传感器（视觉、触觉、听觉等）实现环境 感知和自身状态监测。视觉感知依赖相机 与 LiDAR 进行物体识别和深度感知，触 觉传感器提供力反馈与纹理感知，听觉模 块通过语音识别处理声音信号。运动控制 方面，采用路径规划、动力学模型和协调 控制方法，确保高效任务执行。同时，柔 性 电 子 与 新 型 聚 合 物 材 料 可 提 升 感 知 精 度，并通过集成设计增强数据采集能力和 设备性能。 2.3.5 可信机制 对于凸优化问题，大多数梯度类算法能够收 敛到全局最优；而对于机器学习中更常见的 非凸优化问题，在光滑性、弱凸性或 PL 条 件等假设下，能够建立收敛到稳定点甚至全 局最优点的理论结果。优化动力学、神经正 切核以及隐式正则化等理论则试图揭示深度 学习在实践中取得成功的原因，并探究其泛 化性的理论保障。对于大规模问题的分布式 优化算法，不仅需要关心其计算复杂度或者 迭代复杂度，通信复杂度对提高计算效率也 律，并建立、整合复杂系统的基础理论框架？ 突破路径可以围绕形成演化、动态结构等方 向展开：探索涌现行为与临界状态的普适规 律、解析自组织过程与结构序的形成机制、 揭示非线性与随机性驱动下的动力学演化规 律、研究高维动力系统的演化特性、构建多 层次复杂系统的结构演化理论、挖掘信息处 理机制与智能结构的演化规律等。 第二，如何构建复杂系统要素的动态 平衡性与系统结构和功能关系的普适性规律

万吨，同比增长约 19.7%，同比出口额增长约 8.5%。2024 年，我国生物发酵行业主要产品总产值约为 2900 亿元1。 近年来，生物制造产业迎来重大发展机 遇。合成生物学、发酵动力学等前沿科技的 1 来源：智研咨询 突破，带动了整个产业链升级。生物发酵领 域的投资热度持续攀升，许多上游原料供应 商开始布局发酵产业，下游食品饮料、美妆 等企业也纷纷通过投资或合作的方式进入这

反馈信息的获取途径主要包括三类：机器人电流环力控、末端力传感器及关节扭矩传感器。 ✓ 电流环力控： 电流环力控是一种基于电流环实现力/力矩精确控制的技术，其利用电机电流反馈和辨 识的动力学模型测量外力，其适用于直驱电机或带小减速比的场景。该技术的优点是无需额 外的传感器、成本低；缺点则是力控精度差、响应较慢，因此仅适合低精度要求场景，精度 通常在 10N 左右。 ✓ 关节力矩传感器力控： 余振动 抑制算法、自适应末端抖动抑制算法以提高关节的动态性能，降低运动抖动。以法奥 FR5 为 例（臂展 922mm），重复定位精度±0.02mm，特别适用于精密装配等高要求场景。 法奥将动力学模型嵌入实时控制系统（控制周期 1ms），实现对惯性力、科氏力等非线 性干扰的动态补偿。在高速运动时，通过快速响应算法、振动抑制算法，将轨迹跟踪误差控 制在 0.1mm 内。该技术尤其适用于高速搬运、装配场景。 内。该技术尤其适用于高速搬运、装配场景。 2.智能碰撞检测与柔顺控制，提升人机协作安全性 智能碰撞检测与柔顺控制技术通过构建“感知-决策-响应”的全链路安全体系，显著提 升人机协作的安全性与可靠性。该技术以关节动力学模型为基础，结合高精度传感器实现 1ms 级碰撞检测响应，配合阻抗与导纳控制策略，实时分析碰撞过程中各关节输出力矩及电 56 机电流的动态变化特性，从而建立精准的碰撞识别方案与分级响应机制。当检测到接触外力

多个写字楼。为节约IT维护员工时间、提高工作效率，希望能对设备的维修和耗材的更换补充 及时预警，同时方便文印运维和管理人员轻松实现远程管理、异地管理，降低人员投入。 安全文印：设计部门的关键图纸（如动力学或外观设计）在打印过程中要保障数据安全不泄密。 生产环境的打印设备的特殊需求：部分厂房空间的原因希望能优先部署体积较小、占地面积更 小的机型。 案例 文印管理解决方案 与惠普合作，改变付费

