I）与物联网（IoT）的融合1，利 用AI让物联网设备变得更智能、更具自主性。但这是一个以设备为中心的“小数据”的定义。 从战略层面的“大数据”视角来看，AIoT是机器智能与现实世界之间的连接。用于AI训练和 推理的大数据最初是由网络边缘与事物和人交互的设备所采集的小数据。这些IoT传感器和 人类输入设备是真实数据的来源，它们让AI变得实用且有价值。换言之，互联设备构成了神 经系统，并将 用网络技术已无明显差异，只会增加市场阻力和成本，却无法带来竞争优势。 产品公司现在可以从极少的关键设备网络中进行选择。四种局域网加上蜂窝网络、卫星网络 和LP-WAN就能满足大多数应用场景。其他专用网络则用于填补空白。 • 标准局域设备网络 o 以太网——有线 o Wi-Fi——无线 o Thread——无线低功耗mesh网络 o 低功耗蓝牙——点对点，易于配对 • Thread连接能力，许多新款智能手机也支持Thread，因此很多家庭其实已经在使用这项技 术了。以太网和Wi-Fi可满足有线和无线的高带宽应用场景需求，Thread能为受电力限制的 设备提供mesh网络连接，而低功耗蓝牙则适用于设备设置和直接控制等点对点任务的连接。 第4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 Moor Insights & Strategy

前言 随着数字经济的蓬勃兴起，AI 技术正加速从虚拟空间向实体经 济领域拓展，机器人作为 AI 技术的理想载体，凭借其高度的灵活性 和强大的适应性，正在迅速发展并广泛应用于各个行业，成为推动产 业升级和变革的重要力量。工业领域自动化基础良好、环境结构化程 度高且市场需求大，成为近期“机器人+人工智能”应用落地的首要 方向。凭借其在提高生产效率、降低人力成本、提升产品质量等方面 的显著 的显著优势，“机器人+人工智能”正在汽车制造、电子信息、金属 材料等关键行业加速落地，展现出广阔的应用前景。 本报告中的“机器人+人工智能”指的是建模优化、机器视觉、 语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 ..... 11 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 .............. 13 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 ...... 13 （二）应用行业：重点用于汽车、电子、金属三大行业 ..... 14 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测

positioning ， ISO 8373:2021）。 人形机器人既可以是工业机器人，其定义为：自动控制的、可重 复编程、多用途的操作机，可对三个或三个以上轴进行编程，它可以 是固定式或移动式，用于工业自动化；也可以是服务机器人，其定义 为：个人使用或专业用途下，可为人类或设备完成有用任务的机器人。 所以，人形机器人在不同的应用背景下，具有不同的概念和含义。 目前，国内主流科技咨询公司对人形机器人概念的观点主要如下： 近年来，由于人工智能与机器人的快速发展，为更加精确地阐述 本白皮书所聚焦的研究与分析对象，特此对与人形机器人有交集的其 他概念进行简要描述，各概念之间的包含及交叉关系详见图 2，图中各 圆形所占据的面积仅用于示意各概念间的包含与交叉关系，并不直接 反映相关概念在产品市场中的占有率，也不代表各概念间具体的包含 比例。 8 图 2 人形机器人与其他相关概念的关系 1）机器人、智能机器人的关系：根据机器人的标准定义，机器人 器人教育或企业、科研 机构的研发训练阶段 2 应用 领域 个人 /家 用服 务领 域 目前常用于个人陪伴。 公共 服务 领域 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、 商品分拣、娱乐表演等 服务。 11 工业 领域 目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于

1997年，运行在IBM的Deep Blue深 蓝国际象棋专家系统，击败了人类 的国际象棋冠军，被认为是人工智 能历史上的一个里程碑。 1998年由索尼开发出机器狗AIBO， 这是第一个用于娱乐应用的大众市 场消费机器人。 多领域智能机器人 2002 年iRobot公司首次发布第一款 扫地机器人Roomba真空吸尘器。 2003年，火星探测器精神号和机遇 号落地火星表面。 语言指令，实现流畅对话。在 物流、医疗等复杂场景，大模 型可整合多方面信息，辅助智 能机器人完成复杂任务。 4 激光雷达 激光雷达随着在智能驾驶系统 中的规模化落地，已大幅降价。 据国联证券测算，2024年用于 ADAS系统的激光雷达均价，将 同比下跌15.56%至3800元。 3D视觉相机 六维力传感器 六维力传感器的生产涉及高精 度的制造工艺和复杂的装配流 程，成本居高不下。国内企业 正在进行技术攻克实现国产化， 转关节 力矩传感器、4个六维力传感器 2023年，六维力传感器国产化率约30% 力传感器 数量需求大于40个，分布于颈部、手臂、手指、 躯干、腿部等部位，其中灵巧手需要空心杯电机 电机 用于关节和运动机构传动，使用丝杠的解决，特 斯拉人形机器14个线性关节将使用8-10个滚珠丝 杠和4-6个梯形丝杠。行星滚柱丝杠国产化率较 低，滚珠丝杠国产化率超60%，但高端型仅5%。 丝杠 每个人形机器人需要两个视觉传感器

