机器人是一个复杂的动力学系统，机器人动力学研究包含两类 问题：一类是已知机器人各关节的作用力矩（或力）时，求解机器 人的运动轨迹，即正动力学分析问题；另一类是已知机器人运动轨 迹，求解所需要的关节驱动力矩（或力），即逆动力学分析问题。 本 节 导 入 求解比较困难 较长时间的运算 正动力学问题 我们只对 进行详细分析 逆动力学 了解机器人动力学，也 即机器人的动力学方程。它表示机器人各关节的关节变量对时间的一阶 导数、二阶导数、各执行器驱动力或力矩之间的关系，是机器人机械系 统的运动方程，其实际动力学模型可以根据已知的物理定律求得。 逆动力学问题 即机器人在关节变量空间的轨迹已确 定，或末端执行器在笛卡尔空间的轨 迹已确定 ( 轨迹已被规划 ) ，求解机 器人各执行器的驱动力或力矩。 正动力学问题 即机器人各执行器的驱动力或力矩为 即机器人各执行器的驱动力或力矩为 已知，求解机器人关节变量在关节变 量空间的轨迹或末端执行器在笛卡尔 空间的轨迹。 机器人运动方程的求解可分为两种不同性质的向题 人们研究动力学的重要目的之一是对机器人的运动进行有效控制， 以实现预期的运动轨迹。常用的方法有牛顿 - 欧拉法、拉格朗日法、凯 恩动力学法等，在本节中只介绍拉格朗日法。 凯恩动力学法 运算量最小、效率最高， 在处理闭链机构的机器人动力学方面有一定的优势

资料来源【中国产业信息网】 分区 主要设施 1 工艺装置 区 工艺生产装饰及其专用 的 变配电闸、机柜室、外 操 休息室等 2 液体储罐 区 储罐组、罐区专用泵房、 首末站设施等 3 动力及公 用 工程设施 区 动力站、变电站、控分 空 压设施、循环水场、水 处理设施、净水场、给 水 加压泵站等 4 辅助设施 区 污水处理场、中水回用、 雨水监控池、事故池等 5 仓库及装 卸 各类原料、产品的对外 运 输设施区，以及仓库、 堆 场等 6 生产及行 政 管理设施 区 办公楼、中央控制室、 中 心化验室、消防站、资 料 室、 IT 中心、传达室、 汽 安全生产监管平台 动力及公用 工程设施区 ② 高精度人员 / 车辆 / 设备定位 ③ AI 安防 /AI 质检 ④ 智能巡检 ⑤ AGV 仓储 火炬设施区 ③ ②③④ ②③④ 工艺装置区 液体储罐区 ②③④ 站等设施 实时定位报警下发 行为监测越界报警 动力及公 用工程设 施区 动力站、变 电站、控分 空压设施、 循环水场、 水处理设施、 净水场、给 水加压泵站 等 液体储罐 区 储罐组、罐 区专用泵房、 首末站设施 等 解决痛点 · 化工行业对 人员智能化、资产精细化、安全可控化、建设可视化 都有高精度定位需求 应用场景 动力及公用 工程设施区 液体储罐区 工艺装置区 化工应用场景

无源物联网的市场分析引入了“市场驱动力模型”与“市场需求度模型”，对 UHF RFID 各 个主要的细分应用市场进行了归纳，而在今年的版本中，我们根据之前的两个模型，推导出一个“行业市场机会模型”。 行业市场机会模型主要从五个维度进行评判，并且为了更好的量化市场，我们对每个维度进行打分（1-10 分）： 1、行业确定性程度：综合各个细分行业的政策，产业巨头的布局，行业的市场需求等驱动力与需求度，评估出该细 某些场景，很明显 则是读写器类厂家在推动，之所以有这样的现象，最核心的区别在于不同市场读写器与标签数量的比例差异。 当某个领域读写器的比例相对较大，则读写器厂商有驱动力拓展该市场，当某个领域标签占绝对大头，则标签厂商有 驱动力拓展该市场，根据市场调研的信息，我们建立了一个分析模型，见下表： 图表 5 标签型市场与读写器型市场分析模型 读写器数量 / 标签数量 典型的场景 标签型市场还是读写器型市场？ 外业务），所以我们对该市场的预期增长比较快。 5、在“其他”市场上，未来的预期增长是最快的，主要原因是，根据我们的调研了解，未来有几个潜在量很大的市场正在逐渐突破，第一个是“食品 与药品”，主要驱动力来自于美国食品药品监督管理局的监管政策，第二个是欧盟的 DPP（数字产品护照），这样的政策落地对于 RFID 标签的普 及都是很利好的，未来当这些市场达到一定的使用量了，我们会单独分拆分析。 当然

