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量產新紀元+DeepSeek 成功， 人形機器人從理想走進現實　　在科技浪潮的推動下， 人形機器人成為未來最為確定的方向之一，獲得了國內外頂級政策、 政企資金以及科技龍頭的全方位加持，產業進入快速發展期。預計 25 年人形機器人產業可總結為 2 大關鍵詞：（1）量產。過去 2 年，國內外眾多科技及初創企業如璀璨星辰，紛紛切入人形機器人新賽道， 2024 年是國內外人形機器人的原型機發布大年， 如1XTech 的 NEO、開普勒的先行者 K2、小鵬的 Iron，經過半年到一年的技術優化與調試， 2025 年有望成為真正的量產元年。國際巨頭特斯拉一馬當先，預計 25 年生產 1 萬臺 Optimus， 26 年年中開始量產 1 萬臺/月， 27 年達 50 萬臺。2 月 6 日，特斯拉發布招聘機器人生產制造工程師，再次強化其機器人量產進程。1 月 30 日， figureAI 公司中標第二個大客戶、并表示未來 4 年將量產 10 萬臺人形機器人。國際巨頭人形機器人的量產是產業從概念到應用現實的重大跨越，對發掘人形機器人通用應用場景具備戰略指導意義，產業進入“chatGPT”時刻前夕。（2） DeepSeek。DeepSeekAI成功突破 AI 發展的高昂成本問題， 憑借降本、開源的優勢， 在人形機器人領域展現出強大的賦能能力， 有望助力機器人在環境感知、任務規劃與決策、持續進化等大模型方面實現質的飛躍。此外， DeepSeek 也讓國產廠商在 AI 領域看到希望，強化國產機器人在軟件端持續深耕和突破的信心。　　聚焦商業化量產短板及產業分工細化趨勢，建議關注絲杠和運控及國產機器人鏈總成環節　　（1）硬件端，絲杠產能緊缺是量產痛點。從量產維度看、產能是關鍵。近兩年國內外機器人廠商的硬件設計方案百家爭鳴，總體路線目前已趨于收斂。人形機器人硬件不再是本質約束條件，難點主要體現在規模制造及降本能力上。其中，絲杠制造難度相對最高、產能也最為緊缺，屬于重資產、勞動密集型環節，短期快速擴產難度大。國內目前已建成的絲杠產能不足以滿足人形機器人的量產需求。而恒立液壓線性驅動器項目在產能建設上處于全球領先水平， 項目總投資 15.27 億元， 設計產能 20 億元， 目前公司線性驅動器項目已投產、 滾珠絲杠產品已進行送樣和小批量供貨。隨著下游人形機器人量產的臨近，我們看好恒立液壓在絲杠及線性總成的產能優勢及快速放量能力。　　（2）軟件端， “小腦”智能亟待突破，運控是被忽視的短板。機器人從軟件算法策略上分為“大腦”和“小腦”，“大腦”負責感知外界并模擬人類思維決策過程，“小腦”則模仿生物進行復雜的運動，即運動控制。受益于 AI 大模型的發展，機器人大腦智能化程度有望提升、 已備初階人類腦力。而“小腦”是由一系列算法和硬件設備組成的綜合系統，包括傳感器融合模塊、動力學模型和控制器等， 控制人形機器人全身上下幾十個自由度進行高維運動，受制于沒有通用的算法模型以及海量數據，是當前產業發展的瓶頸。如何進一步提高機器人小腦運動控制算法的實時性、魯棒性和可解釋性是下一步產業重要研究方向。建議關注人形機器人小腦智能運控賽道的進步和突破。　　（3） 產業鏈分工有望細化、看好國產機器人鏈本體代工或總成商。隨著產業生態的發展，產業鏈有望從垂直走向細分， 形成專注機器人軟件或專注機器人硬件的產業分工。24 年 11 月， 華為與禾川科技、兆威機電等 16 家公司簽訂戰略合作協議，就具身智能領域展開合作、 共同搭建生態圈。我們認為，像華為這樣具備具身大模型研發能力的公司積極布局相關根技術與產業創新賦能， 有望給國產機器人本體廠商帶來 AI 能力，助力國產機器人廠商可專注于本體或應用場景開發， 實現彎道超車。因此建議關注掌握核心零部件自制能力并具備機器人總成能力的公司。