，并确认提及数据是否准确。 41 图：ABS 样条路径工具可提升轨迹控制精度 10 提供强大的前馈控制功能 ProU NoTime 控制器的前馈控制功能基于 CNC 算法库。通过设定轴的动力学参数、用户选择的运动学模型以及英特尔® 处 理器的强大算力，获得精确的运动预测模型补偿扰动对轴的影响，通过 EtherCAT 总线将计算结果传递给伺服的电流环和速 度环偏移接口，达到最佳的运动控制效果。 样条路径等先进的平滑工具。其中，Hyper space computing 借助英特尔® 处理器强大的算力，可进行最多 10,000 条曲线的前瞻速度和路径规划，并能够基于用户设定的允许误差进行 路径规划，设定较柔软的动力学参数以减少机械振动。 ABS 样条路径是特殊的平滑工具，借助英特尔® 处理器强大的算力，通过控制点直接生成 Akima 样条或 B 样条运动路径和 相应的路径/速度规划；对于大量使用 CAD 中样条工具的图形，ABS

能够识别出驱动癌症发展的关键基 因，并推荐相应的靶向药物。 其次，DeepSeek 在药物分子设计中也具有重要应用。通过机 器学习算法，DeepSeek 能够预测化合物分子的生物活性、毒性和 药代动力学特性，从而帮助研究人员筛选出最具潜力的候选药物。 这种方法不仅减少了化学合成的试错成本，还加快了药物开发的进 程。例如，在抗病毒药物研发中，DeepSeek 可以通过分析病毒蛋 白的结构数据，设计出能够有效抑制病毒复制的化合物。 通过自动化数据分析流程，能够快速识别出具有高 活性的化合物，并进一步预测其药效学和药代动力学特性。例 如，DeepSeek 可以从 HTS 数据中筛选出对特定癌症靶点具有抑制 作用的化合物，并通过进一步的计算模拟优化其分子结构，提高其 生物利用度和降低毒性。 此外，DeepSeek 还可以应用于虚拟筛选（VS）中，通过分子 对接和分子动力学模拟技术，预测化合物与靶点蛋白的结合模式。 这种方法不仅能够节省实验资源，还可以在早期阶段排除那些不具

过复杂的相互作用，如与其他蛋白质、核酸分子、小 分子以及离子等在溶液环境中发生的相互作用，实现 结构支撑和信号传递，蛋白质的结构预测对于药物研 发至关重要。 AI 通过深度学习技术，可以大大提高 分子动力学模拟的速度，使得科学家能够研究更大规 模的分子系统和更长时间尺度的分子动态行为，准确 预测蛋白质、DNA、RNA 等生物分子的三维结构及其 相互作用。 例 如 ， 2024 年 5 月 ， 谷 歌

数字孪生世界白皮书(2025) 19 数字孪生平台对于水库群防洪调度具有天然优势，实时数据展示综合调度对于削减洪 峰，控制洪峰流量，平稳泄流过程的动态效果，提高控制性水库的防洪可靠性。 B. 二维水动力 二维水动力学（2DHydrodynamics）是研究水体在二维空间（通常为水平平面）内运 动规律的学科，广泛应用于河流、湖泊、海洋近岸区域、洪水淹没区等场景的水流模拟与 分析。其核心是通过数学模型描述水流的 型与数字孪生平台的深度融合，使得二维 水动力仿真能够实时接入气象雷达、水文监测等多源数据流，构建起具有自我修正能力的 智能预报系统。 这种技术革新正在重塑水利决策模式。如海河流域应用的二维水动力学洪水演进模 型，通过遥感数据同化和无人机动态监测，实现了洪水淹没范围预测精度提升至 95%以上， 推演速度较传统模型提高 20 倍。未来，随着 AI 驱动的参数估计器（PEDL）和深度学习 集