中国协作机器人市场发展分析 .............................. 31 第三节 中国协作机器人市场竞争分析 .............................. 33 第四节 超大负载协作机器人发展概况分析 .......................... 34 第四章 协作机器人技术发展分析 .................................... g）、中负载（7kg≤L＜12kg）、 大负载（12kg≤L＜20kg）、超大负载（L≥20kg）。 从应用来看，目前轻负载协作机器人凭借较高的性价比以及在 3C 电子、教育科研、商 业零售等行业中较高的适用性占据主要市场地位。中大负载协作机器人则多用于装配、螺丝 锁付、包装、搬运、物流、消防救援等场景中。超大负载主要应用于物料搬运、码垛、机器 2 看护、大扭矩螺丝拧紧 流 等行业的快速扩张，超大负载协作机器人的需求开始日益提升。随着超大负载协作机器人入 局者的增加，应用场景的不断拓展，基于成本优势，将在部分场景对多关节机器人形成替代。 图表 1 主要协作机器人厂商产品负载范围对比 企业名称 产品负载范围 轻负载 （L＜7kg） 中负载 （7≤L＜12kg） 大负载 （12≤L＜20kg） 超大负载 （L≥20kg）

普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要发展方向。光电协同不仅能够在物理层显著提升链路 性能，还为网络的灵活重构、智能调度与按需适配提供了技术空间。 层的关键挑战与发展路径； • 提出面向未来的技术演进方向与标准化路线建议。 我们期望本白皮书能为智算中心网络领域的研究人员、设备制造 商、运营商与服务提供商，提供系统的参考框架与技术洞察，共同推 动构建超大规模、超大带宽、超低时延、超高可靠的新一代智算中心 网络基础设施。 本白皮书的编制工作得到了国家自然科学基金项目（编号： U24B20150）的支持，在此表示感谢。 目录 前言......... 在训练的过程中需要进行频繁且复杂的通信。这就要求构建 GPU 之 间的全互联高速数据通道，以确保数据的高效传输，最大限度减少 GPU 间通信耗时。那么，如何满足大规模 GPU 之间的高效通信，构 建超大规模、超大带宽、超低时延、超高可靠的智算网络，已成为当 前智算网络发展重要挑战。 智算中心网络如图 1-1 所示，可按通信范围分为机内互联 （Intra-Node）与机外互联（Inter-Node）两类：

规律，在道路网密度增长方面，2024年团块型城市增 长较快，增长约1.6%，组团形态城市增长约为1.4%， 带型城市无明显增长。 城市规模 本报告将全国36个主要城市分为超大型、特大型、 Ⅰ型大城市、Ⅱ型大城市、中等城市五类4。2024年以 深圳为代表的超大型城市平均道路网密度为7.8km/km2， 平均增速0.9%；以杭州为代表的特大型城市平均道路 网密度为6.4km/km2，平均增速1.9%；Ⅰ型大城市平 均道路网密度为6.8km/km2，平均增速1.9%；Ⅱ型大 城市平均道路网密度为5.4km/km2，平均增速0.3%； 拉萨市为中等城市，道路网密度为4.1km/km2。 从数据统计特征来看，超大型城市平均密度最高， 特大和Ⅰ型大城市平均增速最高，Ⅱ型大城市的平均 密度和平均增速均相对较低。 *注4：以全国第七次人口普查数据为标准划分城市规模类型。 15 图10 城市区位、形态与道路网密度 0% 平均密度 7.8 平均增速 0.9% 平均密度 6.4 平均增速 1.9% 平均密度 5.4 平均增速 0.3% 平均密度 6.8 平均增速 1.9% Ⅱ型 大城市 超大型 城市 特大型 城市 I型 大城市 道 路 网 密 度 监 测 2 ROAD NETWORK DENSITY MONITORING 16 2.5 城市群道路网密度——京津冀城市群

云智算光互连发展报告 前言 本发展报告面向未来智算中心超大规模扩展、AI 大模型极致性 能与高效部署的核心需求，联合产业合作伙伴共同提出先进光互连 技术架构与演进路径，旨在突破传统电互连在带宽、距离与能效方 面的根本性瓶颈，构建高带宽、超低时延、低功耗及高可靠性的新 一代智算中心互连底座，为人工智能、高性能计算及云服务等关键 业务的持续跃升提供坚实支撑。 本发展报告的版权归中国移动云能力中心所有，并受法律保护。 算力集群的 带宽瓶颈、延迟损耗与扩展桎梏，为“N+X”智算节点的弹性组网提 供核心支撑。这一升级并非简单的硬件替换，而是覆盖数据、控制、 管理多平面的系统性算网协同革新。随着移动云呼和浩特、贵阳等 超大规模智算中心的落地，单集群 AI 加速卡规模已突破 2 万张，算 力达 6.7EFLOPS，传统基于电交换的 Super Spine 在横向扩展中逐 渐暴露性能、成本、扩展性的三重矛盾。未来大规模智算集群性能 问题，以智算中心场景为核心，推动 NPO/CPO 的应用落地，解决发 热、芯片良率等问题，同步验证 OIO 在 GPU 互连领域的应用效果。 对于光交换领域，在 OCS 方向，目前已经实现初步商业化。光 交换作为支撑超大规模 Scale-Out 架构的关键基础设施，在智能中 心中的应用前景十分乐观，短期来看，OCS 最有可能进行小范围的 试点应用，长期来看，光分组交换将具有更大的潜力。 云智算光互连发展报告

