advice. 工业场景篇 图片由AI生成 2025人形机器人应用场景洞察白皮书 M2觅途咨询 · 人形机器人研究小组 By Lynn Liu, Miao Wang, Ivan Wu 2025.4 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 目录 2 1. 背景 2. 洞察：人形机器人落地场景顺序与评估模型 3. 聚焦：工业场景落地（新能源汽车制造） 4. 纵览：国内外人形机器人落地场景顺序 5. 展望：人形机器人产业关键节点识别（工业、家庭） M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 背景与结论 3 ◆ M2觅途咨询聚焦人形机器人产业、持续输出前瞻洞见，希望为产业提供全面、可靠、新颖的视角，帮助全产业生态玩 家理性决策，助力产业健康、可持续发展： 2025年4月，发布本报告《人形机器人应用场景洞察白皮书-工业场景篇》持续贯穿至下游应用，聚焦汽车制造 • Next Step，计划发布人形机器人家用场景落地相关调研，从场景画像、用户画像等角度进一步打开 ◆ 本次《人形机器人落地场景洞察白皮书》4大核心亮点： • 创新逻辑：提出“人形机器人场景落地评价模型”，依托服务头部企业的实战经验，以及对机器人产业逻辑>10年 的洞见，识别落地场景顺序——工业、家庭、商业服务

的划分标准显示，我国人口增长动力减弱，老龄化人口占比增长，我国已全面步入中度老龄化社会并且老龄化仍在 加速中。蓝领群体规模达四亿，但劳动力仍存在较大缺口。相对于白领工作，蓝领存在很多繁重、危险的工作场景，年轻人对进入蓝领工作岗位的意愿较低。这 亟需机器人进厂进行岗位的人力替代、协作、补充。 • 目前AI平民化成为大趋势，人工智能融入国民生产生活中，民众对于AI相关应用的关注呈指数级增长，民众对于人工智能的接受度也逐渐上升。 发布单位 时间 政策 定位 产值 企业 产品/技术 应用场景 密度 北京市机器人产业创新发展行动方 案（2023—2025年） 2023年6月16日 北京市人民政府办 公厅 国内领先、国际先进 的机器人产业集群 2025年机器人核心产业收入 达到300亿元以上 培育100种高技术高附 加值机器人产品 打造100种具有全国推 广价值的应用场景 万人机器人拥有量达 到世界领先水平 上海市促进智能机器人产业高质量 上海市经济和信息 化委员会等五部门 具有全球影响力的机 器人产业创新高地 2025年机器人关联产 业规模达1000亿元 打造10家行业一流的 机器人头部品牌 打造100个标杆示范的 机器人应用场景 机器人密度达500台/ 万人 广东省培育智能机器人战略性新兴 产业集群行动计划（2023-2025年） 2024年1月24日 广东省工业和信 息化厅等五部委 2025年，营收达800亿元：服务机器人营收达200

以具⾝智能在技术-产业-市场-应⽤等⻆度的⽣态化进展为基础，本报告聚焦在更 受各⽅关注的⼈形机器⼈⽅向，建⽴⾯向⼈形机器⼈的多维观察和动态研究框架，从 ⽣态演进的总体特征、技术体系与产业链、产品与企业、产业经济、场景与应⽤等⻆ 度，观察⼈形机器⼈在中国的年度进展，以资各⽅参考。 1 ⼈形机器⼈⽣态演进年度特征 特征之⼀，⼈形机器⼈进⼊规模化量产元年。2025 年下半年尤其是验证相关技术 产品商业价值 者⽣态，有⼒ 加速了该领域技术的产业化、⽣态化进程。 特征之三，⼈形机器⼈的具⾝智能⽔准从“开始试⽤”⾛向“初步可⽤”。国内多次机 器⼈⽐赛展现了⼈形机器⼈的场景感知、运动协调、交互能⼒。⾏业应⽤重点也开始 转向解决复杂场景中的实际任务的执⾏能⼒。从表演、⽐赛等基础运动能⼒展示，开 始快速向⼯业、商业、家庭、应急、教育等潜⼒领域拓展。 特征之四，AI ⼤模型对⼈形机器⼈的赋能⽅⾯进展明显。⼤脑、⼩脑和肢体分⼯ 括环境感知、决策规划和运动控制三个环节，形成感知→决策→执⾏的闭环控制。 感知模块作为具⾝智能的“信息采集和处理器”，通过建⽴对外部环境的感知和理 解，为决策和⾏动提供⽀持。感知模块主要⽤于对象识别、位置定位、场景理解等⽅ ⾯，通过摄像头、激光雷达等多种传感设备的输⼊数据进⾏处理，进⽽从不同模态的 数据中获得多维环境信息。humanoid robots 决策模块作为具⾝智能的“指挥中⼼”，接受环境感知信息后，完成⾼级任务规划和

语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望 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 “ 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。 牵头编写单位： 信通院（江苏）科技创新研究院有限公司 参与编写单位： 苏州市机器人产业协会 苏州拓斯达智能装备有限公司 8 三、“机器人+人工智能”在工业领域的应用 ................. 10 （一）应用场景：从生产操作向其他高附加值场景拓展 ..... 10 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 .............. 11 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求

