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全球產業發展現狀

　　近年來，隨著生成式人工智能技術的逐漸成熟與廣泛應用，全球大模型市場規模迅猛增長。根據市場研究機構數據，大型語言模型（LLM）的市場規模在202年的價值約為15.9億美元，預計到202年將達到840.1億美元，年復合增長率達到79.8%。 　　各國政府高度重視人工智能大模型，圍繞人工智能關鍵環節加強政府投資，促進產學研合作，并強調全球對話，加強人工智能治理的國際合作。 　　發展現狀 　　我國產業發展現狀 　　近年來，我國人工智能產業呈現出蓬勃發展的態勢，根據市場研究機構數據，2024年中國Al大模型市場規模達到165億元，預計到2028年市場規模將達到624億元，復合增長率為40%。 　　我國對于大模型行業整體秉持包容審慎的態度，大模型相關政策的頒布自2024年起呈現密集態勢。 　　中央及各部委Al政策重在頂層設計和推廣典型應用，地方AI政策主要強調Al技術的落地應用，引導地方傳統產業實現轉型升級等。 　

報告主要探討了農業機器人的產業需求、典型機器人與關鍵技術、發展現狀、存在問題、發展趨勢以及技術創新等方面，為農業機器人領域的發展提供了全面的分析與展望。

1. 產業需求背景：農業生產環節眾多，如大田作物的耕地、播種，果園作物的灌溉、采摘等，且當前面臨諸多挑戰。一方面，西方勞動力短缺、不穩定且成本高昂，以草莓采摘為例，疫情期間季節性采摘工缺乏嚴重影響生產 。另一方面，據FAO測算，到2050年世界需增加60%食物生產，農業生產效率亟待提高。同時，世界和中國農業勞動力占比下降，中國還面臨勞動力老齡化問題，農業勞動力短缺日趨嚴重，急需農業機器人替代人工作業。
2. 典型農業機器人與關鍵技術：涵蓋多種類型，巡檢、作物表型、放牧機器人，關鍵技術包括移動平臺、導航、表型分析等；對靶施藥、施肥機器人，涉及對行導航、作物檢測等技術；精準除草機器人，運用雜草與作物檢測、執行器設計等技術；剪枝機器人，采用點云配準、多傳感融合等技術；果蔬采摘機器人，融合視覺伺服、路徑規劃等技術。此外，團隊還研發了具有獨立產權的采收一體式番茄串采和草莓采摘機器人。
3. 發展現狀與問題：農業機器人產業化程度不一，移動平臺、對靶施藥機器人等已產業化，精準除草、果園運輸機器人接近產業化，而果蔬采摘、剪枝機器人離產業化仍有較大距離。存在的問題包括復雜環境下感知不精準、動態環境下手 - 眼 - 腳 - 腦協調難、末端執行器操作不靈巧、效率低、持續作業難、智能程度低以及成本高、適應性差等。
4. 發展趨勢與技術創新：短期來看，未來3 - 5年，對靶施藥、病蟲害防控等機器人將大量使用，精準除草、果園運輸機器人逐步推廣，果蔬采摘機器人初步應用，同時在感知技術、核心部件國產化等方面取得突破。長期而言，未來5 - 20年，通用農業機器人（一機多用）、多機協同、邊 - 端 - 云協同將成為發展方向。在技術創新上，深度學習、新材料、觸覺反饋等新技術將被引入，智能農業機器人系統關鍵技術涵蓋智能感知、決策控制、靈巧執行、自主移動等多個方面，還涉及Agri - ROS操作系統、邊 - 端 - 云協同和系統集成等 。

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。

摘 要 工業控制系統（Industrial Control Systems, ICS）在現代工業生產中發揮關鍵作用，負責監控和控制工業過 程，確保高效、安全和穩定的生產。隨著工業 4.0 和智能制造的發展，傳統工業控制方法難以應對日益復雜且動態 變化的生產環境。深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）結合了深度學習與強化學習的優勢，在工業 智能控制領域展現出巨大潛力。本文綜述了 DRL 在工業智能控制中的應用現狀和研究進展。首先介紹了 DRL 的基 本原理及相關算法，并簡述工業控制的背景，分析智能控制的應用需求與現存挑戰。隨后，詳細綜述了 DRL 在工 業領域的應用，并對當前研究進行了總結，最后對未來研究方向提出了展望。關鍵詞 深度強化學習；在線強化學習；離線強化學習；工業控制系統；智能控制//115.25.60.6/cn/article/pdf/preview/10.13374/j.issn2095-9389.2024.10.29.006.pdf

