机器人还可以用于模拟实验、演示科学原理、编程教育等教学场景， 丰富教学内容，为教育注入更多创新元素，激发学生的创造力和想象 力。 7）物流运输场景 人形机器人可以在仓储、装卸、分拣、包装、配送等环节提升工 作效率和管理水平。亚马逊正在测试 Agility Robotics 开发的双足机 器人 Digit，提升仓库作业效率，包括卸货、搬运和管理货架等任务。 人形机器人在物流运输行业的运用将助力物流产线的智能化升级，实 压 相比于电机驱动，功率重量比有 5 倍以上明显优势，可为机器人提供 更大负载能力和更好的运动敏捷性。同时，液压的功率可复用及动态 分配，即：全部功率可集中于某一个液压作动器持续稳定输出，也可 以按需分配给各个液压作动器，进一步减小了功率单元的体积重量。 液压还具有更好的冲击耐受能力和集中散热的优势，因而在机器人这 类移动装备中成为不可或缺的优势技术。人形机器人需要多关节协同 37 运动，对协同精度有极高的需求，因而通常采用伺服阀控制液压缸直 线往复运动或液压马达旋转运动，通过位移和压力传感器与微处理器 构成闭环反馈控制系统。近些年，集成了伺服阀、传感器、管路等一 体化的液压作动器利用增材制造技术，进一步压缩和减小了液压作动 器的体积和重量，也简化了液压传动系统的设计、制造、调试和维护 等工作。液压驱动虽然有明显的技术优势，但伺服阀控制的液压系统 受外在诸如负载、压力、温度、干扰等因素影响，可靠性与稳定性存

2024年12⽉ 摘要与分析 AI并⾮新领域（1950年代）。机器⼈也并⾮新事物（1960年代）。能移动的AI机器⼈是新兴领域。 过去⼗年中，⼈⼯智能⽅⾯取得了⻓⾜进步，使机器⼈能够看、动、说、学习和执⾏动 作。本报告第1章介绍了其中9项技术进步。第2-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 最近⽣成式⼈⼯智能的进展正指向认知任务或按需创作艺术。许多⼈真正想要的是 在⽇常任务，如清洁⽅⾯获得帮助，以便能够更多地思考、创作艺术和休闲。⼈⼯ 智能机器⼈可以帮助实现这种乌托邦⻆度。 当然，⼈们对机器⼈取代⼯作的更加悲观担忧，正如在挑战章节中讨论的那样。然 ⽽，本报告的副标题‘AI-机器⼈正在追踪你’则是在暗⽰另⼀个潜在结果。⼈⼯智 能从您的数据中获取信息，学到的越多就能为您提供更多价值。专有数据是竞争优 要障碍。这个类 ⽐可以延伸到机器⼈技术。 开发机器⼈⾃动充电基础设施⾯临的挑战之⼀是不同机器⼈使⽤的电池类型、充电速 率和电压的多样性。这种多样性使得统⼀的充电解决⽅案变得复杂。 然⽽，标准化⼯作已经在进⾏中，像WiBotic这样的公司正在推出技术，为更具凝聚 ⼒的充电⽣态系统铺平道路。 图9. 通用自动充电枢纽 来源：Clearpath Robotics © 2024花旗集团 17 Citi

⼠” 幻觉⾼ =“ 创造⼒税“ 底层⼤模型各有所长 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（ RAG 、⼯作流、 Agent 等）和⼯程优 化 数据来源： 1. Vectara HHEM ⼈⼯智能幻觉测试； 2. 腾讯健康内部测试数据，通过⾼质量医学病历数 据 11 ⼤模型及 DeepSeek 潜在应⽤场景探 要记得吃 药！ 有点困了，⼿表提醒我 该睡觉了 ~ 数据 + AI ⼤模 型 检验报告 / 健康数 据 昨天健康回顾 + 健康⽇ 历 收到⽤户阅读提醒 健康新提醒 ⼯作有点累呢！想放松下 好累啊 ~ 脑⼦快转不动了 健康反馈 健康服务 幸好我问了 AI 健康助理 举例 医典科普 健康提醒 健康提醒 ⽩噪⾳帮助我⼊眠 ⽤户 19 基于 DeepSeek 未反映真实⽔平：培训与拜访脱节，实战能⼒难考察 考试流于形式：通过⾮正常⼿段完成公司任务 代表⼼⽣抵触情绪：影响⼯作积极性 难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 代表学习改进， 在下次拜访中做的更好 新⽅式 AI 辅助实践， 实践中提升能⼒ 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助 AI 规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限

