开放性的全栈式 智能服务机器人生态 开放性的全栈式智能服务机器人生态 目录 前言 03 第一章全球服务机器人市场概览 05 1.1. 概念定义及研究范围 06 1.1.1. 服务机器人概念定义 06 1.1.2. 服务机器人分类及报告研究范围 06 1.2. 全球服务机器人行业发展趋势分析 07 1.2.1. 全球服务机器人市场增长强劲 07 1.2.2. 技术变革推进行业创新发展 1.4.3. 信息安全与隐私保护(G) 16 01 开放性的全栈式智能服务机器人生态 第二章 开放性的全栈式智能服务机器人生态 19 2.1.生态概念定义 21 2.2.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 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 场景，同时伴随着商用服务机器人行业下半场 拐点的到来，普渡机器人在全球范围内率先提 出了开放性的全栈式智能服务机器人生态。该 生态的目标是构建一个开放性的通用服务机器 人生态系统，通过创新的商业模式与技术，推 动机器人的广泛应用与协作，进而实现无缝协 同的、通用的服务机器人生态。 该生态不只是一个技术架构，更是一个融合了产

当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动 图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例，通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 本白皮书旨在系统呈现任务驱动式智能互联的理念框架、技术路径与实践 成果，为产业链上下游企业、科研机构、行业从业者提供参考，推动智能 互联技术在更多领域的创新应用，助力数字经济时代下智慧场景的高质量 发展。 前言 目录 2

实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 刻的场 位提升教学效率，从课前辅助教师智能化备课，到课 堂中动态学情诊断，从千人千课的个性化内容推送， 到课后自动化作业批改与教学内容总结。 教师将逐渐成为精准学情设计师和创造力点燃者，而 学生则获得实时个性化学习路径与沉浸式资源，真正 实现一人一课表的自主成长。英特尔始终致力于以创 新技术推动产业变革，不断推出性能更优、更易使用 的人工智能计算平台与软件工具，与行业生态伙伴紧 密协作，赋能智慧教育的全场景应用，构筑云-边-端三 让学 生成为自主探索的学习主体。 在推动教育全球化的进程中，我们已为全球120多个国 家和地区提供教育解决方案，将中国智慧教育方案带 入国际视野。让我们携手共进，借AI东风扬帆，激荡 教育数智化浪潮，共绘智慧奔涌的时代航图。 顾雪军 华为智能协作产品线总裁 以工业级AI重塑学习基因 让全球课堂奔涌智慧新范式！ 当前，教育强国建设已进入关键攻坚阶段，人工智能 技术的跨越式发展为教育高质量发展奠定了技术赋能

1.1 智算新基建：全球竞争与市场爆发 近年来，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术加速创新，成为各国抢占科技革命与产业革命 优势地位的技术制高点。2024年3月，中国政府工作报告提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群“。人工智能将在推动产业升级、促进新质生产 力加快形成等方面发挥重要作用。2025年1月，美国政府宣布Ope 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 、软件以及服务等， 达675亿美元，到2028年有望增长到5160亿美元，复合年化增长率达50.2%；2023年，中国生成式AI市场 规模为1200亿人民币，到2028年将超过5000亿人民币（图1-1）。 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度

雷达观测数据机内外实时订正；结合地面雨量计动态修正降水算法系数； 0~6 小时短时临近降水量预报产品； 输出流域或区域面降水量产品 ，与现有水文系统无缝对接。 l 维修简单方便 高度集成化插拔式收发组件 信号处理器 故障实时响应 到达设备现场 2 小时内恢复工作 P12 技术成果： 延长预见 期 融合短临预报和实测数据的降水空间分布计算方法 提出了耦合深度学习和时空地理加权回归的数据融合方法（ 在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模型 模型结构： 在充分考虑流域产汇流机制基础上 ，模型构建了分布式的深度学习预报模型进行滚动预 报，最大程度控制误差； 模型输入： 前 24h 降雨与边界流量 / 水位 ，未来 72h 的气象网格降雨预报结果； 模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、 ， 完整反应洪水调度的物理过程 技术成果： 提高模拟精 度 调度模型精细化模 拟 水工程控制方式 分段模式控制 建立了水文 - 水动力耦合模型适应性评 估方法 ， 提出了诱导有序二项式系数多 模型集合方法 ， 解决了适用模型的动态 组合问题。 构建了水文 - 水动力耦合模型 的四维变分和集合卡尔曼滤波数据同化算 法 ， 实现了利用 HADCP 在线流量、 侧扫 雷达和视频测流数据对模型状态的实时校

人口信息登记难 民警办案取证难 现状分析 技术低 管理难 布控难 业主刚需促进社区变革 可视对讲 智能安防 智能家居 社区消费 在线物业 社区互动 体验式社区成为购房刚需 政策加强支持力度 • 2014 年， 《智慧社区建设指南 ( 试 行 ) 》 • 2015 ， 100 个试点智慧社区 • 2020 年，智慧社区达 50% 周界报警视频联动 园区周界报警系统联动监控系统实现报警视 频联动，有效防范园区周界异常情况发生 周界防控 电子巡更系统 软件集成于中 心平台 电子巡查移动 客户端 单兵 - 手持式 终端设备 巡更管理工作站 3G ， 4G/WiFi 巡更点 RFID 标签 巡更点 01 • 二维码在线巡更 • 查询人员信息 • 查询车辆信息 • 记录现场信息 车牌自动识别，节省刷卡时 间 • 避免一卡多车等情况给社区 停车管理带来混乱 车辆出入场管理 快速出场 入场前 • APP 余位查询、车位预约、路线导航 寻车 • 寻车机、手机 APP 生成寻车路 线 入场 • 车牌识别免取卡式不停车进场 停车 • 余位屏、引导屏、车位灯准确引导 出场 • 已缴费车辆车牌识别不停车出 场 缴费 • 自助缴费机、手机等自助缴