等，形成了相对完整的学科分支。 2011年—2020年，进入技术突破阶段。深度学习技术的快速发展 为其注入了新的发展动力。出现大量仿生、类人机器人，帮助机器人 适应自然环境。比如本田的升级版ASIMO机器人能够精确完成抓取物 体和倒液体等精细任务，波士顿动力推出的Atlas可以在复杂的户外自 然环境中行走、奔跑、跳跃，还能在雪地、草地等不同地形上保持平 衡。 2022年 各国科技巨头已宣布推出多款人形机器人。特斯拉发布“擎天柱” (Optimus)二代的人形机器人。2024年6月，Optimus二代已经被 应用在特斯拉工厂，进行电池的分拣训练。波士顿动力（Boston Dynamics）发布了人形机器人Atlas，同样在汽车工厂得到应用， 实现汽车支柱搬运等工作。敏捷机器人公司（Agility Robotics）发 布了人形机器人Digit （来源：中国联通研究院） 05 来源：中金公司《具身智能：AI下一站》 二、人形机器人的技术演进 （一）整机“智能化感知决策水平”不断提升 在全球人形机器人领域，特斯拉、Figure AI、波士顿动力处于第 一梯队，1X、Digit等欧美产品紧随其后。这些企业在硬件上追求轻量 化、高自由度，软件上借助AI大模型实现多模态感知与推理，部分产 品已进入场景测试阶段，展现了人形机器人在工业生产、民生服务、特

深圳恒宝士线路板有限公司董事长 马振山 奇瑞捷豹路虎汽车有限公司常务副总裁 魏志勇 河北恒工精密装备股份有限公司董事长 贾广宏 北京海纳川汽车部件股份有限公司副总裁 张连 德诚控股集团董事长 张力 逐际动力联合创始人兼COO 张雁军 东风公司战略规划部副总经理 杨涛 新意互动CEO 李东平 银信科技 参与编写成员 汽车产业战略家班 中国一汽高端汽车集成与控制全国重点实验室 刘秋铮 李文彬 造差异性的功能，跳出同质化竞争的窘境。 5 AIGC在汽车设计的多个领域展示了极大的潜力，例如AIGC技术可以加速车型外观设计和定义，使得以 低成本创造更加个性化和定制化的车型成为可能。还包括车辆动力学仿真、控制软件生成、软件测试、 结构参数调优、动力电池材料配方筛选等方面应用。 6 AIGC提高了汽车制造业的生产效率，可以实现更高效、更精准的生产作业和供应链管理，减少人力成 本，提高生产效率。具体应用包括智能工艺评 10 核心结论 9 PAGE 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 第一章 汽车行业 技术变革 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 10 PAGE 在汽车行业百年发展史的大部分时间里，是以动力系统为代表的硬件为王的时代，规模、渠道、品牌 影响力等是核心竞争要素，但最近十五年的技术变革从根本上重塑了汽车的竞争法则。硬件逐渐趋同 化，数据、人工智能算法和计算平台成为新的核心竞争要素。

96 个百分点。 分子板块看 1 月 31 日-2 月 7 日火电、水电、燃气板块（中信指 数）变化幅度分别为 1.5%、0.01%、0.24%。 动力煤现货价格环比下降 1.3%，同比下降 17.03% 2 月 7 日秦皇岛 5500 大卡动力煤现货价格为 760 元/吨，环比下 降 1.3%，同比下降 17.03%。进口煤炭方面，广州港 5500 大卡 印尼煤 1月 24日价格为 837元/吨，环比增长 .............................................................................................. 6 动力煤现货价格环比下降 1.3%，同比下降 17.03% ........................................................................ 周度高频数据汇总 动力煤现货价格环比下降 1.3%，同比下降 17.03% 2 月 7 日秦皇岛 5500 大卡动力煤现货价格为 760 元/吨，环比下降 1.3%，同比下降 17.03%。进口煤 炭方面，广州港 5500 大卡印尼煤 1 月 24 日价格为 837 元/吨，环比增长 0.63%，同比减少 16.55%。 图表 8：秦皇岛动力煤现货 5500 大卡（单位：元/吨）