來源：中國信息通信研究院

人形機器人作為未來產業的重要賽道，是科技自立自強的標志型成果，是人工智能、機械工程、電子工程等領域融合創新的典范，也是實現新質生產力的最佳手段之一。人形機器人憑借其類人的感知交互能力、肢體結構和運動方式，能夠快速融入為人類設計的各種環境，未來有望在簡單重復勞動和危險場景中替代人類，在復雜技能場景中輔助人類，在商業和家庭場景中服務人類。可以預見，未來人形機器人的廣泛應用將深刻改變社會形態和人們的生產生活方式，已成為全球科技領域的發展熱點。業界普遍認為，人形機器人未來有望成為繼個人電腦、智能手機、新能源汽車后的新終端，形成新的萬億級市場。 2024年12月26日，在2025中國信通院深度觀察報告會成果發布會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）泰爾系統實驗室發布了《人形機器人產業發展研究報告》。中國信通院泰爾系統實驗室王堯從概念內涵、技術演進、產業現狀、未來展望等方面對報告進行了解讀。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202412/t20241227_649391.htm

本報告從人形機器人內涵出發，深入分析人形機器人的核心技術及重點產品的發展現狀和演進路徑、產業布局的重點方向、應用需求和市場預期等。同時，聚焦生產制造、社會服務、特種作業等方向，梳理典型應用場景，明確不同場景對人形機器人的共性需求和差異化需求。最后，研究提出了對未來人形機器人產業發展的路徑考慮，助力推動我國人形機器人高質量發展。

一、人形機器人的內涵和發展歷程 （一）人形機器人的內涵 人形機器人指模仿人類外觀和行為，具備較高智能化水平的機器人。與傳統工業機器人、服務機器人相比，最大的特點是其與人類相似的“軀體”結構、運動方式和感知方式，并在人工智能大模型的賦能下，從體能、技能、智能三方面，實現對人的模仿。人形機器人具有擬人智能、類人形態和廣泛適用三個特點： 一是擬人智能。一方面，人形機器人可以通過人工智能大模型技術的賦能，實現擬人化的感知、決策、控制能力；另一方面，人形機器人還可以選擇通過云“大腦”和智能化聯網的方式，突破“一個軀體、一個大腦”的限制，實現算力和智能的飛躍。 二是類人形態。人的形態是生物進化自然選擇的結果，目前社會中的所有城市基礎設施、生產生活的工具產品均為人類形態設計。人形機器人通過對人類形態的高度模擬，能快速融入到人類設計的各類環境中執行復雜任務，具有更強的通用性和適應性。 三是廣泛適用。人形機器人具備比人類更強的耐受性和適應性，能夠在非常復雜化環境中長期以低成本運行，有效解決未來勞動力短缺問題，將在工業生產、民生服務、特種作業等領域廣泛應用，甚至在部分領域發揮更大優勢。 對“人形”追求的本質是機器人通用性的問題，核心點是當前是否有必要通過外形的擬人設計賦予機器人等同人類的“通用能力”，是“一機多用”還是“專機專用”。從現階段的發展情況看，人形機器人主要是在工業場景試水，相比后期服務應用場景中的復雜工作，工業場景任務相對重復和單一，人形需求并不強烈。隨著“大腦”的逐步完善，通用人形機器人將會是終極形態，但在此之前不同進化階段及分支是必要條件，主體人形+定制化組件的類人形可能是商業化初步完成前的最優解。所以，從長遠看，“人形”是機器人的理想形態；從現狀看，完全的“人形”不是現階段的唯一選擇。

人形機器人是新質生產力的重點領域，集成人工智能、高端制造、新材料等先進技術，有望成為下一個顛覆性產品，引領新的產業變革。該報告對人形機器人產業發展歷程、宏觀環境，產業鏈進行分析，對人形機器人的場景應用情況以及需求進行梳理分析，并對應用落地短、中、長期情況進行總結，最后提出對未來趨勢的研判。 以下為報告節選：

9月17日，CAAI系列白皮書發布會在南昌成功舉辦。《大模型技術》該白皮書從語言大模型、多模態大模型、技術生態、產業應用、安全等多個角度，全方位清晰呈現了大模型技術的定義、特點和發展歷程，以及目前的主流方法和應用場景，其中包括多項首例行業應用實踐，將有效幫助相關人士深入理解大模型技術的原理、方法和應用，提高大模型技術的開發和使用效率和質量，深刻認識大模型技術的影響和責任。

近年來，大模型技術飛速發展，從架構演進統一到訓練方式轉變，再到模型高效適配，大模型技術引起機器學習范式的一系列重要革新，為通用人工智能發展提供了一種新的手段。由單一模態的語言大模型到語言、視覺、聽覺等多模態大模型，大模型技術融合多種模態信息，實現多模態感知與統一表示，也將和知識圖譜、搜索引擎、博弈對抗、腦認知等技術融合發展，相互促進，朝著更高智能水平和更加通用性方向發展。 與此同時，大模型技術生態蓬勃發展，開源服務與開放生態成為主流趨勢，國內外大模型開放平臺、開源模型、框架、工具與公開數據集加速大模型技術演進，框架、工具間軟硬件協同優化降低大模型開發和應用成本，推動大模型高效訓練與部署。