理和营销策略。例如，通过分析顾客的历史点餐记录和偏好，系统 可以自动生成个性化的菜单推荐；通过实时监控库存数据，系统能 够预测食材需求并生成采购建议，从而减少浪费和提升供应链效 率。 此外，DeepSeek 大模型还能够帮助餐饮企业实现精细化的顾 客关系管理。通过对顾客反馈的智能分析，系统可以快速识别顾客 的满意度，并生成针对性的改进建议。同时，模型还可以支持多渠 道的互动，例如通过智能客服系统实时解答顾客的疑问，提升顾客 费者的高期 望。特别是在后疫情时代，餐饮企业面临着成本控制、效率提升和 顾客体验优化的多重挑战。科技的进步为餐饮行业带来了新的机 遇，尤其是人工智能技术的应用，正在逐步改变餐饮服务的运作方 式。近年来，深度学习和大数据技术的突破，为餐饮行业提供了更 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 的图像识别技术可以应 用于菜品识别、顾客行为分析以及食品安全监控。例如，系统 可以通过摄像头自动识别菜品，并与订单进行比对，确保准确 性。  推荐系统：基于顾客的历史消费数据和偏好，DeepSeek 能够 生成精准的菜品推荐，提升顾客的消费体验和满意度。同时， 系统还可以根据季节性变化和库存情况动态调整推荐内容。 数据驱动的决策支持是 DeepSeek 大模型的另一大亮点。通过 对餐饮运营数据的实时分析，模型可以帮助管理者优化资源配置、

.......................................................................................85 3.5.1 分布式数据存储.....................................................................................85 3.5.2 数据处理和分析 时预警，迅速响应决策支撑需求。 以下应用场景举例说明： 图-传统建设方式 存在的问题： 1. 管控能力不足 a) 数据重复存储； b) 各自为主的 ETL 处理； c) 数据标准不统一； d) 应用烟囱式开发； 2. 开放能力缺失 a) 融合分析能力不足； b) 开发成本较高； c) 对外数据安全管理不强。 1.2 XX 对企业级大数据平台规范理解及承建情况汇报 XX 承建省份： 重庆、湖 对外与南山集团、山东航空公司、山东省人力资源和社会保障厅等重点单 位建立合作关系，探索基于大数据的项目合作。 湖北移动大数据平台： 搭建了 236 台基于 X86 服务器的大数据集群（截至 11 月 13 号），采用 了分布式存储计算、内存处理、流处理等技术，实现了 B 域、O 域数据的采集 和处理，承载了互联网渠道运营、智慧客流、战略地图、POP 系统、流量运营 等应用。同时，经分云化工作正在进行中，并已初见成效。

（2）新增吸毒人员：可以对数据库进行操作，新增和批量导入吸毒人员； （3）吸毒人员编辑：可以对已有的吸毒人员信息编辑和修改。 9 2.1.1.2 信息收集管理 完成吸毒人员信息基本库后，系统可以自动生成吸毒人员使用的 app 账号， 吸毒人员在使用 app 的过程中系统会自动的对吸毒人员日常生活中的信息进行 收集。本模块是对每个人员的信息进行集中，可以实现搜索查询每个人员收集 信息的详细数据，可以简化数据查询流程，提高工作效率。 和企业使用的微信号数据通信，在通信接口上使用 https 协议防止被抓包，另外对接口进行加密不使用明文传输，保证接口使用上 的安全性。 2.1.2.3 互联网边界模块 与现有的边界系统进行打通，系统在接收数据后自动生成任务把变动数据 生成脚本并进行打包，上传到边界摆渡文件夹，并在公安内网向互联网摆渡文 件时，自动完成收取并执行对应任务。 2.1.3 学习 app（被监管人员使用） 2.1.3.1 信息上报 在吸毒人员使用 。 2.3.1.2 存储容量扩容 通过新增分布式数据计算节点存储，将整体数据容量从600T 扩充至 SPB， 以满足结构化、非结构化、多媒体类型数据存储及计算物理空间需求。 2.3.1.3 计算节点规划 根据需要分析的数据量引用支撑引擎，对业务应用的功能进行基础能力支 撑，通过新增大数据计算存储节点以扩充系统实时计算、离线计算、分布式计 算能力，满足针对各类应用的并发用户数、响应时间、计算速度等性能指标，

................................................................................ 11 1.6.4 “支撑层”的分布式架构改造................................................................................................ .......................................................................................97 4.2.1 分布式云架构改造............................................................................................... 节点化阶段，只存在于某项服务、某个系统、某个平台，尚未走向 全网化。 9、单点强全局弱：数据平台、应用系统建设侧重功能叠加，忽 略了能力叠加；硬件过度建设，全局数据智能不足；单极化、断头 式服务导致 ZF 服务的广度和深度仍然不足。 1.6 项目建设内容及规模 1.6.1 Z 务平台总体技术架构 10 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 1.6.2 Z 务平台总体设计