动化消除福利管理和薪资中的手动任务，并为员工创建一个不可抗拒的学习平台。 有了一些提高技能、道德的操作指南和健康的技术好奇心 ， 人力资源职能现在定位于真正推动战 略优势 ， 同时更好地支持我们依赖的劳动力 ， 将战略付诸行动。 这份报告讲述了什么是可能的以及如何实现这一目标的故事 ， 具体的例子展示了我们在 IBM 所做的事情 ， 以及帮助其他人踏上人力资源人工智能之旅的实用技巧。而且 ， 当我亲眼目 CHRO 客户及其团队进行人力资源重塑 ， 构建投资业务案例 ， 确保有意义的业务和员工成果 ， 并提供有关如何管理由数字和 AI 重塑驱动的变革的独特见解。 作为一家以人才为中心、以人工智能为动力的领先组织 ， 我们很高兴能站在这一旅程的最前沿。 蒂娜 · 马龙 - 帕特里奇 全球商业服务管理合伙人、全球领导者、人才与参与。 IBM 人力资源中的 AI 业务案例 4 Contents 募合适 的人，方法是评估角色的技能匹配，预测未来成功的可能性，并估计 填补任何给定角色的预期时间。这是 AI 改变情况的方式的一个例子 ，以便技术使 HR 功能能够解决关键的业务挑战，建立在劳动力分析 的早期贡献之上。在以前的人力资源计划导致增量变化的地方，人工 智能为人力资源提供了指数级绩效改进的机会。 人力资源中的 AI 业务案例 7 “人工智能是一个加速器 — — 它使我们能够摄取各种数据

38 11.8 3.9 0.76% - 1.6% 8 金开新能 36 9.1 1.5 0.29% 3.3 0.4% 9 川能动力 31 7.3 1.3 0.24% 6.4 0.003% 10 江苏新能 21 5.0 1.1 0.22% 14 0.019% 累计 1 调节机制 （ CBAM ）要求产品披露全生命周 期 碳排放 。 2022 年 12 月出 台 的 《电池与废电池法规》 规定 ， 自 2025 年 2 月 18 日起出口到欧盟 的汽 车动力电池必须申报产品生命 周期 的碳足迹。 • 我国现有的部分市场化工具 ，如购 电协议（ PPA ）和绿证等暂未被欧 盟等国家完全接纳 ，而绿电直连政 策的出台有助于国内出口外贸型企 600821.SH 金开新能 36 8.5 23.7 34 6.0 22.0 77 11 28 0.44 (4.4) (4.6) 9.1 5.5 28.5 000155.SZ 川能动力 31 (7.8) (14.3) 16 4.9 6.3 39 18 19 0.47 (13.0) (5.4) 7.3 (43.8) 2.1 603693.SH 江苏新能 21 7

54 64 70 71 71 94 111 126 139 156 171 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 执行摘要 如今，AI正在从根本上重塑全球劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 的人才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战 全球商业与技术格局正经历历史性变革。在AI快速崛起的推动下，组织竞争力与劳动力准备度的 核心要素已被重新定义。 AI 驱动型组织的出现，标志着企业正从“渐进式应用AI”全面转向“以AI重塑商业模式”⸺将AI 深度融入企业创造价值、提供服务及构建工作体系的核心环节。但这场AI驱动的革命也带来了前 性。 AI智能体 如果说2023年和2024年让全球各行业初识生成式AI，那么2025年便是“智能体之年”。这一 年，焦点开始转向智能体，IT软件、硬件及服务供应商纷纷加速推出最新的数字劳动力与劳动力 管理解决方案。然而，新解决方案的发布速度与数量，让许多组织望而生畏。当前市场上的智能 体解决方案形式多样，既有独立工具，也有嵌入式功能，令很多首席信息官（CIO）在选择解决 方案、快速转向新工作模式时持谨慎态度。

实时控制并主动响应大量数据。分析和操作这些数据所需的速度和规模都远 远超出了人类的能力。 以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其 中发挥决定性作用。事实上，根据埃森哲对于未来劳动力的调查，63%的人 认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工 智能带来的改变，否则它们将无法充分挖掘人工智能的潜力，这其中包括培 养正确的企业文化和技能基础。 保险公司需要制定策略，以适应新技术的发展并提高员工的工作技能。虚拟 客服 的活动，因此有针对性的培训仍是必不可少的。承销和定价等功能也将越来 越依赖于机器学习算法，而不是人类的经验和判断。 企业员工必须明白，技术是强大的推动者，而不是他们工作的替代者。人工 智能将为人类劳动力创造新的工作——甚至可能是全新的工作类别。例如， 保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算 6 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计，