配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度 和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字 副本。一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研 究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取 富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。 2 （二）数字孪生的金融政策指引 在金融行业，中国人民银行于 2021 年发布的《金融科 技发展规划（2022-2025）》 息如城市环境，精细细密局特征等，主要能力至少包括有三 维实体的可视化渲染能力，数据可视化渲染能力，业务逻辑 可视化渲染能力，应用逻辑可视化渲染能力等。 2.仿真技术 工程仿真传统上一直被用于新产品设计和虚拟测试。 虚拟仿真技术（CAE）是实现工业产品及制造过程模拟仿真 与优化的核心技术，是支持工程师进行产品创新设计最重要 的工具和手段，在保证产品质量的同时能大幅度缩短产品研 5 数字原型）、Digital Prototyping（数字样机）、Virtual Prototype（虚拟样机）、Functional Virtual Prototype （全功能虚拟样机）等技术，主要是用于实现复杂产品的运 动仿真、装配仿真和性能仿真。仿真技术是创建和运行数字 孪生模型、保证数字孪生模型与对应物理实体实现有效闭环 的核心技术之一。 3.数据孪生技术 数据孪生作为金融领域数字孪生底层的关键技术，该技

Max、hunyuan、kimi、…… •OpenAI GPT（ChatGPT）、Claude、Llama、Grok、…… •Diffusion架构：主要用于视觉模型（比如Stable Diffusion、DALLE），现在也开始尝试用于语言模型 •Diffusion+Transformer架构：例如Sora的DiT（加入Diffusion的视觉模型），部分新的多模态模型架构 大模型的发展阶段 volcengine.com/product/ark Molly R1（小程序） DeepSeek私有化部署 25 模型的私有化部署的方式： • Ollama部署: 个人本地部署【推荐】，方便快速，适用于蒸馏模型 • vLLM部署：生产、开发、垂直领域私有化部署，精度可控，更专业 • 其它 Model Base Model 特点 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Qwen2 推理密集型任务 Ø 编程任务中的代码生成、算法设计，媲美Claude 3.5 Sonet Ø 数学问题求解、科学推理和逻辑分析等需要复杂推理的场景。 l 教育与知识应用 Ø 可用于解决教育领域的问题，支持知识理解与解答。 Ø 可用于科研任务的实验设计、数据分析和论文撰写。 l 文档分析与长上下文理解 Ø 适合处理需要深入文档分析和理解长上下文的任务，例如复杂信息提取与整合。 l 开放领域问答与写作

全球各主要地区人形机器人规划应用场景总结 全球各地区人形机器人公司瞄准的场景各有侧重。北美、中国以工业为主，欧洲日韩关注家庭服务，日韩同时注重商业，尤其以康养为主 18 18 北美： • 北美人形机器人优先应用于仓储物流、 工业生产和特种应用覆盖率达到23%， 因其能有效缓解劳动力短缺和成本压 力 23% 23% 23% 19% 13% 仓储物流 工业生产 特种应用 商业服务 家庭服务 人口老龄化带来的照护需求、高生 活水平促进的技术接受度 41% 18% 18% 12% 12% 家庭服务 特种应用 商业服务 仓储物流 工业生产 日韩： • 日本人形机器人优先应用于家庭服 务和商业服务场景覆盖率都达到了 56%，因其应对老龄化社会劳动力不 足和服务需求增长 33% 33% 20% 7% 7% 商业服务 家庭服务 特种应用 仓储物流 工业生产 用内容请标明来源 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 北美典型人形机器人应用场景示例 北美市场人形机器人优先应用于工业生产、仓储物流和特种应用，解决劳动力成本高等痛点 19 公司名称 Figure AI 特斯拉 Apptronik 产品名称 Figure 02 Optimus Apollo 功能 多模态交互、自主导航、机械手（能够处理

