1 人形机器人标准化白皮书 （2024 版） 全国机器人标准化技术委员会 2024 年 12 月 3 目 录 前 言....................................................................................................................................... ......................................................................................27 2.1.5 产业对标准化的需求................................................................................................ .............................47 2.2.10 关键技术标准化需求分析.................................................................................................48 三、标准化现状与需求.......................................

理解和应对复杂情况的能力。因此，AI应用必须与家庭的多个系统相连接，如灯光、门窗、 摄像头、安全传感器、HVAC、家电、AV设备、管道、灌溉系统、泳池、汽车和能源等。通 用连接需要在两个方面进行标准化——设备网络和应用层。让我们以消费电子行业为例来看 看这是如何运作的。 AIoT重新定义设备连接性 AI的爆发式增长促使联网设备制造商来满足IoT产品快速增长的需求，这些产品能为基于AI 基于IP的网络；（2）一个软件应用层，能在设备和应用之间实现直接、安全的多厂商通信。 这种对设备连接的新定义在垂直领域内将消息分发与消息内容相结合。连接的标准化可加速 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 展演变，每一种都有其令人信服的应用场景和商业模式。起初，网络的快速创新让嵌入式设 备制造商能够基于能效、覆盖范围、mesh网络技术、安全性、易用性、设备功能、成本和 产品兼容性等方面来打造差异化产品，而无需等待繁琐复杂的全行业标准化流程。然而等待 是值得的。如今，少数几个行业标准网络涵盖了所有相关的设备联网特性和功能。设备连接 第3页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 版权所有 ©2024

Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓ 迎宾引导 ✓ 导览讲解 ✓ … 多动作组合 ✓ 平面清洁 ✓ 衣物餐品洗涤 ✓ … 复杂任务、多形式交互 ✓ 餐饮制作 ✓ 照料护理 ✓ 维修 ✓ … 工业场景 标准化程度最高。 ✓标准化物料数据 ✓标准化场景标签 家庭场景 标准化程度中等。 ✓活动范围相对有 限 ✓交互对象较多元 商业场景 标准化程度较低。 ✓环境最开阔多变 ✓交互对象最多元 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 Reserved. 示例：某全球头部企业落地场景规划 以某全球头部企业为例，规划场景由工业向家庭、商业演进。短期优先胜任工种以工业（搬运、质检、工站衔接、基础组装）为主。 10 逻辑：整体从高标准化环境与任务的工业场景开始；逐步布局环境范围有一定局限性、且周边物体类型相对局限的家庭场景；最终落地环境多变复杂的商业场景 2025 2026 2027-2030 工业服务 “找能做的工作”->“拓展连续工作任务”

建设过程中，中集集团构建了集团级一体化流程平台，通过四大核 心能力重构企业运营体系。第一，打造标准化流程引擎底座，实现跨组织流程统管。 第二，构建多端协同的移动审批门户，形成全集团统一的交互体验。第三，贯通异构 系统的流程链路，实现流程集成。第四，通过智能流程分析平台，实现端到端流程效 能分析。该平台通过全生命周期管理闭环，实现中集集团流程标准化、数字化、可视 化运营。 图 1 中集集团流程平台 建设亮点一 14 15 个核心业务系统的集成工程，涉及 48 个关键业务接口的沟通、注册、调用、调试 等。 此次云迁移与集成架构升级，不仅构建了流程平台的弹性扩展能力，更搭建起跨系统 流程协同的标准化通道，为集团级流程治理提供高可用性支撑。 建设亮点二 一张流程地图，精准导航高效协同 中集集团通过在智能流程协同平台上构建流程地图，实现业务流程定位效率与管控能 级的双重提升。基于智能推荐 供给侧，技术供应商的竞争格局正经历重构。头部平台型供应商通过技术整合加速生态构建，已展 现出“平台+场景”的双轮驱动能力。其通过统一流程引擎整合 SAP、CRM 等多系统数据流，并在 诸多行业沉淀出标准化流程资产库。 未来技术供应商的核心竞争力将体现在三个方面。一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是