大模型與教育、科學、金融、傳媒藝術等專用領域結合拓廣通用大模型能力邊界，與實體經濟的深度融合成為其賦能行業應用關鍵，正在“大模型”與“小模型”端云協同并進發展格局下重塑生產力工具，變革信息獲取方式，改變人類社會生活和生產方式。

隨著大模型的應用，其安全問題日益凸顯，因而需關注大模型技術發展的內生及伴生風險，關注大模型安全對齊、安全評估技術，發展大模型安全增強技術，加強大模型安全監管措施，確保其“安全、可靠、可控”。 總之，抓緊推動大模型技術研發，尤其是大模型原始技術創新和大模型軟硬件生態建設，強化垂直行業數據基礎優勢，集中國家資源投入大模型發展，同時關注大模型風險監督，彰顯人工智能的技術屬性和社會屬性。

國內大模型研發應用領域熱潮持續高漲。據不完全統計，目前國內至少有19家企業及科研院所涉足人工智能大模型訓練， 主要分為大型科技公司、科研院校和初創科技團隊三類。從大模型的布局體系來看，百度、阿里、華為等大型科技公司從算力層、 平臺層、模型層、應用層進行了四位一體的全面布局，科研院校及初創科技公司主要以研發大模型算法及細分領域應用為主；從大模型參數量看，大型科技公司的參數量遠大于科研院所，但基本都處于千億及以上規模；從大模型應用方向看，大部分企業前期以內部應用為主，后續主要向B端企業拓展服務，預計少數企業將在C端市場形成規模。總體來說，業界普遍認為國內大模型與GPT-3的水平相當，與 GPT-4仍有較大差距。

伴隨全球數字化進程的加快，人工智能成為引領未來世界發展的關鍵技術。近年來，各國政府、科研教育機構、科技企業及專家學者紛紛加入到推動人工智能產業發展的進程中，人工智能技術與產業融合程度不斷加深。

2022年，尚普研究院從全球視角出發，聯合中科創星、智譜AI、紫荊數字經濟研究院、中國風險投資有限公司、中電海康科創基金、容億投資等6家機構于近日正式發布《2022年全球人工智能產業研究報告》。

《2022年全球人工智能產業研究報告》包括人工智能產業概況、人工智能底層基礎、人工智能核心技術、人工智能應用領域、人工智能趨勢展望五大篇章。對人工智能的發展歷程、產業鏈、核心技術、應用領域及發展趨勢等方面進行全面梳理，為政府部門、從業人員、教育工作者、社會公眾更好了解人工智能的過去、現狀及未來提供參考。以下為報告部分內容，

近日，由清華大學人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清華-中國工程知識智能聯合研究中心編寫的《人工智能之人機交互》報告正式發布。該報告以人機交互技術為核心，在梳理了其概念定義和發展歷程的基礎上，重點研究了主要技術的發展情況、領域專家現狀和應用領域，列舉了必讀論文，并探討了人機交互未來發展趨勢。人機交互（Human-Computer Interaction, HCI），是一門研究系統與用戶之間的交互關系的學問。人機交互技術的發展與國民經濟發展有著直接的聯系，它是使信息技術融入社會，深入群體，達到廣泛應用的技術門檻。在現代和未來的社會里，只要有人利用通信、計算機等信息處理技術進行社會活動，人機交互都是永恒的主題。

人機交互的發展歷史，是從人適應計算機到計算機不斷地適應人的發展史，交互的信息也由精確的輸入輸出信息變成非精確的輸入輸出信息。在過去的幾十年間,人機界面經歷了從命令行界面到圖形用戶界面兩個主要發展階段的演變；近年來，人機界面的發展越來越強調交互的自然性，即用戶的交互行為與其生理和認知的習慣相吻合，隨之出現的主要的交互界面形式為觸摸交互界面和三維交互界面。

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

來源：中國信息通信研究院

　　歷經多年發展，大數據從一個新興的技術產業，正在成為融入經濟社會發展各領域的要素、資源、動力、觀念。

　　近日，中國信息通信研究院正式發布《大數據白皮書（2021年）》。本白皮書以數據要素的價值釋放作為可信邏輯，重點探索大數據政策、法律、技術、管理、流通、安全等方面的內容，并對“十四五”期間我國大數據的發展進行展望。

