促进产业结构转型，突破传统业 态 ——“ ” 智慧城市 系列一 目录 一、关于“智慧农业”的思考 农业信息化背景、需求分析、建设目标 二、“智慧农业”总体规划 “ 智慧农业”建设内容、技术架构、关键技术 三、“智慧农业”按需实施 综合运营支撑平台、应用子系统建设方案 一、关于“智慧农业”的思考 1 、农业信息化背景 2 、智慧农业需求分析 3 、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则

全球协作机器人产业发展白皮书 2025 2025 ——具身智能时代的技术突破与产业重构 � � �版权声明�� � 本白皮书版权为北京铂睿德佳信息服务有限公司（����睿工业）所有，如引 用报告内容进行对外使用，所产生的误解和诉讼由引用方自行负责，本公司不承 担责任。� 未经本公司同意，不得以任何形式将本报告出借、转售、出租、网上发布或 用作其他商业用途。凡使用本报告者均受本条款及本报告一切有关版权之条款约 控制、一体化关 节、传感器融合等核心技术上的积累，为以人形机器人为代表的其它具身智能载 体突破量产瓶颈提供了坚实支撑，成为连接“技术突破”与“量产落地”的核心 纽带。� ���� 年，各大协作机器人厂商，在产品的软硬件智能化升级展开激烈竞逐， 运动控制、力觉感知、机器视觉、应用工艺等技术不断突破，协作机器人在复杂 场景与精密作业中的应用边界被大幅拓展。� 传统工业领域，协作机器人在汽车、电子、金属制品、食品饮料等行业的渗 非工业领域则是协作机器人另一个竞争新高地，相关市场份额正在快速放大。 各厂商通过 �� 大模型及各类传感器提升产品的智能化、人性化、便捷化，在康 复理疗、新零售、教育等非工业领域均有不同程度的突破。除此之外，协作机器 人正在更多新的细分场景如新能源汽车充电、无人机充电、特种巡检、农业采摘 等实现应用落地。� 本书将从多方面客观阐述具身智能时代下的协作机器人产业发展现状及趋 势，旨在帮

中国而程院 ChineseAcademy of Engineering 数字化转型基本普及 智能化升级战略突破 —— 十五五智能制造推进的战略思考 中国工程院 周 济 2025 年 1 月 4 日 · 北京 中国工程院 一 、人工智能赋能新型工业化——智能制造 是推进新型工业化的主要技术路线 ( 一 ) 创新是发展的第一动力，是发展新质生产力的核心要素 ( 二 ) 以智能制 (HCPS2.0) 生成式大模型 GPT 开始具备了理解和学习的功能，具有强 大的解决实际问题的能力。 量变到质变， ChatGPT 是人工智能发展史上一次革命性里 程碑意义的重大突破、重大跨越，跨越了弱人工智能到强人 工智能的拐点，宣示着通用强人工智能时代的到来。 29 (4) 制造系统发展的第四阶段：数字化网络化智能化制造与人 - 信息 - 物理系统 (HCPS2 转 型 ， 深 入 推 进 " 制 造 业 数 字化转型重大 行 动”。到 2030 年，规上企业基本实现数字化转型，数字化制造 在全 国工业企业基本普及；同时，新一代智能制造技术的科研和攻 关取 得突破性进展，试点和示范取得显著成效。 > 第二阶段：智能化升级，从 2028 年开始，深入推进“制造业 智 能化升级重大行动”。到 2035 年，规上企业基本实现智能化升级， 数字化网络化智能化

聚焦重点场景，驱动人形机器人应用健康发展.........................18 世界互联网大会智库合作计划系列成果 前 言 Ⅰ 人形机器人作为人工智能与物理世界深度融合的前沿范式，正成 为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理 Ⅱ 世界互联网大会智库合作计划系列成果 一、人形机器人发展新态势 （一）人形机器人发展现状 1.人形机器人的内涵 人形机器人作为融合了人工智能、高端制造等先进技术的革命性 突破，以颠覆性创新重塑全球科技竞争格局，加速形成数实融合的新 质生产力，催生人机协同的新型生产关系，成为驱动数字经济向自主 经济跃迁的核心引擎，为数字经济的可持续发展提供更强韧性。 人 器设备取得突破，麻省理工学院推出了具有类似人类听觉、视觉和本 体感知功能的机器人Kismet。1991年出现了六条腿机器人Genghis， 实现了自主行走。 2000年—2010年，进入跨学科融合与技术积累阶段，人形机器人 研究开始融合跨学科的方法和技术，如机构学、机器学习、机器人学 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

术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 模型必须从这些极为罕见的事件中学习。 历史表明，开放的生态系统和国际合作是技术进步的重要加速器，对于复杂且具有变革性的 AI 领域更是如此。开放的工具和平台将有效推动我们在系统互操作性和集成方面取得突破。 此外，国际合作对于达成监管框架共识、控制 AI 产品相关风险至关重要。以阻碍创新为由公 开反对加强监管，实际上是一种只顾短期利益的做法，长远来看不利于未来的发展。 因此，在这一背景下，我们需要开发更可靠、更能适应实体经济需求的 人工智能 带来全新的模型与算法突破，使之如人的智能一般高效、可信、灵活、全面。因而，向物理世界中 最复杂的智能系统——脑智能——学习，也可能是未来的重要“奇点”。 戴琼海 第三，更高效的算力芯片。计算能力与智能水平息息相关，当前人工智能的发展也是伴随着 算力的不断提升。但是，线性提升的算力如何带来智能水平的跨越式突破呢？这个问题似乎很难回 答。真正的突破口可能是算力的革命性飞跃，例如较

