机器人离线编程系统是机器人编程语言的拓广，是利用计算机 图形学的成果，在电脑里建立起机器人及其工作环境的模型，自动 生成机器人的运动轨迹，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成 机器人程序传输给机器人。 本 节 导 入 示 教 编 程 特 点 离 线 编 程 特 点 需要实际机器人系统和工作环境 编程时机器人停止工作 在实际系统上试验程序 编程的质量取决于编程者的经验 难以实现复杂的机器人运行轨迹 难以实现复杂的机器人运行轨迹 目前离线编程广泛应用于打磨、去毛刺、焊接、激光切割、数控加 工等机器人新兴应用领域。 图 7-1 离线编程系统构成图 用户接口 传感器 编 程 图 形 仿 真 数 据 库 数 据 库 机 器 人 控 制 柜 后 置 处 理 1 、离线编程系统构成 机器人离线编程系统正朝着集成的方向前进，其中包含了多个领 域中的多个学 域中的多个学科，为推动这项技术的进一步发展，以下几个方面的技 术是关键： 2 、 离线编程关键技术 （ 1 ）多传感器融合技术的建模与仿真 对多传感器进行建模，执行多传感器操作 （ 2 ）错误检测和修复技术 对系统的运行状态进行检测和修复 （ 3 ）各种规划算法的进一步研究 其包括路径规划、放置规划和微动规划等 （ 4 ）通用有效的误差标定技术 应用于各种应用场合的机器人标定 （

机器人编程，就是针对机器人为完成某项作业进行程序设计。 工业机器人编程是机器人技术的一个重要方面，它是与机器人所采 用的控制系统相一致的。为了用简单的方法描述作业、操控机器人， 机器人的语言应运而生。在本节中，主要详细介绍示教编程。 本 节 导 入 1 、示教编程 图 6-1 示教再现式机器人控制系统工作原理 示教盒 记忆装置 伺服放大 示教部分 再现部分 公共部分 工作装置 避免发生错误指令 编程占用机器人作业时间 难以与其他操作同步 很难规划复杂的运动轨迹 以及准确的直线运动 难以与传感信息相配合 机器人语言编程是指采用专用的机器人语言来描述机器人的动作 轨迹。机器人语言编程实现了计算机编程，它具有良好的通用性，同 一种机器人语言可用于不同类型的机器人。此外，机器人编程语言可 解决多台机器人之间协调工作的问题。 2 、机器人语言编程 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 情况下进行机器人轨迹规划编程的一种方法。这种编程方法与数控机 床中编制数控加工程序非常相似。一些离线编程系统带有仿真功能， 这使得在编程时就可解决障碍干涉和路径优化问题。 3 、离线编程 离线编程 为了使机器人能够进行再现示教的动作，就必须把机器人运动命令 编成程序。控制机器人运动的命令就是移动命令。在移动命令中，记录 有移动到的位置坐标、插补方式、再现速度等参数。

三大特征： （ 1 ）拟人功能：机器人是模仿人或动物肢体动作的机器，能像人那样使用工 具。因此，数控机床和汽车不是机器人； （ 2 ）可编程性：机器人具有智力或具有感觉与识别能力，可随工作环境变化 的需要而再编程。一般的电动玩具没有感觉和识别能力，不能再编程，因此 不能称为机器人； （ 3 ）通用性：一般机器人在执行不同作业任务时，具有较好的通用性。比如， 通过更换机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的任务。 、工业机器人的分类 A 悬臂笛卡尔式 • 从支撑架伸出的长度有限， 刚性差，但其工作空间所受 约束较其它机器人所受的约 束少，故重复性和精度高； • 其坐标更近乎自然状态，故 编程容易； • 但有些运动形式，由于需要 大量计算，此结构可能较难 完成，如方向与任何轴都不 平行的直线轨迹。 x z 腕的俯仰 腕的偏摆 腕的偏摆 腕的横滚 腕的横滚 2 、工业机器人的分类 工业机器人的组成 B 驱动系统  通过对驱动系统的控制，使执行系统按照规定的要求 进行工作。  一般由控制计算机和伺服控制器组成。  控制计算机发出指令，协调各关节驱动之间的运动， 同时还要完成编程、示教 / 再现，以及和其他环境状态 （传感器信息）、工艺要求，外部相关设备（如电焊 机）之间的信息传递和协调工作。  伺服控制各个关节驱动器，使各杆按一定的速度、加 速度、和位置要求进行运动。

