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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。

2025年人形機器人將迎來量產元年，產業鏈發展前景廣闊　　人形機器人是AI應用落地的主要載體。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。　　2025年人形機器人將進入量產元年，優秀企業有望逐步顯現。2025年，特斯拉optimus有望進入小批量量產階段，將有數千臺人形機器人落地在內部工廠運行，2026年有望對外銷售。英偉達在GTC2024大會推出人形機器人通用基礎模型ProjectGR00T。2024年11月，華為（深圳）全球具身智能產業創新中心宣布正式運營。Figure、1X、宇樹、智元、開普勒、優必選等國內外機器人領先企業已經先后開啟人形機器人的量產。　　人形機器人產業鏈空間廣闊，未來或達到萬億市場空間。馬斯克在2024年股東大會上表示，到2040年人形機器人未來數量將超過人類，可以替代人類完成無聊、危險和人類不愿意做的工作，成為工業主力，預計有望達到100億臺。我們預計當人形機器人年產量達到1000萬臺時，售價2萬美元，對應市場空間可以達到2000億美元，擁有超萬億人民幣的市場空間。高工機器人產業研究所（GGII）預測，2024年全球人形機器人市場規模為10.17億美元，到2030年全球人形機器人市場規模將達到151億美元，2024-2030年CAGR將超過56%，全球人形機器人銷量將從1.19萬臺增長至60.57萬臺。

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。

［目的/意義］ 近年來，人工智能在農業領域的應用取得了顯著進展，但仍面臨諸如模型數據收集標記困 難、模型泛化能力弱等挑戰。大模型技術作為近期人工智能領域新的熱點技術，已在多個行業的垂直領域中展現 出了良好性能，尤其在復雜關聯表示、模型泛化、多模態信息處理等方面較傳統機器學習方法有著較大優勢。［進 展］ 本文首先闡述了大模型的基本概念和核心技術方法，展示了在參數規模擴大與自監督訓練下，模型通用能力 與下游適應能力的顯著提升。隨后，分析了大模型在農業領域應用的主要場景；按照語言大模型、視覺大模型和 多模態大模型三大類，在闡述模型發展的同時重點介紹在農業領域的應用現狀，展示了大模型在農業上取得的研 究進展。［結論/展望］ 對農業大模型數據集少而分散、模型部署難度大、農業應用場景復雜等困難提出見解，展 望了農業大模型未來的發展重點方向。預計大模型將在未來提供全面綜合的農業決策系統，并為公眾提供專業優 質的農業服務。

大 模 型 （Big Models）［1］ ， 或 稱 基 礎 模 型 （Foundation Models）［2］ ，指經過在大規模數據上訓 練，具有龐大參數量的深度神經網絡模型。這些模 型通常基于 Transformer［3］ 架構，通過自監督的方 法從大量數據中進行學習，不僅擁有卓越的通用能 力，也可以適應不同的下游任務。通過擴展，模型 在多個領域展示出強大能力的同時，甚至可以涌現 出 的 新 能 力 。 例 如 基 于 GPT （Generative Pretrained Transformer）［4］ 系列技術的 ChatGPT 對話機 器人，可以經過一定的提示詞，在如機器翻譯、情 感分析、文本摘要等大量的自然語言處理任務中表 現出色，亦可以推理小模型無法處理的復雜邏輯。 大模型一般使用自監督 （Self-supervised） 的方式 進行大規模的訓練，然后將模型應用于不同的下游 任務。自監督的學習方式擺脫了對大量人工標記的 依賴。通過擴展模型的規模與訓練量，模型的任務 范圍與性能均能有顯著提高，同時微調 （Fine-tun‐ ing） 也可以在特定任務上利用少量數據快速提升 模型能力。在大模型中，以語言大模型 （Large Language Models, LLMs）［5］ 為代表性成果，其可以 通過一定的提示詞完成廣泛的文本生成任務，展現 出強大的模型泛化能力。大模型也包括視覺大模型 （Large Vision Models, LVMs） 與 多 模 態 大 模 型 （Large Multi-modal Models, LMMs） 等。 現代農業的迅猛發展與人工智能技術進步密切相關，特別是深度學習的突破性進展對農業產生了 深遠影響。深度學習強大的特征學習與數據處理等 能力，使其在雜草控制、作物病蟲害檢測、畜牧業 管理以及農業遙感等領域均有廣泛應用。然而，這 些方法大多使用監督學習，依賴于特定的高質量人 工標注數據。收集和標注這類數據集不僅耗時、耗 資巨大，且模型遷移到其他任務的能力有限，限制 了數據規模與模型的發展。因此，尋找能夠跨應用 領域通用的模型和技術，減少對大規模數據標記的 新方法，擴展深度學習框架的通用性，是推動農業 等領域進步的重要挑戰。農業大模型 （Agricultural Big Models） 是為克服上述困難的一次重大嘗試， 為解決農業領域數據較少且分散的現狀提供了方 案，同時其廣泛的任務遷移能力也得到了多個農業 子領域的關注。圖 1介紹了大模型的構建流程，包 含使用異構數據訓練模型，對模型微調提升能力， 以及使用外部系統增強生成能力等；最終，模型可 以用于多種農業綜合服務中，提供強大而全面的農 業問題解決方案。