人形機器人是人工智能與物理世界交互的優質載體。 大模型問世是人工智能發展的分水嶺， 以人工智能大模型為代表的人工智能第三發展階段未來會有一段較長的發展紅利期， 將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。 人形機器人作為人工智能落地物理世界的優質載體， 將受益于人工智能的快速發展， 其擁有感知、 思考、 決策等能力不再遙不可及。 人形機器人集成人工智能、 高端制造、 新材料等先進技術， 有望成為繼計算機、 智能手機、 新能源汽車后的顛覆性產品。 當前人形機器人正處于從實驗室研發到產業化轉化的關鍵時期， 產業規模快速增長， 生態活力不斷提升。

　　應用場景多元化， 勞動力缺口加速機器人產業化進程。 人形機器人下游應用場景豐富， 包括生產制造、 應急救援、 家庭陪護、 教育、 醫療等。 在產業場景中， 人形機器人主要在智能制造領域發力， 如IBM結合AI、 遙感和邊緣計算的力量打造新一代安防巡檢機器人， 亞馬遜采用AI技術驅動機器人用于自動化的倉庫操作和物流處理等。 勞動力缺口擴大導致用工成本上升， 工廠機器替人需求逐漸增加， 有望進一步加速機器人產業化進程。 　 　　多方入局， 人形機器人正迎來產業高速發展窗口期。 外資巨頭紛紛加速推進人形機器人業務進程， 2024年3月， OpenAI與FigureAI合作推出通用型機器人Figure01， 全球AI算力頭部廠商英偉達發布人形機器人通用基礎模型ProjectGR00T； 4月， 波士頓動力新版Atlas人形機器人亮相； 5月， 特斯拉發布人形機器人Optimus最新進展視頻， 展現其已具備分揀電池、 行走、 執行工廠任務的能力。 在激烈競爭的市場環境下， 我國人形機器人產業也呈現出蓬勃發展的態勢。 優必選Walker、 小米CyberOne、 達闥Ginger、 傅利葉GR-1等一批國產人形機器人陸續面市， 全球人形機器人產業競爭按下加速鍵。

2024年行業處于群雄逐鹿狀態，無論是海外的科技巨頭，還是國內一線的互聯網公司，都在積極訓練和迭代自身的模型能力。從模型的進階維度，我們看到大模型由最初大語言模型向多模態不斷進階，模型能力從文本到文生圖、文生視頻維度不斷擴充。

　　觀察一：大模型的差距逐漸收斂，越來越多大模型從能力和實用性上比肩GPT4。OpenAI的核心能力主要體現在三個方面：1）數據收集和處理的能力，包括數據來源，清洗方式，數據結構等；2）模型結構，包括注意力、隱藏層等設計；3）訓練方法，包括各類超參數，學習率等。 　 　　觀察二：模型迭代速度快，目前仍然處于模型-應用邊界模糊的階段，淺層應用易被沖擊。判斷是否會被AI沖擊或賦能的核心角度，應該重點關注原有商業模式解決的核心痛點是否會被GPT取代。舉例：同為教育IT公司，Chegg的商業模式核心解決的是幫助學生查找歷年考試的試卷題目和答案，GPT可能代替部分查找答案的需求。而Duolingo的商業模式核心為通過設計游戲化機制等開發愿意讓用戶積極學習的APP。 　 　　觀察三：觀察海外B端軟件企業，目前處在結合模型能力調試產品性能的階段，AI功能付費深度尚在探索期。 　　觀察四：率先出AI業績的公司應集中觀察海外科技巨頭。海外科技巨頭具備領先的模型能力和應用場景，微軟云已率先受益于AI云的需求增加，Meta多次提及廣告業務易被賦能，谷歌和蘋果正在積極研發AI模型和手機的結合。 　 　　觀察五：獨立應用層面，我們看好兩類型AI需求：1）AI對生產力的提升。舉例：通過應用AIGC功能，能夠替代原有線下拍攝等需求，案例包含美圖23年推出AI商品圖、蘑菇街的AI商拍工具WeShop等。2）AI陪伴場景的需求。舉例：教育公司Duolingo設計開發MAX線上一對一語法教師功能。 　

近日，畢馬威聯合中關村產業研究院通過行業調研和專家訪談，結合深入研究共同發布《人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）》。 　　全球人工智能產業洞察

　　報告指出，全球人工智能企業數量由爆發式轉入穩步增長區間。截止2023年6月底，全球人工智能企業共計3.6萬家。人工智能企業數量逐年增長，2016年-2019年全球人工智能爆發式增長，每年新增注冊企業數量超3000家，尤其是2017年新增注冊企業數量達到頂峰（3714家）。2019年開始，人工智能新增注冊企業數量有所下降，2022年當年新增企業數量與2013年基本持平。 　　美國人工智能企業數量位居全球首位，中國緊隨其后，英國位居全球第三。美國人工智能企業約1.3萬家，在全球占比達到33.6%，中國占比為16.0%，英國為6.6%，以上三個國家的人工智能企業數量合計占到全球的56.2%。 　　截止2023年6月底，全球人工智能領域獨角獸總數達291家，分布在20個國家。來自美國的獨角獸企業有131家，占全球總數的45%：來自中國的獨角獸企業有108家，占全球總數的37%。 **　　人工智能發展十大趨勢**

