四个部分。首先，从技术突破、大国竞争和市场前景三个角度，分析 “机器人+人工智能”工业应用的发展背景；其次，从技术趋势的角 度，回顾人工智能与机器人融合的三大技术方向，分析在人工智能大 模型推动下，以人形机器人为代表的具身智能技术的前沿进展；接着， 从应用场景的角度，通过全球 88 个案例分析“机器人+人工智能”在 典型场景、行业中应用情况；最后，从技术、产品和应用三个方面， 展望“机器人+人工智能”在工业场景中的应用前景。 程非标化的“多品类、小批量、非标件”焊接工作，机器人可以利用 无监督学习技术来自动匹配和优化焊接工艺，实现焊前工艺参数自主 选择、焊接过程工艺参数自适应调整。比如中建钢构完成了以智能焊 接机器人为核心的国内建筑钢结构行业首条智能焊接生产线，用于建 筑、桥梁等钢结构项目。 22 四、“机器人+人工智能”工业应用展望 （一）具身智能机器人将进一步变革工业生产形态 目前，部分先进的工业机器人已经能够通过学习视频、图像的等 4、大族检测机器人在航空和汽车零部件行业的应用 大族机器人有限公司成立于 2017 年 9 月 7 日，公司专注于智能 机器人及其在各类工业场景中的应用，凭借精准、稳定、易用的性能， 大族机器人为制造业转型升级提供更高效的智能装备。 航发叶片扫描与检测应用。航发叶片是一种典型的自由曲面零 件，检测难度大、要求极高，人工检测存在效率低、不精准等弊端。 大族机器人与合作伙伴共同打造的航发叶片扫描与检测应用工作站

二者都关注 RL 的方法带来的提升， MCTS 和 PRM 没有被使用 (Reward Hacking 的考虑 ) MCTS 是一种 Structure, A* 也是 Structure, 人为加入 Inductive Bias 强求 LLM 按照结构化 先验进 行思考可能会限制模型的能力； PRM 容易被 Reward Hacking, 且 绝对值 Value 很难准确 Kimi MCTS 造数据，直接将 MCTS 应用于模型的训 练 可能会限制模型的思考过程？ MCTS 是一种 Structure, A* 也是 Structure, 人为加 入 Inductive Bias 强求 LLM 按照人为的结构化先验进行思 考可能会限制模型的能力； 不通过额外的 Structure, 模型自身是否可以学会思考： Algorithm Distillation:

调研结论 打造智慧银行 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 阶段一 打造智慧 银行 Erik Brynjolfsson ——斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）教授兼 高级研究员，斯坦福数字经济实验室主任 © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询（中国）有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 18 由此可见，大多数银行的主要专注点都在降低成本和提高 效率。利用人工智能实现重复手动流程的自动化，有助于 简化操作并最大限度地减少人为错误。例如： 欺诈检测与防范：多家银行正使用人工智能实时分析交易 数据，以通过特征识别欺诈。这种自动化不仅减少了欺诈 分析师的工作量，还提高了准确性和速度，最大限度地减 少了财务损失。例如，2023年，某大型信用卡公司在全 为这一成果应归功于对人工智能技术的大量投资。1 文件处理：美国某大型银行利用人工智能在短短几秒钟内 就审查和分析了数千份法律文件。这项任务以前需要数百 小时的人力投入，引入人工智能后成本和人为错误都出现 大幅下降。 贷款审查：人工智能驱动的自动化能够使贷款审查决策更 快、更准确。某全球银行利用人工智能将贷款审查周期从 30天减少到了16天，有效地提高了审查效率。通过分析 大量客

的过渡形式。随着算法优化，技术将逐步向一体化端到端或端到端+多模态大模型的冗余双系统架构演进。 感知“端到端”： 当前的主流感知算法路线 模块化“端到端”： 决策规划控制模块升级“端到端”并且两模块间的的数据传递 有望由人为定义的结果抽象为特征向量 0ne Model/单一模型“端到端”： 原始信号输入到最终规划轨迹的输出直接采用单一深度神经网 络实现 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图3：UniAD架构设计概览 于规划导向，也就是从全知全量的感知 到可以学习的按需感知的变革。端到端架构打通了从轨迹生成任务到感知模块之间的反向传播通路，使一个可 学习的而非人为设计的按需感知模块有可能成为自动驾驶的发展终局。基于人类先验知识定义的感知任务会约 束模型的上限，而去除人为定义的可学习的感知模块，将极大减少模型对于标注资源和训练资源的需求，且按 需感知的高效推理速度能使得端到端模型更快地走向大规模量产部署。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 0个问题，99个都可通过数据驱动，无须人工参与。该方案除了能够预测 和应对各种复杂的驾驶场景，还能根据用户的驾驶习惯和偏好进行个性化调整。 • MSD解决方案：完全无人驾驶解决方案，旨在实现无需人为干预的自动驾驶。该方案已经应用于出租车和私家车等场景， 其中代表性的产品是Momenta GO，它配备了12个摄像头、5个毫米波雷达和1个激光雷达。通过先进的感知、决策和控 制算法，MSD解决方

器关乎机器人的自由度，影响动作的精准度与灵活性。各类型传感器与关节执行器内的组件成为拟人化、可互动、灵活可靠的机器人的重要支撑。 资料与数据来源：特斯拉，高工机器人产业研究所，MIR睿工业公开资料 以40自由度的机器人为例 传感器 电机 丝杠 减速器 编码器 FSD+芯片+ 摄像头 轴承 电池 其他 平均每台需要26个一维力传感器、10个旋转关节 力矩传感器、4个六维力传感器 2023年，六维力传感器国产化率约30% 资料与数据来源：MedRobot，华科精准 • 据MedRobot统计，2016年至2023年12月25日，已有56个手术机器人产品在我国获批上市，2024年中国手术机器人销量达313台及以上，其中以腔镜机器人、骨 科机器人为主。 • 康复机器人主要分为上肢康复、下肢康复、手部康复与关节康复机器人，目前外骨骼机器人发展较为火热，已有破圈的情况。 光学跟踪定位仪 大臂展机械臂 手术规划系统 • 环境光下即时可实现全场景覆

