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 在数值模拟方面，传统有限差分、有限 元、蒙特卡洛方法在处理高维、非线性问题 时常因计算负担重、收敛慢而受限。利用深 度学习、强化学习等人工智能手段，研究者 提出新的解决思路。深度神经网络已被用于 流体力学、热传导、结构力学等领域，通过 将物理定律嵌入网络，实现高效逼近。同时， 人工智能促成了数据驱动与传统模拟融合方 法的出现。这类融合算法先利用数据对模型 降阶，再结合经典数值算法求解，既保证物 理可靠性，又显著提升了计算效率，为实时

数据来源：高工机器人产业研究所（GGII） 三、力传感器 力传感器（Force sensor）是将力的量值转换为相关电信号的器件。力是引起物质运动 变化的直接原因。力传感器能检测张力、拉力、压力、重量、扭矩、内应力和应变等力学量， 在动力设备、工程机械、各类工作母机和工业自动化系统中，是不可缺少的核心部件。 随着机器人技术的快速发展，机器人越来越多地参与到需要高度感知和适应环境变化的 交互场景中。在这些场景中，机 六维力传感器也被称为六轴力/力矩传感器、F/T 传感器，用于精确测量 X、Y、Z 三个 方向的力信息和 Mx、My、Mz 三个维度的力矩信息，目前主要应用于汽车行业的碰撞测试、 轮毂、座椅等零部件测试以及航空航天、生物力学、医疗领域、科研实验、机器人与自动化 等领域。 2023 年 10 月，工信部发布了《人形机器人创新发展指导意见》，人形机器人发展进入 加速期。到 2024 年末，智元机器人、宇树科技、优必选、傅利叶、众擎机器人等人形机器 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：

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

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 在内存中存放的位数，从而降低文件大小，提高网络传输文件的速率。按照顶点编号顺序 存储，在后续能够直接根据索引获得顶点的位置信息，能够减少不必要的计算消耗。 ③建立过程  水动力结果数据处理与解析 将水力学模型输出的结果转换为轻量级二进制格式，使用 node.js 对数据进行预处理， 提取关键数据如水深数据，顶点编号的信息，过滤掉多余的字符，通过二进制存储数据减 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025)

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

人才培养与劳动力市场对接 ·与产业界合作构建技能情报框架，将学生毕业成果与企业需求直接关联，明确人才培养方向。 ·根据就业市场不断变化的技能要求，持续更新课程内容，确保教学内容的时效性。 ·助力学生更顺畅地转型至技术驱动型岗位，使其能力与未来劳动力市场需求高度匹配。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 66 面向政府的建议 为确保劳动力能适配AI驱动的经济模式，政府可采