行业下半场的生态发展路线 22 2.2.1.生态技术基础：基于模块化设计与AIoT的R2X 22 2.2.2.商业模式变革：多品类产品矩阵助力全栈式具身智能 29 2.2.3.通用的多元形态：专用+类人形+人形 30 2.2.4.多技术栈驱动的具身智能：移动+操作+交互 32 2.2.5.开放、协同、通用：可持续与普惠的创新 38 2.3.生态价值体现 39 第三章 全球细分产业综合实践 41 细分场景实现全栈式的智能化解决方案，推动 产业的整体智能转型。 同时，该生态的实现需要由产品、技术与商业 模式的多重创新共同驱动，具体来看，需要通 过包括发展多品类产品矩阵、移动+操作+交互 多技术栈以及专用、类人形、人形的本体多元 形态等战略来共同实现。 该生态将惠及整个机器人行业的创新发展，其 潜力不仅体现在技术层面的不断突破，更在于 对产业链的深刻影响，创造一个更智能、便捷 和高效的未来世界。该生态将推动具身智能服 务机器人的加速落地，进而推动全球千行百业 的智能化进程。 开放性的全栈式智能服务机器人生态 前言 开放、协同、 通用：可持续与 普惠的创新 移动+操作+交互： 多技术栈驱动的 具身智能 通用的多元形态： 专用、类人形、 人形 多品类产品矩阵 助力可持续发展 商用服务机器人 行业下半场拐点到来 开放性的全栈式智能服务机器人生态 | 第一章 全球服务机器人市场概览 第一章 全球服务机器人 市场概览 05 国际机构

人车家互联场景：通信链路构建难 任务驱动式智能互联技术白皮书 05 智能互联需求场景 在数智化转型的浪潮中，具身智能正在将人工智能从虚拟世界带入现实生活，成为推动产业智能化 升级的关键力量。从工业机器人的精密协作到人形机器人的灵活交互，从无人机集群的协同作业到 AGV 小车的群体协同，具身智能体正在重新定义智能系统与物理环境的交互模式。相较于传统的固 定业务模式，具身智能交互的通信需求呈现出高动态性、强突发性和强临时性三大特征。 性和 动态性使得网络难以预先配置最优的通信策略。 第二，人形机器人场景——复杂环境下的多元交互与突发协同 在智能家庭场景中，人形机器人、机器狗作为家庭智能助手，需要在高度动态的生活环境中与家庭 成员、智能设备、外部服务进行复杂交互。家庭环境的时变性和人机交互的突发性，使得此类设备 面临前所未有的通信挑战。 多元任务交互：人形机器人需要同时处理多重任务，例如通过语音交互了解行程规划，通过视觉识

统解决方案。正如本白皮书所述，AI 数据中心的架构即将在未来几年迎来深刻变革。这场变革的驱动力在于：为了满足处理器不断增长的功耗需求—— 这些处理器正推动着物理 AI 应用（例如，ADAS 和类人形机器人等复杂场景）的发展。为此，开发新一代电源管理 解决方案，包括固态变压器（SST）和固态断路器（SSCB）等新型器件，将成为构建未来高压数据中心架构的关键。 展望未来，整个行业必须持续推动功率半导体技术与系统设计的创新，以满足

控制等功 能，根据设定不同的照明场景来满足不同时间的照明需要，通过情景面板、智 能终端或者手机、平板实现用户设定的各种情景模式。支持联动门磁探测器开 门、指纹锁开门、人体红外探测器、智能摄像机人形检测联动启动照明，在开 启照明之后可选择延时关灯，支持状态反馈，点亮智慧生活。适用灯具：白炽 灯、节能灯、日光灯、卤素灯、LED 灯等 （3）智能暖通 暖通是对室内采暖、制冷、通风、调节室内空气 人员隔离监管 社区需要对居家隔离人员进行监管，采用萤石人员居家隔离监管方案可应 急快速部署，实现低投入、快交付。总体方案设计采用“萤石设备+4G 路由器& 有线+萤石 APP”，隔离区域督查，人形+人脸+移动侦测，智能消息推送，主动 声光提醒+喊话。 图190 人员居家隔离方案 7.13 广播子系统 7.13.1 系统设计 严格按照公共广播系统工程技术规范（摘录）（GB50526-2010）作为设

以共享服务中心形式执行的职能：共享型 ► 该类职能的特点：以操作为主、标准化程度高、人力密集 ► 两条垂直汇报线的做法 ► 酒店总经理—区域负责人—酒店管理公司 COO 形成垂直汇报线 ► 区域职能总监—酒店管理公司职能负责人形成垂直汇报线 ► 要谨慎对待 XX 餐饮与 AB 两类集团在区域格局上的差异 ► XX 餐饮并未真正全国化布局，多数酒店集中在江苏省内，真正全国化的区域设置是类似于华东、 华北、西北……；而 AB

室中，也能将前排学生完整纳入画面，一览无遗，而 长焦特写镜头则能精准、清晰地捕捉到后排学生的发 言或互动细节。 高精度AI跟踪与检测算法 产品集成了先进的AI算法。其教师锁定跟踪功能，能 够精准地识别人形并持续、平滑地跟随教师在讲台区 域的移动。而学生起立检测功能，则能快速捕捉到学 生起立发言的行为，并驱动特写镜头进行精准的定位 与拍摄，两种AI算法的结合确保了在无人干预的情况 下，摄像机能够智能地聚焦于课堂中的关键目标与核 掘、并能持续赋能教育教学改进的宝贵数字资产。 亮点分析 产品定位 融合交叉校验的AI全场景跟踪 产品最核心的技术亮点之一，是其基于人脸与肢体交 叉校验的AI全场景跟踪能力。传统的单一跟踪技术 （如仅人脸识别或仅人形检测）在复杂的课堂环境中， 极易因教师转身、多人同时出现或遮挡等情况，导致 目标丢失或误跟。该摄像机通过将人脸特征临时捕捉 与骨骼特征描摹相结合，构建了跟踪更准确、更稳定 的AI计算模型。