　　2021年以來，全球各國大數據戰略持續推進，聚焦數據價值釋放，而國內圍繞數據要素的各個方面正在加速布局和創新發展。

　　政策方面，我國大數據戰略進一步深化，激活數據要素潛能、加快數據要素市場化建設成為核心議題。

　　“十四五”規劃全面布局大數據發展，為今后五年大數據的發展作出了總體部署，為各部門各地方進行大數據專項規劃提供了重要依據。“十四五”規劃對于大數據發展的布局，可以概括為突出數據在數字經濟中的關鍵作用、加強數據要素市場規則建設、重視大數據相關基礎設施建設。其中包括將大數據作為數字經濟的重要“原料”，加強供給能力；針對數據要素市場目前面臨的問題，提出加強規則；完善數據資源匯聚與流動的關鍵支撐底座，建設新興基礎設施。

　　法律方面，從基本法律、行業行政法規到地方立法，我國數據法律體系架構初步搭建完成。

　　法律制度是數據要素市場化建設的重要保障。2021年我國數據立法取得突飛猛進的進展，備受關注的《數據安全法》和《個人信息保護法》先后出臺，與《網絡安全法》共同形成了數據合規領域的“三駕馬車”，標志著數據合規的法律構架已初步搭建完成。在此基礎上，重點行業、新興技術的法律和司法解釋在今年密集出臺，地方性立法成果豐碩，為國家安全提供了有力的支撐，為產業、技術的發展提供了清晰的合規指引，也為人民提供了更全面的權益保障。

　　技術方面，大數據技術體系以提升效率、賦能業務、加強安全、促進流通為目標加速向各領域擴散，已形成支撐數據要素發展的整套工具體系。

　　2020年開始，隨著各行業數字化轉型的推進、數據安全事件的頻發，大數據技術的發展重點也從單一注重效率提升，演變為“效率提升、賦能業務、加強安全、促進流通”四者并重。其中。效率提升：利用云原生思想進行能力升級；賦能業務：利用開發平臺釋放業務潛能；加強安全：利用“零信任”不足內生安全；促進流通：利用隱私計算保障數據流通。

　　管理方面，數據資產管理實踐加速落地，并正在從提升數據資產質量向數據資產價值運營加速升級。

　　隨著理論研究和行業實踐的不但深入發展，數據資產管理的目標正在由數據質量的提升逐步轉向數據價值的釋放，數據資產確權、估值等“老大難”問題也出現了落地方案，數據資產管理迎來新的發展階段。

　　流通方面，數據流通的基礎制度與市場規則仍在起步探索階段，但各界力量正在從新模式、新技術、新規則等多角度加速探索變革思路。

　　數據流通是指以數據作為流通對象，按照一定規則從數據提供方法傳遞到數據需求方的過程，即數據資源先后被不同主體獲取、掌握或利用的過程。“數據要素市場市場化配置”提出后，各地繼續將設立數據交易機構作為促進數據要素流通的主要抓手，再次掀起建設熱潮。

　　安全方面，隨著監管力度和企業意識的強化，數據安全治理初見成效，數據安全的體系化建設逐步提升。

　　面對日益嚴峻的數據安全形勢，國家、行業、地方相繼出臺多項數據安全法律法規，并接連開展相應的審查整治行動，國內數據安全進入強監管新階段。當前企業數據安全治理組織架構以多樣化形式呈現，基本確立了企業內部的數據安全管理責任體系。數據分類分級工作穩步推進，為精細化數據安全防控打下堅實基礎。數據安全風險評估逐漸深入各業務線，提升了潛在風險的防范化解能力。

　　利用好數據要素是驅動數字經濟創新發展的重要抓手。“十四五”期間我國將立足新發展階段、貫徹新發展理念，進一步提升數字化發展水平，為數字經濟發展提供持久的新動力，進而為構建現代化經濟體系和新發展格局提供強大支撐。一是釋放數據價值將成為全球競爭戰略的重要組成部分；二是進一步發揮大數據技術在數據價值挖掘方面的效用；三是數據治理制度體系與技術工具雙軌并進；四是新數據流通業態與政策制度協同創新；五是數據合規法律體系將進一步完善成熟。

據德勤最新發布的《2021年中國生命科學與醫療行業并購市場白皮書》，盡管面臨多重經濟、商業和社會顛覆變革，2020年中國生命科學與醫療行業并購交易依然穩健發展，增長勢頭預計將持續高漲。

《白皮書》按行業細分領域并結合前十大交易分析了2020年中國生命科學與醫療行業的并購活動，揭示重大并購投資背后的潛在動因，同時評估了私募股權、風險投資活動及上市融資狀況。《白皮書》還深入分析了中國作為全球第二大醫療市場在2021年上半年的最新并購趨勢。

《白皮書》顯示，2020年中國生命科學與醫療行業并購交易規模創下歷史新高，而中國也正快速發展成為全球生命科學與醫療行業投資者的“首選市場”。

//www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/life-sciences-health-care/deloitte-cn-lshc-2021-china-lshc-ma-market-whitepaper-zh-210927.pdf