特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 0 特斯拉人形机器人的技 术突破解读 日期: 2025-12-09 姓名: llllll@patsnap.com 特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 1 目录 1、人形机器人技术发展历程与目标 .................................................................................... 7 8、特斯拉机器人创新突破方向.............................................................................. 10 9、人机交互与安全性评估 ....................................................................... 13 特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 2 1、人形机器人技术发展历程与目标 人形机器人作为一类具有人类外形、模仿人类功能和智能的机器人系统，近年

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

家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 558 万美元（仅为美国同类模型的 1/20） ⚫ 推理速度提升 3 倍，生成文字速度从 20 字/秒提升至 60 字/秒 字/秒 行业重塑： ⚫ 迫使国际巨头降价（如 AnthropicClaude 降价 30%） ⚫ 首款登顶全球 140 国应用榜的国产 AI 模型 国家战略： ⚫ 突破“卡脖子”技术：仅用 2000 块国产昇腾芯片完成训练 ⚫ 构建自主技术生态：带动华为昇腾、寒武纪等国产芯片产业发展 3.功能定位：你的全能数字助手 DeepSeek 不是冷冰冰的工具，而是能融入生活的智能伙伴： 万开发者，形成中美双极化的 AI 生态格局 二、核心能力图谱 1.技术特性：AI 界的“六边形战士” DeepSeek 之所以成为现象级 AI 工具，关键在于它在效率、成本、能力三大维度实现 了突破性平衡： 技术黑话翻译： ⚫ MoE 混合专家系统：像医院分诊台，遇到数学题自动转接“数学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA 多头潜在注意力：让 AI 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行

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

按下国家数据基础设施建设的启动键，开 启了国家数据要素化事业的新征程。 国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数 来越多的管理、服务、生产、经营、工作、学习 等事务迁移到网络空间，网络空间的传输功能逐渐被计算功能超越，网络空间也由此升级为计算空间；第四阶段是数据空间 时代。近年来，随着大模型等人工智能技术的突破，以及人们对网络空间依赖程度的加深，对原先在互联网上难以流通的非 结构化数据和私域数据提出了流通的需求，如何构建一个既能让数据高效流通同时又确保安全可信的数据空间，成为网络空 间升级为计算空间后的又一次的跃升。 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而被尘封的海量私域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合约、控制技术和数据沙箱等数据安全流通技术的不断突破，而逐步 变成可流通数据，从而充分释放这些涉隐涉密数据的高价值潜能。 数据安全流通要求新型数据基础设施的建立。人类社会不同发展阶段对统筹发展和安全提出了不同的要求。在信息 化、网络化发展阶段，

工业还存在稳增长面临挑战、 矿产资源供应风险加剧、数字化转型基础能力不足、绿色低碳转型压力加大等问题。针对 以上，赛迪研究院提出精准施策扩大有效需求、构建自主可控的资源供应体系、突破数智 化转型瓶颈、加快绿色低碳技术突破等对策建议。 【关键词】 原材料工业 发展形势 展望 2025年，在全球经济保持相对稳定、国内经济总体平稳的宏观环境 下，我国原材料工业运行继续保持总体平稳态势。预计2026年，全球经 有放缓，大国博弈、 地缘政治冲突以及主要经济体货币政策调整仍是重要变量。这意味着我 国原材料产品面临的国际市场环境不确定性依然较高，传统产品出口可 能持续承压，但高端产品出口有望在部分市场实现突破。二是国内经济 在结构转型中稳中提质，内需支撑基础逐步转换。随着“十五五”规划 开局，一系列旨在培育新质生产力、扩大有效内需的政策措施将继续显 效。大规模设备更新和消费品以旧换新等政策的深入实施，将为原材料 显。2025年化工新材料产业虽快速发展，但锂资源保障仍需依靠扩大 盐湖提锂产能与布局海外权益矿。同时，我国矿产资源综合利用水平 与发达国家相比仍有差距，特别是在复杂共伴生矿综合利用、城市矿 山开发等领域技术瓶颈尚未完全突破。另一方面，全球矿产资源争夺日 趋激烈，主要经济体纷纷加强了对关键矿产的战略布局。美国通过“矿 产安全伙伴关系”等机制加强与资源国的合作，欧盟和日本也制定了各 自的关键矿产保障战略，对我国海外资源获取构成制约。特别值得注意