無人集群系統是當前人工智能和機器人領域備受關注的研究熱點，已在多個領域展現出廣闊的應用前景。本文對無人集群系統進行了深入綜述和分析，著重探討了協同決策和博弈控制兩個關鍵方面，旨在通過智能體之間的信息共享和協作，提高系統效率，解決在智能體之間可能出現的利益沖突和決策問題。首先，對一些基本概念進行了明確闡述，包括智能體、集群智能和無人集群系統，這有助于讀者建立對這一領域的基本理解。隨后，介紹了協同與博弈控制數學模型、集群協同與博弈決策、集群協同控制方法、集群博弈控制方法等算法，著重強調了協同決策和博弈控制的理論基礎，以及它們如何應用于無人集群系統中，從而提高系統的整體性能。接下來，列舉了集群協同與博弈在多個領域的一些典型應用案例，包括智能交通、無人機編隊、物流配送和軍事領域。這些實際案例展示了該技術的廣泛應用領域，以及它對提高效率和解決復雜問題的潛力。最后，討論了未來研究方向和挑戰，包括對新技術和方法的需求，以應對不斷發展的需求和問題，以及如何進一步推動無人集群系統的發展。本文為無人集群系統的進一步發展提供指導和參考，以推動該領域的發展和創新，為未來的科學和技術進步做出了一定貢獻。

摘要: 未來無人裝備對微型化、智能化、模塊化、低成本化的單機系統有著強烈需求。微系統以其先進架構、高度集成和大規模低成本優勢，與未來無人裝備發展需求高度契合。 對微系統的發展應用現狀進行了綜合評述，并結合無人裝備的發展需求對未來發展方向進行了展望。 首先，從射頻微系統、信息處理微系統和導航微系統等方面介紹了微系統的發展現狀；其次，總結了微系統在導彈武器系統和無人機平臺上的應用現狀；最后，結合無人裝備的發展需求，展望了微系統在智能可重構、互連標準化、低成本化、單片多功能高可靠等方面的發展趨勢。

引言

無人體系作戰是高端信息化戰爭的重要發展趨勢，無人機、無人航彈作為無人體系中的重要作戰單元，以其使用限制少、防御對抗難和人員零傷亡等優勢，在局部戰爭中嶄露頭角，現已被各軍事強國大量裝備。 隨著馬賽克戰、聯合全域作戰等新式作戰概念的發展，無人裝備對硬件小尺寸、高集成、高性能、低成本、模塊化等的需求不斷提高。 微系統能夠以“先進架構”、“智能算法”、“高度集成”和“大規模低成本”等優勢，加快無人裝備快速定制研發，降低無人裝備大規模應用成本，提升無人裝備智能化應用水平，與未來無人裝備發展需求高度契合。 微系統是以微納尺度理論為支撐，以微納制造、工藝等為基礎，融合微電子、微光子、微機電、體系架構和算法，通過三維異質/異構集成等手段，將微處理、微傳感、微執行、微能源和各種接口等進行一體化、多功能、軟硬件集成，實現高集成、高可靠、低功耗的微型化系統[1-3]。 根據功能特點不同，微系統可分為射頻微系統、信息處理微系統、導航微系統、光電微系統和能源微系統五類。 美國等發達國家二十世紀末就將微系統技術列入國防攻關重點，并在武器裝備中進行應用驗證。 國內微系統技術發展也已得到重視，彈載通信、機載綜合處理、雷達探測等方向的微系統研究工作也取得了一定成果。 本文論述射頻微系統、信息處理微系統和導航微系統的發展現狀，同時總結微系統在無人裝備領域的應用現狀，最后結合無人裝備對微系統的需求，對微系統發展方向進行分析。

人形機器人到達發展奇點：全球又進入新一輪科技涌現期，AI助力下海外人形機器人研發不斷迭代更新，同時國內人形機器人產業也迅速發展，小米、優必選、達闥、追覓、宇數、智元、伊艾克斯、博實股份（排名不分先后）等多家優秀人形機器人公司開始不斷涌現。

　　運控算法迭代，機器人走好第一步：谷歌deep mind團隊推出RT-2，李飛飛團隊開發具身智能等系列運控算法推陳出新，大模型、深度學習等前沿內容逐步深入機器人運控算法。多模態大模型主力下，人形機器人產業化進程有望加速。

　　硬件設計方案與選擇呈現多元化趨勢：電機、減速器方案，傳感器方案、外觀結構方案多樣化，根據應用場景與應用需求不斷調整。 　

具有高柔順性、低能耗、高功率等特點的微型軟體機器人在管道檢修、戰場偵察等復雜環境中具有廣闊的應用前景。能源與驅動器決定了微型軟體機器人運動方式和運動性能。為使更多研究人員了解現有柔性驅動技術及其能量來源的研究進展,從物理能源驅動、化學能源驅動以及生物混合驅動三方面入手,總結了基于這三種能源的典型驅動方式并分析其優劣。對現有柔性驅動及其能源存在的不足與未來發展進行討論與總結,可為后續軟體機器人柔性驅動技術發展與性能提升提供參考。

