的可靠性和安全性。在研发验证到规模化落地的阶段 内逐渐完善法律法规，明确人形机器人的权利与义务 边界，同时开展伦理教育，引导公众正确看待人机关 系，推动人形机器人在符合人类价值观的前提下健康、 可持续发展。 目前人形机器人行业仍面临大规模商业化难题。受技术发 展制约，虽然目前已有成品，但多处于实验室研发和测试 阶段。人形机器人在复杂环境下的可靠性、人机自然交互 5）其他合法收集的数据。以上均系依据相关法律法规，经用户合法授权采集数 据，同时经过对数据脱敏后形成大数据分析报告。 3. 数据周期及数据指标请参考各页标注。 4. 免责声明 月狐数据MoonFox Data所提供的数据信息系依据大样本数据抽样统计、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出。由于统计分析领域 中的任何资料与数据来源和技术方法均存在局限性，月狐数据MoonFox Data也不例外。月狐数据MoonFox

20% 80.81% 84.70% 84.70% 70.00% 业 务 智 能 编 排 推 断 合 理 性 业 务 智 能 编 排 隐 含 信 息 理 解 业 务 智 能 编 排 因 果 关 系 准 确 性 �������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E 90.20% 90.00% 89.00% 91.60% 91.50% 88.00% 84.70% 84.70% 70.00% 网 络 故 障 根 因 分 析 推 断 合 理 性 网 络 故 障 根 因 分 析 隐 含 信 息 理 解网 络 故 障 根 因 分 析 因 果 关 系 准 确 性 ���������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E ������������������������������������������

深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 与未来发展方向。其内容涵盖了人形机器人的定义、分类、发展历程、 产业与技术现状、标准化现状与需求、产业/技术/标准图谱、标准体 系建设以及标准全生命周期管理与标准化生态构建等多个关键维度， 致力于为企业、研究机构、投资者以及政府管理部门提供坚实的技术 支撑与决策依据，助力各方深入洞察人形机器人产业发展趋势，加速 技术创新与应用场景的深度融合。 17 造具有国际影响力的人形机器人产 品等 浙江省 《关于培育发展未来产业的指导意见》 （浙江省） 2023 年 提出发展仿生机器人，开展仿生感知 认知、生机电融等技术研究突破与系 统集成，强化商用场景和个人、家庭 应用场景探索 浙江省 《浙江省人民政府办公厅关于加快人工 智能产业发展的指导意见》 2024 年 提出人工智能技术集群化发展方向， 因地制宜建设人工智能特色产业园 精度、全 方位的感知能力。这得益于传感器技术的飞速发展，如高精度视觉传 感器、激光雷达、惯性测量单元等，它们能够实时获取并分析周围环 境的数据。特别是双目三维环境感知技术，通过模拟人类双眼视觉系 统的观测原理，利用双目相机对获取图像进行立体匹配，得到图像中 像素点的准确视差，从而获取周围环境的准确深度信息。这一技术的 运用，使得人形机器人能够在复杂的三维工业场景中，对外界环境进 行真

天翼云、中国联通-联通云 和中国移动-移动云）和互联网运营商（阿里云和华为云等）。以长江云互联网数据中心 为案例，其计算额定功率为 134kW（24 台设备机架*7kW 单机架功率输出*0.8 需要系 数），该项目选用 240 kVA 模块化 UPS 电源（6 个 40kVA 功率模块）。 2） 超算中心-超算算力：主要基于超级计算机，通常用于科学计算，超算中心设备往往具 备高度定制化。根据 DeepSeek等大模型平台迸发的 AI推理需求形成叠加效应。 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升，但是同时我们 也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升，主要系服务 器其它部件，例如内存、存储、网络等亦在同步提升功耗。尽管 DeepSeek 大幅降低了训 练成本，但是正在催生更庞大的应用生态，带动推理需求快速上升，我们认为训练向推理 的切换并不会改变功耗膨胀 巴拿马电源与传统 HVDC 系统的核心差异在于移相变压器。相比于传统供配电方案，巴拿 马电源通过集成优化供电链路节省低压柜和配电柜，并通过移相变压器代替传统工频变压 器来免去补偿柜、电容补偿、有源滤波柜，主要系移相变压器具备多绕组，谐波含量主要 有 3/5/7 次谐波，畸变率小于 5%，因此不需要配置滤波器，省掉功率因数调节环节。 图表17： 巴拿马电源方案设备组成、内部结构和原理一览图