通常设计为一个自由度，以确保机械臂能够进行精确的弯曲与伸展， 腕关节通常设计为二自由度或三自由度的球铰，用于末端姿态调节。 这些自由度配置赋予机械臂与人类手臂类似的运动特性，能够完成复 杂的操作任务。通过对人类手臂的构型研究与运动学仿真优化，进一 步提高仿人机械臂的工作空间与灵活度。其中腕关节的球铰设计要求 末端同时具备俯仰和侧摆能力，传统串联关节难以实现。通过新型的 线性执行器与并联机构的组合，能够更好地分配负载，降低惯性和反 考生物足功能开发仿生 足也是提高机器人运动能力常见的解决方法。基于执行器的选择与布 置，腿足结构设计与加工技术对人形机器人的运动能力、稳定性和效 率起着关键作用。早期的大框架、大重量设计经过运动学、动力学分 析和拓扑优化等技术的改进，现已成为可在保证腿足强度的同时达到 轻量化与可靠性的平衡设计。同时，利用增材制造技术融合多材料多 工艺方法构建复杂的机械框架也提高了腿足的灵活性，兼顾强度、惯 动器等硬件设备精确调节电机的运转，实现关节的精准动作，主要采 42 用运动学分析与建模、动力学分析与建模和控制算法。全身控制是协 调多个关节之间的运动关系，进行运动规划和轨迹生成。比如在人形 机器人行走时，全身控制要规划好腿部各关节以及胯部、腰部等相关 关节的配合，生成从起始姿态到目标姿态的连续运动轨迹，使得行走 动作自然流畅且符合运动学和动力学规律。模型控制更多地从机器人 整体行为和任务角度出发，基于感知到的环境信息以及预设的任务需

Aria和Quest 3设备录制 • 李飞飞和斯坦福⼤学开发了ARCap系统，可以进⾏便携式数据收集，通过增强现实 (AR) 和触觉警告提供视觉反馈，以指导用户收集⾼质量的演示 • ARCap 能够收集与机器⼈运动学相匹配的机器⼈可执⾏数据，帮助训练机器⼈在 杂乱的环境中进⾏操作和长视野跨具身操作，ARCap 完全开源且由现成产品构建 具体实践 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR）

建设企业文化，塑造企业形象，并成为企业一部分业 务的关键指挥员，甚至自主运营一部分业务。从行业 角度出发，认知数字大脑可能表现为行业的通用框架 和通信协议，或是将行业挑战转化为 AI 模型或算法， 加深我们对物理学、遗传学、运动学等领域的认知。 而站在国家和政府的高度，认知数字大脑将整合知识、 语言、文化、法律和安全，帮助行业、企业和公民更 好地互动。至关重要的是，上述认知数字大脑不会孤 立运作。当它们跨层级开展协同时，将推动社会整体

时监测数据， 识别机床异常状态，提前预警故障。 高端工业机器人广泛应用于智能制造，工业大模型在智能规划、视觉检测 和自主决策方面提供了强大支持。在智能规划方面，大模型可以结合强化学习 和运动学优化，优化机器人路径规划，提高生产效率。在视觉检测方面，大模 型可以基于深度学习算法，实现目标识别、缺陷检测和质量评估。在自主决策 方面，大模型可以结合多传感器融合技术，提高机器人在复杂环境下的自主决