生“制造服务业”、“现 代服务业”、“消费新物种”等新业态，并广泛赋能于国防无人系统、生 物科技设备等领域，展现跨行业的辐射力与生态带动力。 目前，我国具身智能产业生态，亟需产业协同与基础研究突破创 新，而当前仍处于发展的混沌期。广发证券与智友·雅瑞科创平台依 托“金产学研”的资源优势与洞察研究优势，于一年前成功组建由产 业专家、科研领军者、企业家和投资人构成的“具身智能技术与产业 成这份《2025 中国具身智能产业星图》。 具身智能发展日新月异，本报告所呈现的数据与分析均基于一定 时间内的调研与检索结果，如有疏漏与不足，恳请各界批评指正。我 们期待本报告为中国具身智能领域的创新与突破提供有价值的参考！ 具身智能技术与产业战略研究小组 2025 年 9 月 10 日 摘 要 中国制造业的全球压倒性优势为具身智能奠定产业土壤。2023 年，中国制造业增加值达 32.38 万亿元，已超过美、德、意、英制造 已被纳入国家战略，既服务于国家安全和“卡脖子”突破（无人装备、 航空航天、工业机器人），也顺应市场逻辑，满足老龄化社会、消费 升级和产业升级的需求。政策、资本、产业与学术界的协同作用，正 在为中国具身智能产业奠定 20-30 年的黄金发展周期。 技术创新（人类智能 VS 智能定界），是影响本轮具身智能产业 变革的直接变量。预计具身智能的下半场，将主要由“智能定界”牵 引突破。该路线的核心在于将复杂、时变、不确定的世界模型构建难

百思特赋能机器人企业变革 15 人形机器人自 20 世纪 70 年代发展至今，一直是人类致力于突破的重要技术领域。由于其外观与行为高度拟人化，人形 机器人能够在许多领域替代人类完成任务，尤其是在高危行业，如消防救火、矿井巡查与作业、高架桥检修、有毒有害环 境检测等。近年来，随着人工智能和硬件技术的突破性进展，人形机器人有望为各行各业带来新质生产力变革。 2024 年工业领域变革显著：汽车制造 年工业领域变革显著：汽车制造车间，机器人与产线融合适配柔性生产；3C 行业，与工人协同精密组装；金属制 品领域，借 AI 优化流程，新能源汽车与电子产业回暖夯实共生基础。 医疗场景共生更具突破，AI 驱动的骨科关节手术机器人，以毫米级精准与标准化操作成医生 “搭档”，术前规划路径、术 中抵消误差、术后复盘优化，推动诊疗从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”。 虽人形机器人面临软硬件协同、成本控制、伦理监管等挑战，工 机器人产业规模扩张与结构升级 2025 年 8 月，国际数据公司（IDC）发布的全球与中国机器人市场 预测报告，勾勒出产业爆发式增长的清晰轨迹：到 2029 年，全球 机器人市场规模将历史性突破 4000 亿美元，这一数字较 2024 年 实现近三倍增长，彰显出全球产业数字化转型与技术迭代的双重 驱动效应。其中，中国市场凭借全产业链布局、持续技术创新与庞 大应用需求的三重优势，将占据近半份额，进一步巩固全球机器

此 同时，北京、上海等多地率先在脑机接口领域展开布局与探索，展现 出强劲的发展动能与蓬勃的发展活力。 从技术发展态势审视，脑机接口技术向实际应用领域迈进的进程 显著提速，与之相关的热点事件、突破性重磅成果等不断涌现，出 现频次明显加大。在技术演进进程中，人机交互的友好性得以提升， 与此同时，在医疗健康领域，针对癫痫、抑郁症、脊髓损伤等疾病 的精准治疗案例持续涌现。这一系列现象表明，脑机接口已步入技 进，且展现出融合化与智能化的发展趋势，具体表现为技术手段深 度融合、功能模块有机整合以及多学科交叉渗透融合，进而使得脑 机接口系统在解码、控制与校准等关键环节的智能化水平显著提升。 从产业发展格局审视，全球脑机接口企业数量已突破 800 家， 这些企业主要集中分布在美国和中国。在业务布局方面，近八成的 企业聚焦于无创脑机接口的研发工作，有创占比约为两成且多集中 在美国。就当前产业生态而言，龙头企业相对匮乏，上市企业占比 集聚态势，近七成企业集中分布在北京、广东、浙江、江苏和上海 这五个地区。从市场规模发展趋势研判，脑机接口技术受到技术创 新突破、政策支持引导、资本投入增加等多重利好因素的驱动，展 现出广阔的应用前景。一旦在医疗健康、生活消费等众多领域的市场 需求得到释放，市场规模有望实现更大突破。 从趋势与展望看，技术创新方面，脑机接口将深化人机融合探索， 通过算法优化、精准调控、深度协同等实现智能交互升级。产业格

14 15 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 技术特征 支撑大模型创新及云服务场景 加速人工智能科学计算，服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 在未来计算的下一个十年，超节点无疑将成为推动 AI 技术发展的关键力量。这份发展报告为我 们提供了宝贵的理论指导和实践参考，相信在产业界的共同努力下，超节点将不断成熟完善，为人 工智能的持续突破和广泛应用奠定坚实的算力基础。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授 郑纬民 序言 1 超节点发展报告 03 大模型正以不可逆转之势为全球计算领域带来跨越式变革。从生成式 AI 到 Agentic