隨著科技的發展，機器人與人類的生活緊密 聯系在一起。剛性機器人已廣泛應用于工業生 產、生活服務、軍事偵察等領域［１－３］ ，為人類的生 產生活帶來極大的便利。然而，當面臨狹窄彎曲 的復雜環境時，傳統剛性機器人受自身剛性結構 的制約無法完全發揮出其優勢。此時，大自然中 的軟體動物（如毛毛蟲、蛇等）給予科研人員啟 發，這些動物憑借著其柔軟的身材可以輕松靈活 地通過各種復雜環境。通過對這些動物結構和運 動方式的研究，軟體機器人便應運而生。 軟體機器人作為仿生機器人的延續，由柔性 材料制成。它可以輕松改變形狀和尺寸［４］ ，彌補 了剛性機器人的不足，在生物醫療、應急救援、管 道檢修等領域具有廣闊的應用前景［５］ 。我國軟 體機器人的研究起步于 ２０世紀 ９０年代，上海交 通大學馬建旭團隊受蚯蚓啟發設計了用于狹窄管 道檢修的機器人［６］ 。該機器人使用記憶金屬作 為機器人的動力源，模仿蚯蚓的蠕動過程。該機 器人的研究對我國軟體機器人的發展具有歷史性 意義。驅動器作為軟體機器人的動力轉換部件，是 決定軟體機器人運動方式和運動性能的關鍵要 素［７］ ；能源作為軟體機器人運動的動力來源，是 決定軟體機器人的運動能力的重要環節。因此， 如何開發適合微型軟體機器人的驅動器及其驅動 能源成為制造軟體機器人的關鍵點。通過對微型軟體機器人現有驅動器及能源類型進行分析，其 供能方式可分為：①物理能源驅動，如形狀記憶合 金（ｓｈａｐｅｍｅｍｏｒｙａｌｌｏｙ，ＳＭＡ）驅動［８－１１］ 、介電彈 性體（ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃｅｌａｓｔｏｍｅｒ，ＤＥ）驅動［１２－１６］ 、磁場驅 動［１７－１９］ ；②化學能源驅動［２０－２２］ ，如過氧化氫分解 驅動［２３－２５］ ；③生物混合驅動［２６－２７］ ，如心肌細胞驅 動［２８－３０］ 、骨骼肌細胞驅動［３１－３３］ 。在此基礎上，本 文首先對基于不同能量來源的驅動方式進行歸納 總結并闡述其基本驅動機理；然后結合現有國內 外研究現狀，總結所述驅動的優勢與不足；最后， 對未來柔性驅動發展提出思考，為未來微型軟體 機器人的發展提供參考。

流程工業是國民經濟的支柱產業，石化、化工、鋼鐵、有色等是典型的流程制造業。解決流程制造中資源、能源利用率和安全環保問題，亟需推動流程制造綠色化、低碳化、高端化、智能化發展。智能制造是我國實現制造強國的主攻方向，是提升制造業整體競爭力的核心技術。為實現流程工業的跨越式發展，需要將智能制造與流程工業的特點和目標相結合，充分利用大數據，將人工智能、移動互聯網、云計算等信息技術與流程工業物理資源深度融合，開發各種新功能來實現智能制造的目標。

本文在回顧流程工業生產全過程中現有決策、控制和運行管理框架的不足的基礎上，提出了一種流程工業智能制造新模式，即工業人工智能、工業互聯網與流程工業的深度融合。文章針對流程工業現有的由企業資源規劃、制造執行系統和過程控制系統組成的三層結構的發展現狀進行了總結，并對流程工業所采取的決策、控制和運營管理進行了分析；闡述了智能制造框架的含義，提出了基于人機協作的智能優化決策系統和智能自主控制系統的設想。最后，分析了在流程工業中成功部署智能制造所面臨的科學挑戰和關鍵技術。

摘要: 工業4.0將工業制造流程以及產品質量優化從以前依照經驗和觀察進行判斷轉變為以事實為基礎, 通過分析數據進而挖掘潛在價值的完整智能系統. 人工智能技術的快速發展在工業4.0的實現中扮演著關鍵的角色. 然而, 傳統的人工智能技術通常著眼于日常生活、社會交流和金融場景, 而非解決工業界實際所遇到的問題. 相比而言, 工業人工智能技術基于工業領域的具體問題, 利用智能系統提升生產效率、系統可靠性并優化生產過程, 更加適合解決特定的工業問題同時幫助從業人員發現隱性問題, 并讓工業設備有自主能力來實現彈性生產并最終創造更大價值. 本文首先介紹工業人工智能的相關概念, 并通過實際的工業應用案例如元件級的滾珠絲杠、設備級的帶鋸加工機與機器群等不同層次的問題來展示工業人工智能架構的可行性與應用前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.200501