等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人形机器人。 （三）工业领域将成为短期内智能机器人应用落地的主战场 自动化水平高、结构化、封闭式的工业场景是当前技术条件下智 能机器人最大的应用市场。工业环境相对标准化，生产流程固定，对 机器人的自主性和泛化性要求较低，部分领域如汽车、电子信息等已 3 经率先实现了工业机器人的规模化应用。根据国际机器人联合会 （IFR）在 2024 年 10 月发布的《2024 质量管理类应用占比约为 22%，主要原因是机器视觉检测的成 熟，AI 优化了图像识别复杂和精度，实现了万物识别，检测机器人 2 国际机器人联合会（IFR）《2024 世界机器人报告》 13 的应用从标准化领域拓展到非标领域，应用范围大大拓展。 此类场景“机器人+人工智能”应用模式主要为“机械臂+识别类 模型”，AI 应用的主要目标是识别外观缺陷情况，随着机器视觉检 测能力的提升，机器人可以适应各类大小、形状、质地的检验对象， 能巡视实现全天候运作，通过红外热成像在线实时测温,当温度出现 异常时报警。 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 试验验证和产线优化场景处于价值链的两端，附加值较高、应用 难度大，占比均为 5%。近年来，随着设备标准化和自动化程度的提 高，各类搬运、测量、焊接机器人及其他生产设备实现互联互通，并 通过统一的控制平台和模型算法开展协作，为产线和研发的智能化创 造了基础条件，但是由于前期投入大、回报周期长，目前这两类场景

第三方算力中心服务商，三是企业或地方政府的自建算力中心。三大供给方 通过各自的特色与优势，共同驱动算力中心租赁行业的持续发展与创新。 1）三大电信运营商：作为网络基础设施的提供者，电信运营商的算力 中心服务以标准化需求为主，便于企业进行快速部署和接入，旨在通过 其庞大的网络覆盖能力，为用户提供稳定、可靠的算力资源。 2）第三方算力中心服务商：具备高标准等级的算力硬件和运维能力， 为高性能算力和节能方案提供支撑，兼具传统零售业务和大规模批发定 传统电信运营商 第三方算力中心服务商 • 低，以标准化产品为主 • 高，提供定制化服务，从设计、建设、服务 内容均可按照客户需求定制 • 单一网络接入，带宽租赁服务为主 • 云资源池 & 机柜托管 • 标准化服务 • 网络接入丰富 • 多元化服务，包含带宽租赁、机柜托管、异 地镜像、VPN、数据备份等 • 定制化服务解决方案 • 较弱，以标准化的运维服务方案为主 • 较强，提供7*24小时专人运维服务，具备高 当前运营容量存量区域分布2 “4+N+31+X”算力中心资源布局 • X：面向300多个地市，按需建设，灵活部署X个 下沉式边缘云。 • N：建设N个中心资源池，辐射全国各大地区，满 足全网标准化需求。 • 31：面向31个省，统一标准，满足属地化用户需 求，建设多个省级资源池，实现云服务100%覆盖。 • 4：在长三角、京津冀、大湾区、陕川渝4大热点 经济区布局高品质资源池。 注： 1

计划(2024—2027年)》 ◆ 2024年9月9日，全国网 络安全标准化技术委员会 发布《人工智能安全治理 框架》1.0版。 ◆ 2024年6月19日，四部 门联合印发《国家人工 智能产业综合标准化体 系建设指南（2024版）》 ◆ 2024年3月18日，市场监管 总局等18部门联合印发《贯彻 实施〈国家标准化发展纲要〉 行动计划（2024—2025年）》 7 ©2025.3 Zero DeepSeek R1 Zero DeepSeek R1 采用GRPO（组相对策略优化） 进行强化学习训练 • 准确性奖励：评估模型输出内 容是否正确 • 格式奖励：评估模型是否使用 标准化格式输出推理过程和最 终答案 DeepSeek V3 Base 第二阶段：训练DeepSeek R1 冷启动：由人类注释者和R1 Zero生成的高质量链式思考 数据进行双重验证，提升推理链的语义连贯性和可读性 稳健性 不足、工具调用能力有限等问题。值得期待的是，迈入拐点已激活市场创新动能：开源生态蓬勃发展，DeepSeek、Qwen等优质开 源模型释放技术红利；推动大模型与外部数据源、工具和服务进行高效标准化连接的MCP等工具协议的生态加速扩容，自2024年11 月Anthropic发布MCP（模型上下文协议）以来，已超1100个社区服务器与官方集成落地。未来，在模型能力、工具生态、市场需 求的协同共振下，AI