特征：人类智能。 国际上虽然没有对人形机器人的直接定义，但国际标准 ISO 8373:2021《Robotics - Vocabulary》中有类似人形机器人的仿人机 器人的概念：仿人机器人为“外观和动作与人类相似，并且具有躯干、 头部和肢体的机器人（robot with body, head and limbs, looking and moving like a human）”，该标准中还给出了仿人机器人的参考图（见 制出我国具有历史意义的第一台仿人机器人“先行者”，这一阶段研 究集中在机器人关节以及简单步态控制上；21 世纪初，伴随着传感技 术和智能控制技术的突破，以北理工研发的第二代“汇童”、浙江大 学研制出“悟”和“空”双胞胎人形机器人为代表，人形机器人行业 步入了快速发展期，手臂活动灵巧，能够完成稳定行走、给人送递饮 料以及乒乓球对打等任务；2010 年后，人工智能和机器学习的进步大 幅提升了人形机器人的认知能力，以优必选 Alpha2、Walker 。同一时期，介电弹 性体、超螺旋聚合物、气动仿生肌肉等柔性材料的快速发展也带来了 人形机器人的驱动器的革新，以北工大研发的气动人工肌肉驱动器、 中国计量大学设计的一种拮抗气动肌肉驱动的人形机器人为例，实现 了膝关节角度与刚度的精确控制，将为复杂任务和交互场景提供更加 灵活和仿生的解决方案。 1.2.2 国际人形机器人发展历程 国际上对人形机器人的研究起步较早，得益于 20 世纪领先的科研

功能不完整等问题，如一些本地版缺少多模动态、文件分析、实时联网等核心功能，推理能力也 相对较弱，无法满足能源行业复杂业务场景的需求。 4 三、挑战与应对策略 （一） 28 ◼ 应对策略：以人为本 1、构建专业语料库：收集能源领域的专业文献、研究报告、行业标准、技术规范等资料，构建专门的能源语料库。并对数据进行清 洗、标注和分类，确保数据的准确性和一致性，为模型提供高质量的训练数据。

现有的工作流程中，并实现可重复性，因此解决方案可以一次性制作并重复使用。 模型： 大型生成式AI模型以及经典机器学习和深度学习模型执行批判性思考和推理功能，以将数 据转化为可行的成果。 代理商： 设计为问题解决者，以最小的人为干预处理任务，并在时间推移中学习和成长，人工智 能代理将规划、反思和适应性融入其中。 一个人可以利用这种力量做什么？一家企业如何在 全体员工中部署它呢？ 在我们的生活的每一个维度上扩散，即时可获取，并且 更加出 色——拥有更多的自主权、更少的摩擦和更好的结果。 但在信任成为问题之前，你能走多远？你将如何重新激 发建立信任的关键人类时刻？ 最后，路线图中的第三部分，也是未知的部分，是寻找 一条通往以人为驱动信任的新路径。我们知道我们需要 达到哪里——新的接触点和建立与维护人际信任的方法 ，因为人工智能的普及正在颠覆传统的互动方式。但是 ，每个组织达到那里的方式都将不同，因此，我们应该 从自我引导的问题开始：当许多初级工作可以被人工智 38 仅考虑通用机器人及其在各个行业的广泛影响，以及人 们对它们进行更大范围实验的自由度。几十年来，机器 人在工业环境中所带来的价值——简化流程、降低成本 、全天候运作、保护人类免受危险工作伤害、消除人为 错误——现在对所有人来说都成为可能。想象一下永不 打烊的小生意。仓储式商店里，机器客户服务人员知道 您的购物历史，并帮助搬运重物。体育场、机场和购物 中心，这里的安全人员永不疲惫，队伍快速流动。自动

随着大数据和人工智能技术的广泛应用，隐私保护和数据安全成为数字化人才培养中不可 忽视的重要问题。数字化人才需要具备强烈的道德意识和法律责任感，确保在处理敏感数据时 严格遵守相关法律和伦理标准。在实际应用中，技术漏洞和人为疏忽可能导致隐私泄露和数据 滥用事件的发生。这些隐私保护和数据安全的挑战，既损害了相关方的利益，也影响了数字化 技术的社会声誉和可持续发展。 五、破局之道：企业数字化人才培养体系 2024 年 带着满满 的收获与成长，为企业的数字化转型之路贡献自己的力量，推动企业在激烈的市场竞争中稳步 前行。 第 43 页 八、关于中培伟业 北京中培伟业管理咨询有限公司成立于 2006 年，创始人为中国最早一批 IT 高端教育领 域职业经理人，拥有丰富的商业化运营经验。中培伟业是国内顶尖的一站式企业数字化人才培 养提供商。 公司核心业务是面向大中型企业开展企业 IT 培训与咨询业务。服务行业主要涉及金融业、

政府可做大量私有化部署  一个开源产品获得突破之后，全世界都能分享成果，结束中国百模大 战，节省大量成本  很多公司参与开源，帮助改进产品，很多人基于DS生态开发应用产 品，增加影响力，人人为我，我为人人  技术开放，对人工智能行业形成蓬勃发展，寒武纪大爆炸，推动AGI 行业发展 DeepSeek颠覆式创新——开源 34 政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件，促进国产硬件发展