我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高 12% 。开发人员的工 作满 意度也显著提高。 价值创造场景之一： AI 编程赋能开发，释放开发价 值 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 所 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Beginner Intermediate Advanced

服务器上的程序清单、程序大小、编程日期等。 • 远程请求，机床操作员直接在机床控制面板上可以下载所需要的加工程序。 • 远程比较，在机床控制面板上可以直接将机床内的程序和服务器的程序进行比较，并将比较结果显示在机床上。 • 自动接收，程序上传时，服务器能够自动接收、自动命名、自动保存数控程序，服务器无须专人值守。 程序管理（ MDM ） 角色管理功能： 如编程员、编程主 管、检验员、技术 里面重要的一环。 权限管理 解决方案 - 程序管理（ MDM ） 程序仿真（ EDIT ） • 作为编程员程序修改的简单实用的工具，可以方便地程序的手工编辑、仿真，计算程序加工时间 • 完成程序缩放、旋转、镜像以及主轴转速、切削进给动态调整数控程序专用功能，可以极大地提高编程效率 • 5 轴刀位轨迹和 3 轴实体的动态模拟功能，将程序错误最大程度地避免在虚拟制造环境。 • 程序与刀位轨迹的动态交互分析 现场触摸 屏 现场触摸 屏 管理人员 管理人员 程序审批 机床监控 工作量统计 效率统计 任务查询 程序仿真 文件查看 程序统计 程序查询 远程下载 远程上传 远程比较 传输报告 程序编程 程序仿真 版本比较 程序下发 程序入库 流程审批 信息 查询 程序 模拟 MDC 反馈 统计 分析 操作者在上面 可完成 支持的数控系统 Agiecut Allen Bradley

天） 性能优 数学、科学和代码等领域领先业界， 成为业界公认的 LLM 的领先模型 来源： DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 测试中（预计两周内全部上 线） 12 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 编程辅助 智能客服 … 个性化学习辅导 创意写作 … 个人知识管理 个人文档分析 编程辅助 … 开发板 边端设备 … Atlas 800I A2 (512GB) Atlas 800I A2 (256GB) Atlas 300V DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型参数： 671B+ 满血版 DeepSeek V3/R1 模型参数： 70B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B AI 编程 智能对话 金融研报 文本创作 营销文案 内容检测 Atlas 800I A2 (1024GB) 金融 电力 交通 政务 制造 油气 …… 教育 Huawei Proprietary

，为师生提供定制化、情境化 的教 学辅助 ，还支持学生的个性化与探究式学习需求。 DeepSeek 满血版 R1 ， 参数高达 6710 亿（ 671B ） ， 相当于一个 “超级大脑” ， 能处理复杂数学题、 编程、 长文本分析等高 难度 任务。 部署本地 DeepSeek- R1 （ 671B ） 满血版模型 ，支持校园办公自动化、 科研项目辅助、 学术资源分析等多领域应 用 浙江大学、 中国人民大学、 厦门大学、 和摘要生成、多种语言实时互译 文本分析 可快速提炼论文创新点、方法及实验结果 数学推理 能够解答高等数学、 概率统计、 线性代数 等复杂问题 ，提供解题思路与引导式问题 编程助手 支持 10 余种编程语言的代码创作与问题诊 断 2025 年 2 月 19 日 ，郑州大学国家超级计算中心、 计算机与人工智能学院、 信息化办公室携手攻坚 ，成功在超算中心设备上部 署本 地化“满血版” 案 5.1 AIGC 概述 5.2 文本类 AIGC 应用实践 5.3 图片类 AIGC 应用实践 5.4 语音类 AIGC 应用实践 5.5 视频类 AIGC 应用实践 5.6 AIGC 在辅助编程中的应 用 5.7 AI 搜索 5.8 AI 智能办公 5. AIGC 应用与实 践 厦门大学大数据教学团队作品 5.1.1 什么是 AIGC 5.1.2 AIGC 与大模型的关系 5.1.3