的 潜在价值，并转化为前瞻性的决策力与创新性的业务模式。是构筑未来核心 竞争力的战略引擎。 白皮书一方面展现了我司对央企数智化转型的深入研究，另一方面希望 能为央企数智化领域服务商精准找到突破央企的机会与切入点，本报告会重 点研究 AI（Artificial Intelligence 人工智能）在央企的应用现状、应用趋 势，竞争环境等，为行业进入者提供全景式的分析和洞察。 本报告以国资委下属 央企重点布局的建设方向。 （一）央企数智化市场规模及增长 央企数智化市场呈稳步增长态势，规模从 2023 年的 3230 亿持续攀升，2024 年达到 3670 亿元，预计 2027 年将突破 5150 亿元，增长率保持在 10%以上。这一增长得益于政策 与产业的双重驱动，其中国资委“人工智能+”专项行动加大推进，在 16 个重点行业（能 源、工业等）构建了全领域数智化布局，覆盖研发设计、生产制造、运营管理等全业务链 技术可行性，通常项目投入规模普遍不高，且尚未形成统一的战略规划和组织保障，也 暴露出数据孤岛严重、业务价值难以量化、技术人才储备不足等瓶颈问题。 第二阶段：规模化平台化（2022-2025 年）：自主突破与系统建设期 • 这一阶段，央企已经开始系统性地布局 AI 大模型技术，在应用场景上也逐渐渗透到智能 运维、精准预测、工艺优化等核心业务场景，开始与央企现有的工业知识和业务逻辑深 度融合；从

年我国算力总规模已达 230EFLOPS，智能算力增速高达 45%。然而，这种增长也带来了严峻的能源问题，全国数据中心年 耗电量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，单次 AI 大模 型训练的能耗相当于数百个家庭年用电量。与此同时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 .................................................................... 53 5.2.5 量子计算与 AI 大模型赋能调度系统，突破传统优化算法 的算力瓶颈 ..................................................................................... 230EFLOPS，同比增长约 35%，其中智能算力增速更是高达 45%，显示出强劲的发展势头。然而，算力产业的爆发式增长也带来 了巨大的能源消耗问题。以数据中心为例，2023 年全国数据中心用电 量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，相当于三峡电站全 年发电量的 1.5 倍。更值得关注的是，随着大模型技术的快速发展， 单次训练能耗屡创新高——OpenAI 的 GPT-3 模型训练耗电达

043 2026年我国产业科技创新发展形势展望 【内容提要】 展望2026年，全球产业科技竞争将更加激烈，前沿技术加速突破，人 工智能技术加速赋能传统产业，与此同时我国在深化产业科技创新顶层战略、构建产业创 新生态，以及增强企业创新能力等方面持续发力。赛迪研究院认为，面对严峻复杂的国内 外形势，我国需锚定“十五五”时期关键任务目标，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革 的窗口期，重点关注高质量科 入系统深化阶段，阻碍创新的深层次体制机制障碍将得到进一步破解， 各类创新主体的活力得到激发。新型举国体制的优势在关键核心技术攻 坚战中愈发凸显，尤其是在高端芯片、基础软件等战略性领域，有望实 现更多突破性应用，为产业迈向价值链高端奠定坚实基础。创新生态保 障将更加完善。世界知识产权组织发布的《2025年全球创新指数报告》 显示，我国排名首次跻身全球前十，显示我国创新生态建设成效显著， 预计2 趋完 善，资本市场对硬科技企业的包容性和支持力度进一步加大，京津冀、 长三角、粤港澳大湾区等创新极点的辐射带动能力增强，并加快形成各 具特色、优势互补的协同发展格局。 （三）前沿技术呈现多点突破、交叉汇聚态势，人工智能技术加速落 地应用 全球科技将加速交叉赋能。2025年，人工智能、量子技术、生命科 学三大领域交叉赋能正成为新的创新方向。例如，人工智能优化量子计 046 中国工业和信息化