　　大模型爆發以來，人工智能技術發日新月異，創新成果紛紛涌現，報告立足全球及中國的人工智能產業現狀，結合市場觀察提出人工智能產業未來發展的十大趨勢。 **　　趨勢一**

**　　多模態預訓練大模型是人工智能產業的標配**

　　在算法方面，預訓練大模型發展起源于自然語言處理（NLP）領域，當前已進入“百模大戰”階段，預計隨著大模型創新從單模態轉向多模態，多模態預訓練大模型將逐漸成為人工智能產業的標配。目前，國內大模型雖在市場影響力方面稍遜色于GPT系列模型、PaLM-E等，但在中文語料訓練、中國文化理解方面具備本土優勢。 　　此外，國內制造業等實體產業為大模型提供了豐富的訓練數據和應用場景。未來，在大模型面向產業賦能方面，中國大模型極有可能后發先至，也會是國內大模型競爭的關鍵因素之一。 **　　趨勢二**

**　　高質量數據愈發稀缺將倒逼數據智能飛躍**

　　數據方面，大模型的訓練需要大量的高質量數據，但是目前在數據質量方面還存在一定的問題，包括數據噪聲、數據缺失、數據不平衡等問題。這會影響大模型的訓練效果和準確性。 　　根據一項來自Epoch Al Research團隊的研究，高質量的語言數據存量將在2026年耗盡，低質量的語言數據和圖像數據的存量則分別在2030年至2050年、2030年至2060年枯竭。 　　這意味著，如果沒有新增數據源或是數據利用效率未能顯著提升，那么2030年以后，AI大模型的發展速度將明顯放緩。 **　　趨勢三**

**　　智能算力無處不在的計算新范式加速實現**

　　算力方面，新硬件、新架構競相涌現，現有芯片、操作系統、應用軟件等都可能被推翻重來，預計有望實現“萬物皆數據”“無數不計算”“無算不智能”，即智能算力將無處不在，呈現“多元異構、軟硬件協同、綠色集約、云邊端一體化”四大特征。 **　　趨勢四**

**　　人工智能生成內容應用向全場景滲透**

　　在AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內容）應用方面，其發展源頭在數字內容創作領域，從單模態內容到多模態數字化內容創建已初顯雛形，預計未來會進一步提高人類創造內容的效率，豐富數字內容生態，開啟人機協同創作時代，各種需要創意和新內容的場景，都可能被AIGC重新定義，AIGC向全場景滲透指日可待。 **　　趨勢五**

**　　人工智能驅動科學研究從單點突破加速邁向平臺化**

　　AI4S（AI for Science，人工智能驅動的科學研究）應用方面，有望從單點突破加速邁向平臺化。在“單點突破”階段，AI4S發展由科研學者主導，數據、模型、算法及方法論的原創性是市場關注重點，AI4S在特定任務或場景中的“單點應用”初步證明了對應解決方案的落地價值。 **　　趨勢六**

**　　具身智能、腦機接口等開啟通用人工智能應用探索**

　　AGI（General Artificial Intelligence，通用人工智能）應用方面，其技術原理強調兩大特性：一是需要基于先進算法實現智能處理和決策，包括深度學習、強化學習、進化計算等；二是需要具備和人類大腦相似的認知架構，包括感知、記憶、分析、思考、決策、創造等模塊。 **　　趨勢七**

**　　人工智能安全治理趨嚴、趨緊、趨難**

　　人工智能安全治理呈現出趨嚴、趨緊、趨難三大特征，主要包括“黑箱”困境等技術安全挑戰，虛假信息、偏見歧視乃至意識滲透等應用安全挑戰，數據泄漏、篡改和真實性難驗證等數據安全隱患，此背景下，中美歐三國作為人工智能發展的領軍國和地區正積極開展相關立法，呈現出政策法規先行、監管趨嚴等特征。 **　　趨勢八**

**　　可解釋AI、倫理安全、隱私保護等催生技術創新機遇**

　　人工智能在發展過程中面臨的技術倫理與社會倫理風險表明，人工智能安全、可信的發展之路任重道遠，在解決AI風險的過程中催生出可解釋AI、聯邦學習等技術創新機遇。其中，聯邦學習正成為新型的“技術基礎設施”，有望成為下一代人工智能協同算法，隱私計算和協作網絡的基礎，使數據在合法合規、安全高效的基礎上，實現數據價值流動。 **　　趨勢九**