得“类内网”的服务体验， 成为先进数字产品和服务的潜在用户。在此基础之上，“智云上海”有望成为上海本地科创企 业及其潜在用户的对接平台，赋能创新生态的成长。 作为全球首个可支撑“全城上云”的超大城市级云网平台，“智云上海”在网络用户数量、算 力部署规模以及本地化特色服务种类等诸多方面均显著领先其它类似部署，成为目前全球已投 入运营的最大规模的云网融合信息服务基础设施。 “智云上海” Unauthorized reproduction prohibited. “智云上海” 开辟运营商转型 新思路 “智云上海”持续引领城市级云网平台的创新与 发展 综上所述，作为全球首个可支撑“全城上云”的超大城市级云网平台，“智云上海”在网络用 户数量、算力部署规模以及本地化特色服务种类等诸多方面均显著领先其它类似部署，成为目 前全球已投入运营的最大规模的云网融合信息服务基础设施。 “智云上海”

2.2 应用和数据迁移阶段关键诉求 2.2.3 应用开发与运维转型阶段关键诉求 基础设施层 3.1.1 软硬协同一体化，构建融合高性能基础设施 3.1.2 调度和升级优化，支持超大规模算力管理 3.1.3 端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 Jenkins、Argo CD 需求与 设计管理 协作开发 管理 自动化 流水线 全链路 可观测 故障 智能定界 故障 自动恢复 中间件层 数据层 基础设施层 软硬协同高性能 超大规模算力 多层冗余高可靠 纵深防御安全 消息队列 事务 缓存 调度 高性能大容量 高效迁移与同步 快速备份恢复 高可靠架构 虚拟机 虚拟存储 虚拟网络 容器 分布式总线 云负载均衡 数据库 高安全的能力，具体包含以 下特征： (1) 融合高性能：协同云平台软件和计算、存储、网络等硬件设备进行深度调优，实现对硬件的精细化管 理和调度，最大化释放硬件性能。 (2) 万级大规模：具备超大规模算力资源管理和调度能力，支持资源弹性伸缩，集群规模升级不中断业务。 (3) 全层级高可靠：通过全栈冗余设计和多种形态的容灾能力，构建从数据中心级到应用软件级的一体化 高可靠能力，满足系统级高可靠要求。

3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化模型构建能力、大模型算法能力在数字孪生中的应用做了深度的技 术剖析。 同时，本白皮书围绕智慧城市、智慧水利、智能制造、智慧能源、智慧园区等场景， 深度展现数字孪生技术的场景化价值。 54 （三） 超大体量数据处理与实时渲染.................................................................... 56 1、 分布式计算与可视化展示........................................................................... 56 2、 超大量点位数据加载与查询 动模型），综合它们的优点来 提高整体预测性能。例如，可以设计一个集成框架，其中包含几个不同的模型，每个模型 针对特定类型的输入数据或应用场景优化，最终输出是所有模型预测结果的加权平均。 （三）超大体量数据处理与实时渲染 1、分布式计算与可视化展示 1）分布式流域水文模型 ①模型概述 分布式流域水文模型是一种基于空间离散化的物理机制模型，旨在全面反映降雨、下 垫面要素(如地形、土壤、

科技正式发布第 协作机器 >2024年4月节卡发布工业协作机图人JAKAMAX系列 二代人形机器人Codroid02，身高170cn，体重70kg，单借 >2025年2月路石机展人发布45kg超大负载柔性协作机展人 负载5公斤，全身自由度可达31个（不含灵巧手） 越程机器人 机器人 >2024年7月埃夫待发布ER300系列大负机器人 2025年6月，越谨科技于日本制造业重筑名古屋举办新品发 280 85-90 Pro 920 ER500-3200-PL 讲作系列 协作机器人 350 3300 003 071-01S ER3503200 350 3200 510-140 Pro 超大负款六轴 ER5002800 1400 500 2800 ER420-3300 420 3300 格物致胜版权所 S20-180 Eco 20 1800 ER6002800 600 2800

Llama-2-7B/34B /70B、TeleChat 等大模型，实现跨 异构芯片网络性能提升 30%，异构通信效率大于 98%，异构训练效率达同构训练的 95%， 推动异构算力混池训练，打造异构算力“合力”，实现“超大算力”统一供给。 4.1.2 智源研究院异构混训解决方案 智源研究院推出端到端异构混训解决方案，围绕“统一并行策略”与“高效通信机制” 两大核心技术路径开展系统性布局，构建了以 FlagScale Training），采用三层架构层次设计，包括异构调度、异构通信、异构拆分。2025 年 3 月， 壁仞科技与上海人工智能实验室联合开展千卡规模异构混训，联合设计了 HGCT 统一异构 通信库+DeepLink 统一异构训练框架的超大规模异构混训方案。 （1）在统一异构通信库层：采用插件化、模块化设计机制，向上一行代码实现训练框 架无缝对接，向下自动屏蔽异构 GPU 差异，实现无感高速通信。首先采用通信子图自动拆 分机制，

验， 考生可快速核实身份后入场； 4.为保证公平公正，执行双盲面试。考生签到后抽签决定面试顺序，后发 放胸贴（考生编号），全程盲面，4 天成功保障 3000 人面试项目顺利完 成。 【超大规模、极速响应、体验升级】现场面试统筹需求 智联猎头通过 【智能分流+双盲机制+数字化核验】 实现 3000 人零差 错交付！ 27