计划(2024—2027年)》 ◆ 2024年9月9日，全国网 络安全标准化技术委员会 发布《人工智能安全治理 框架》1.0版。 ◆ 2024年6月19日，四部 门联合印发《国家人工 智能产业综合标准化体 系建设指南（2024版）》 ◆ 2024年3月18日，市场监管 总局等18部门联合印发《贯彻 实施〈国家标准化发展纲要〉 行动计划（2024—2025年）》 7 ©2025.3 Zero DeepSeek R1 Zero DeepSeek R1 采用GRPO（组相对策略优化） 进行强化学习训练 • 准确性奖励：评估模型输出内 容是否正确 • 格式奖励：评估模型是否使用 标准化格式输出推理过程和最 终答案 DeepSeek V3 Base 第二阶段：训练DeepSeek R1 冷启动：由人类注释者和R1 Zero生成的高质量链式思考 数据进行双重验证，提升推理链的语义连贯性和可读性 稳健性 不足、工具调用能力有限等问题。值得期待的是，迈入拐点已激活市场创新动能：开源生态蓬勃发展，DeepSeek、Qwen等优质开 源模型释放技术红利；推动大模型与外部数据源、工具和服务进行高效标准化连接的MCP等工具协议的生态加速扩容，自2024年11 月Anthropic发布MCP（模型上下文协议）以来，已超1100个社区服务器与官方集成落地。未来，在模型能力、工具生态、市场需 求的协同共振下，AI

年的政府工作报告，围绕加快发展新质 生产力、深入推进数字经济创新发展这一主 题，提出一系列事关这场数字变革的具体举 措，“人工智能+”这一新行动就是其中之 一。 2024 年 7 月 中国电子技术标准化研究院 《数字化转型数字人才技术能力和培养 要求》 《数字化转型数字人才技术能力和培养要 求》是首项针对数字化转型数字人才培养的 国家标准。本标准聚焦数字化转型数字人才 的技术能力和培养要求，提出数字人才分类 满足企业的数字人才需求。因此，企业更倾向于依据数字人才在实际岗位上的应用表现和贡献 价值来识别和培养人才，以此评估他们是否能够有效推动数字化创新和转型。 2024 年 7 月，中国电子技术标准化研究院牵头起草的《数字化转型 数字人才技术能力 和培养要求》国家标准正式获批立项，该标准聚焦数字化转型数字人才的技术能力和培养要求， 提出数字人才分类和能力框架、各类数字人才的知识、技能和经验要求、素养要求和培养要求。 掌握一种架构方法（TOGAF®）掌握一种架构语言（ArchiMate）掌握一种 架构工具（Archi），并顺利通过 TOGAF 考试获得证书。 三、培训模式及实施架构 协会对中培伟业的公开课方案非常认可，培训大纲参考标准化课程，并为学员提供电子版 +纸质版培训讲义及学习资料。会后为学员开放为期一年的视频回放功能及 TOGAF 线上题库 使用权限，并为参加 TOGAF9 鉴定级考试的学员提供约考，考试指导等后续服务。

，一个国家的大小影响了其在人工智能采纳和发展方面的战略选择。 大国可能利用巨 大基数来构建人 工智能优势—— 规模塑造战略选 择 来源 联合国贸易和发展会议（UNCTAD），基于GitHub和国际劳工组织的数据。 注意 使用国际标准化组织alpha-3代码简写经济体名称。* 香港（中国）和新加坡在GitHub开发者中 相对于适龄人口的比例非常高，分别为25%和27%；为了改善展示效果，数值已截断至10%。 图9 发达国家在人工智能技能准备方面处于领先地位。 包容性人工智能与发展 概述 多利益相关方平台 伦理标准 全球决议 新的举措 联合国教科文组织 联合国 大会 人工智能：决议 未来协议 对新的承诺 措施： 委员会 科学与 技术用于 发展（中国通信标准化协会，CSTD） 引导人工智能向 全球良好 建议 关于伦理的 人工 情报 建立一项 多学科 独立 国际科学 人工智能小组 增强 国际 合作 能力建设 人工智能 准备就绪 评估 方法论 启动全球