**　　開源創新將是AGI生態建設的基石**

　　開源的自由度越高，越有利于吸引更多開發者參與到生態建設中。AGI強調人工智能的通用性，意味著其生態需滿足大量細分場景和長尾需求，這種情況下，生態系統越是繁榮開放，越能窮盡可能地覆蓋所有專用化、場景化乃至碎片化的需求，保證AGI生態的豐富性和完整性。 　　進一步地，開發者越多，意味著底層模型和上層應用等的迭代速度也會越快。但是，開源也存在一定風險，對于產業生態中的主體企業來說，選擇開源某種程度上就意味著公開商業機密，不利于其構建競爭壁壘。此外，開源模式還可能會引發專利侵權風險，對開源的知識產權管理規則和流程規范建立提出了挑戰。 **　　趨勢十**

**　　多型即服務(MaaS)將是AGI生態構建的核心**

　　商業模式關乎整體生態能否實現從價值創造到價值實現的完整閉環，目前AGI生態的商業模式主要以AIGC相關的商業模式為代表，主要體現為MaaS（Model as a Service，模型即服務）模式。該模式核心價值可歸納為：降低算法需求側的開發技術和使用成本門檻，使AI模型和應用成為簡單易用、觸手可得的工具。 　　具體內容如下

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。

海洋是高質量發展的要地，海洋科學大數據的發展為認知和經略海洋帶來機遇的同時也引入了新的挑戰。海洋科學大數據具有超多模態的顯著特征，目前尚未形成面向海洋領域特色的多模態智能計算理論體系和技術框架。因此，本文首次從多模態數據技術的視角，系統性介紹面向海洋現象/過程的智能感知、認知和預知的交叉研究進展。首先，通過梳理海洋科學大數據全生命周期的階段演進過程，明確海洋多模態智能計算的研究對象、科學問題和典型應用場景。其次，在海洋多模態大數據內容分析、推理預測和高性能計算三個典型應用場景中展開現有工作的系統性梳理和介紹。最后，針對海洋數據分布和計算模式的差異性，提出海洋多模態大數據表征建模、跨模態關聯、推理預測、高性能計算四個關鍵科學問題中的挑戰，并提出未來展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2029&journal_id=jig

海洋是高質量發展的要地，是人類社會的未來。但目前對海洋系統的精細認知不足 5%。 通過觀測、監測、調查、分析和統計獲取的海洋大數據是人類認識海洋的主要途徑。如圖 1， 隨著全球海洋立體“空-天-地-海-底”觀測系統的不斷發展(吳立新等, 2020)，形成了面向海洋 的遙感圖像、時空序列數值、仿真數據、文獻資料、監控視音頻等大規模多模態數據。根據 當前關于海洋數據量的研究，2014 年全球各種海洋數據總量約為 25PB，預計 2030 年全球 海洋數據總量將達到 275PB。這表明海洋多模態數據的存量已經接近 EB 級,日增量也達到 TB 級。其中，海洋遙感圖像和時空序列數值是其主體，時空序列數值以矩陣形式呈現，通 常也作為圖像對待。所以，對以圖像為主的海洋多模態大數據的深入分析和挖掘，是認知海 洋動力過程、能量物質循環、藍色生命演變，實現科學重大發現、生態環境健康、應對極端 天氣和氣候變化的關鍵途徑，也是支撐人類社會可持續發展的重大戰略需求。

和傳統大數據相比，海洋多模態大數據具有超巨系統（占地表 71%面積，日增量 10TB）、 超多視角（“陸-海-氣-冰-地”耦合、“水文氣象聲光電磁”多態）、超跨尺度（“厘米至百公里” 空間尺度，“微秒至年代際”時間尺度）等顯著特征，導致現有的多模態智能計算技術難以應 對跨尺度多模態融合分析、多學科跨領域協同推理、大算力多架構兼容應用等難題。因此， 雖然我國對海觀測能力日益強大，但海洋多模態大數據價值挖掘的智能化水平不足，迫切需 要針對其差異化特點，構建面向海洋的多模態智能計算理論體系和技術框架。目前，海洋多 模態智能計算領域的研究剛剛起步，尚未形成體系化和差異化研究方向，現階段的工作大多 關注現有多模態數據挖掘技術在海洋場景下的應用優化，并未針對海洋領域數據的分布特點 開展深入研究。因此，本文通過梳理現階段海洋領域面向多模態智能計算中的內容分析、融 合推理、智能計算等方面的現有工作，結合領域場景需求，提出海洋多模態智能計算的主要 研究內容、現有進展、關鍵問題和未來展望