...... 9 （一） 金融业业务场景痛点 .......................................9 （二） 金融业数字孪生需求方向 ..................................12 （三） 金融业数字孪生建设进展 ..................................13 三、 应用场景分析 ................ ...47 摘要：随着数字经济发展，数字孪生（Digital Twin） 技术成为连接物理世界与虚拟空间的重要力量。本课题围绕 数字孪生技术在金融领域中虚拟厅堂服务、供应链金融、智 能运营等场景的应用，探索了其在提升客户体验、优化流程、 强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字孪生 应用提供借鉴和指导。 1 一、数字孪生介绍 （一）数字孪生的概念与发展 数字孪生（Digital 学模型或计算机模型，为数字孪生提供一个虚拟的“骨架”。 几何建模是最基础的一环，通过 CAD 计算机辅助设计软件创 建物体的几何形状及物体间行为框架，通过一系列可变参数 控制模型。针对复杂场景，可基于点云的建模技术通过 LiDAR （光检测和测距）或其他 3D 扫描设备获取大量空间坐标点， 然后使用表面重建算法如 Delaunay 三角剖分或泊松重建。 此外，动态建模技术，专注于捕捉和表示系统的动态行为，

....................................................................................36 2.2.3 多模态感知与场景理解................................................................................................. ..........................73 案例一：人形机器人在工业场景的应用..............................................................................................73 案例二：人形机器人在物流场景的应用....................................... 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求 与未来发展方向

AI 市场规模不断扩大，投资及应用 Al 的热情高涨 1.2 AI 在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革 1.3 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差 03 01 04 01 02 06 07 AI 赋能企业的创新模式和应用场景 2.1 AI 在重点行业和细分场景的创新实践 2.1.1 AI 在医疗健康行业的应用 2.1.2 AI 在零售行业的应用 属大语言模型，推动 AI 技术加速普及。 成本结构的根本改善 从互联网到金融，从医疗到制造，各行各业正在探索并实践大模型的落地应 用，将 AI 从概念真正转化为解决业务问题的有效工具。 应用场景的快速拓展 全球范围内 AI 监管框架的逐步构建，不仅为大模型的规范化应用扫清了障 碍，更为行业的可持续发展提供了制度保障。 政策环境的日趋完善 中国 AI 市场规模不断扩大， 投资及应用 Al 往往是点到面、循序渐进的过程，通常遵循从低风险、高价值的领域开始，逐 渐向更复杂、容错率低的领域扩展。这一路径不仅降低了初期投入的风险，也为后续的全 面推广积累了经验和信心。 AI 在企业中的应用场景持续扩展， 正在经历从点到面的深度变革 1.2 STEP 01 STEP 02 STEP 03 试点验证阶段：AI 的工具化应用 阶段特点： 快速见效、风险可控 投入成本相对较低

推动建筑机器人在施工现场的广泛应用，促进建筑生产方式的创新与转型。通过本导则的 成果编制，规范了建筑机器人的适用场景、技术标准和使用效果，确保建筑机器人能够在 实际项目中高效、稳定、安全地运作，从而提升城市建筑施工的整体水平和智能化水平。 本导则共分为 5 个章节，内容包括：1.总则；2.术语；3.基本规定；4.安全规定及维护 要求；5.建筑机器人场景选用导则。 本导则由成都市住房和城乡建设局审核，由编制组负责具体技术内容的解释和说明。 ....................................................................................... 4 第五章 建筑机器人场景选用导则 .............................................................................................. 三维测量机器人功能与性能参数............................................................................ 6 5.2.2 三维测量机器人应用场景.........................................................................................6 5.2.3 三维测量机器人导入要点

，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分地区智算中心出现闲置，但这主要是供需错配导致。随 着DeepSeek等开源模型推动推理应 长 短 时 记 忆 网 络 （LSTM）等结构的出现，使得CNN与RNN能够 相互融合，形成了更加复杂的模型结构。 CNN 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 大模型应用逻辑：1）替代逻辑-小模型既有场景，但大 模型的效果更好 2）可行逻辑-原本小模型在某些场景能 力无法达到，大模型具备可行性 3）创新逻辑-大模型发 掘了客户需求，在需求侧未提出要求情况下创造新场景 需求 各家积极发展结合强化学习、思维链的“后训练“，推出深度推理模型。在效率优 化方面，稀疏注意力、线性注意力等相关机制可大幅降低内存和计算成本。 正朝着处理更长序列、更大规模数据和实时应用场景的方向发展，新型高效注意力

，推动AI产业向更 高水平迈进。 宏观环境 产业动态 发展趋势 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分地区智算中心出现闲置，但这主要是供需错配导致。随 着DeepSeek等开源模型推动推理应 长 短 时 记 忆 网 络 （LSTM）等结构的出现，使得CNN与RNN能够 相互融合，形成了更加复杂的模型结构。 CNN 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 大模型应用逻辑：1）替代逻辑-小模型既有场景，但大 模型的效果更好 2）可行逻辑-原本小模型在某些场景能 力无法达到，大模型具备可行性 3）创新逻辑-大模型发 掘了客户需求，在需求侧未提出要求情况下创造新场景 需求 各家积极发展结合强化学习、思维链的“后训练“，推出深度推理模型。在效率优 化方面，稀疏注意力、线性注意力等相关机制可大幅降低内存和计算成本。 正朝着处理更长序列、更大规模数据和实时应用场景的方向发展，新型高效注意力