通用型较强、适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟。 并行运算能力在推理段无法完全发挥。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。 量产单价高；峰值计算能力较低；硬件编程困难。 适用于各种具体的行业。 ASIC 全定制化 难以编辑 高 低 通过算法固化实现极致的性能和能效、平均性很强；功耗很低；体积小； 量产后成本最低。 量产后成本最低。 前期投入成本高；研发时间长；技术风险大。 当客户处在某个特殊场景，可以为其独立设计一套专业智能 算法软件。 l 当前主流的 AI 芯片主要包括图形处理器（ GPU ）、现场可编程门阵列（ FPGA ）、专用集成电路（ ASIC ）、神经拟态芯片 （ NPU ）等。 其中， GPU 、 FPGA 均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。 ASIC 属于为 AI 特定场景定制的芯片。另外， Field Programmable Gate Array ， 现 场 可 编 程 门 阵 列 ） 是 一 种硬件可重构的集成电路芯片，通过编程定义单元配置和链接架 构进 行计算。 FPGA 具有较强的计算能力、较低的试错成本、足够的 灵活性 以及可编程能力，在 5G 通信、人工智能等具有较频繁的迭代 升级周期、 较大的技术不确定性的领域，是较为理想的解决方案。 lASIC （ App lication

通用型较强、适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟。 并行运算能力在推理段无法完全发挥。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。 量产单价高；峰值计算能力较低；硬件编程困难。 适用于各种具体的行业。 ASIC 全定制化 难以编辑 高 低 通过算法固化实现极致的性能和能效、平均性很强；功耗很低；体积小； 量产后成本最低。 量产后成本最低。 前期投入成本高；研发时间长；技术风险大。 当客户处在某个特殊场景，可以为其独立设计一套专业智能 算法软件。 l 当前主流的 AI 芯片主要包括图形处理器（ GPU ）、现场可编程门阵列（ FPGA ）、专用集成电路（ ASIC ）、神经拟态芯片 （ NPU ）等。 其中， GPU 、 FPGA 均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。 ASIC 属于为 AI 特定场景定制的芯片。另外， Field Programmable Gate Array ， 现 场 可 编 程 门 阵 列 ） 是 一 种硬件可重构的集成电路芯片，通过编程定义单元配置和链接架 构进 行计算。 FPGA 具有较强的计算能力、较低的试错成本、足够的 灵活性 以及可编程能力，在 5G 通信、人工智能等具有较频繁的迭代 升级周期、 较大的技术不确定性的领域，是较为理想的解决方案。 lASIC （ App lication

3. 以 AI Agent 为主、人工为辅 02 对 AI 教育的思考： AI 重塑就业岗位和组织 结构 n 人工智能专业 n 大专：编程基础 | 数据处理 | 模型训练 | 算法应用 | 工具使用 本科：基础知识掌握 | 编程能力 | 算法理解 | 实践应用 | 跨学科意 识 硕士：专业深化 | 研究方法 | 创新能力 | 工程实践 | 领域专精 博士：原创研究 | 理论突破 视 觉 技 能 训 练 、 自 然 语 言 处 理 技 能 训 练 、 A PI 文 档 学 习 与 实 践 • 错 误 处 理 与 调 试 、 安 全 性 与 认 证 课程实训平台 2 AI 编程实训系统 • 在线 Python 编码 、 AI 代 码 解 析 、 AI 代 码 纠 错 • 知 识 点 问 题 答 疑 、 算 法 学 习 与 训 练 、 竞 赛 赛 题 训 练 课程实训平台 智能设备应用开发 AI 工 程 师 认 证 课 程 人工智能技术应用专业课程体系（高职） 集中实训课 专业基础课 专业核心课 专业拓展及选修课 大模型指令实训系统 智能机器人实训系统 AI 编程实训系统 LLM 的原理 LLM 训练核心 ChatGPT 原理及应用 图像识别应用场景 其他行业应用场景 人工智能通识课 LLM 在软件开发中的应用 AI 的应用场景