性 化客户服务。 来源 基于联合国贸易和发展会议（UNCTAD）及各种在线市场研究报告。 注意 市场规模数据捕捉了产品和服务销售的收益。 1 GDP 是流量变量，市值是存量变量；目前这种比较仅用于说明目的，以突出领先科技公司巨大的市场规模 。 2 美国：英伟达和博通；中国台湾省：台积电 图1 快速拓展前沿技术 3 3.86 3.36 3.2 2.37 2.35 人工智能在发展中 具有巨大潜力但也 存在风险——了解 的领导力是利用人 工智能实现可持续 和包容性发展的关 键。 （a） 基础设施 需求范围超出了基本的电力和互联网接入，包括计算能力和服务器功 能，用于处理数据、运行算法和执行模型。 版权符号 技能 涵盖广泛的范围，从基本的数据素养到开发算法的高级技术专长，以 及从数据分析的熟练程度到整合领域知识以解决复杂问题。 (b) 数据 输入数据是算法培 图4 基础设施 算法以优化使用 关于计算能力 数据以优化使用 基础设施的 基础设施以实现 人工智能模型的运行与 应用 基础设施以支持 处理和存储 复杂数据集 人工智能 技能 数据 数据用于训练 人工智能模型 算法到 提取最多 从数据 来源 联合国贸易和发展会议（United Nations Conference on Trade and Development） 版权所有 ©

，这些认知数字大脑不会在孤岛中运作。当它们开始 在不同层面互动时，它们将创造一股上升的智能浪潮 ，提升所有参与方的能力。 认知数字大脑将成为企业决策和持续学习的中央神经系统。它用于驱动企业的未来抱负，如基于意图的架构 ，由四个相互连接的层次组成，共同组织、处理和作用于信息。 可以看到这一趋势可能会有困难；在每一层规模上，它 都表现出略微不同的形式。但总体而言，AI的下一阶段 将为其触及的每一件事注入增强的能力和更大的自主性 及可能 最具有影响力的编码助手和代理工作流程等领域的创新 ——它们的全面影响潜力正在准备深入得多。 2024年9月，马克·贝尼奥夫宣布Salesforce将“硬转向” 至Agentforce，一个用于构建和部署自主人工智能代理 的平台。 27 这规模的企业如此转变是罕见的。但Sale sforce认识到一个具有突破性和威力的观点，这是每家 公司都需要认识的： 这些人工智能模型不仅有可能在现有业务流程之上实现 户特定的内容填充预定义的布局，而是完全改变结构、 流程和交互方式。这些能力可以应用于网站、应用程序 ，甚至代理系统，并可能依赖于文本、语音或其他直观 的交互。 代理系统和可组合的数字核心将彻底改变我们对用户界 面的看法，并解开当今软件范式的一个核心组成部分。 几十年来，软件开发的高成本和软件分发的低成本推动 了创建一个必须适用于所有用户的单一用户界面的想法 。但现在，随着代理系统的进步，它们开始在数字世界

自主涌现学会重新评测原来的方法、反思和主动探索其他的路径 多阶段训练下的冷启动让 RL 训练更加稳定，避免初期不稳定、加速收敛、提升思维链可读性 未来后训练的重心会逐步倾向于 RL ，但是少量训练用于 SFT 可能还是必须的 强化学习技术不只局限在基于规则的数学、算法代码等容易提供奖励的领域，它还可以创造 性 地把强化学习所带来的强推理能力 泛化到其他领域 DeepSeek-R1 Takeaways 此外， GRPO 算法还引入了一些额外的优化策略 ( 奖励缩放和策略裁剪 ) ，提升训练的稳定 性。 From PPO to GRPO: PPO 作为 Actor-Critic 算法被广泛运用于 Post-Training, 核心目标是最大化下面的目标函数 其中 , πθ 和 πθold 分别表示当前策略模型和旧策略模型 ， q, o 是从问题数据集和旧策略 πθold 中 采样的输入和输出 \ 保证模型能够有效地学习到策略 奖励机制的设计：兼顾推理能力和语言一致性 准确率奖励和格式奖励，从而保证模型不仅能够正确地解决问题，还能够以规范、易读的方 式输出答案 格式奖励：用于强制模型将推理过程放置在特定的标签内，用 和 标签来 包 裹推理过程，使用 和 标签来包裹最终答案。 语言一致性奖