医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 市场前景 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（RAG、⼯作流、Agent等）和⼯程优化 来保障⼤模型应⽤企业级端到端效果 • DS幻觉率更⾼，另外实际测试应⽤中有指令遵循较弱、 拒答率⾼等问题 • 医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达20-30%2 幻觉⾼=“创造⼒税“ 跟进运动⼩贴⼠（拉伸、 补⽔） • 个⼈健康助理：个性化回复 ⽤户有关健康咨询 • 结合⽤户拍摄的药盒、检查 报告，⾃动解读、⾃动提醒 • 结合⽤户数据，⾃动⽣成相 关建议 健康服务 ⼯作有点累呢！想放松下 要不在忍⼀会，我⼀定会 瘦 有点困了，⼿表提醒我 该睡觉了~ ⽩噪⾳帮助我⼊眠 医典科普 检验报告/健康数据 健康提醒 睡眠数据收集&反馈 • ⾃动统计睡眠数据 • 睡眠情况分析/健康⼩结 ⾯ 未反映真实⽔平：培训与拜访脱节，实战能⼒难考察 考试流于形式：通过⾮正常⼿段完成公司任务 代表⼼⽣抵触情绪：影响⼯作积极性 难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助AI规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限制 线上线下拜访 AI打分与建议 代表学习改进，在下次拜访中做的更好

设备供应商应积极配合。 3.2 施工单位宜在采购前明确建筑机器人的功能、使用环境、数据标准和使用效果等。 3.3 监理单位宜负责建筑机器人的使用督导工作，督导工作包括建筑机器人的安全使用、合 作方协调及使用效果评价。 3.4 试点工程项目宜导入应用建筑机器人，新建房屋建筑工程、市政基础设施及城市更新项 目推荐导入使用建筑机器人。 3.5 建筑机器人应具备可靠稳定的性能，在规定的工作条件下能正确地完成任务。其功能性 可用于各类建筑室 内墙面及顶棚喷涂 作业，宜用于重复 性高的标准户型 降低施工成 本，提高施工 质量 9 地砖铺贴机器人 用于室内外地面，在地 面硬化找平后薄贴作业 可用于各类建筑室 内外地面铺贴作 业，宜用于大面积 且重复性高的地面 作业（如厂房，商 业体，医院等） 提升施工效 率，降低施工 成本 10 混凝土板质量检测 机器人 用于施工后混凝土板内 部缺陷检测 对质量、可靠性要 现极高程度的覆盖，无遗漏死角。 移动方面，拥有强劲的机动性能，移动迅捷流畅，不仅能稳定跨越一定高度的障碍，也可 轻松越过具有一定宽度的沟槽。此外，机器人内置持久续航系统，支持长时间连续稳定工 作，足以满足高强度作业下的续航要求，保障工作任务的无间断完成。 5.3.2 混凝土整平机器人应用场景 混凝土整平机器人通常更适用于大面积、高平整度要求的混凝土楼板或地坪施工，与 此同时，其高度的灵

器⼈价格下探趋势明显，部分消费级产品价格已经进⼊⼗万元以下区间，为更⼤范围 应⽤创造了条件。 特征之七，产业企业横向协同、供应链协作、标准化⼯作的推动等，进⼀步助推 ⼈形机器⼈形成产业与市场的正反馈。国内相关部⻔、⾏业机构陆续牵头，各⽅企业 参与，正在积极推动具⾝智能领域的标准化⼯作，包括构建统⼀的硬件接⼝、通信协 议等产业标准，增强互操作性、降低维护成本，并在此基础上探索全球技术协作与市 场服务⽹络的⾏业共建。 场服务⽹络的⾏业共建。 特征之⼋，政策驱动与战略地位提升。中国等全球主要经济体均将⼈形机器⼈、 具⾝智能视为科技产业发展的重要⽅向。2025 年政府⼯作报告将“具⾝智能”列为未来 产业，⼗五五规划建议提出推动具⾝智能成为新的经济增⻓点。北京、上海、深圳等 地也陆续出台多项发展规划和⽀持政策。 特征之九，市场需求进⼊倍速增⻓阶段；综合多个研究机构的市场评估数据，以 及对该领域跟踪研究情况，2025 采⽤轮式与折叠相结合的移动升降设计，⾝ 体升降范围 65cm，可实现横向平稳移动，纵向拥有地⾯⾄ 2.4m ⾼度范围内的⼯作空 间，可驾驭多种复杂环境满⾜不同⼯作需求。G1 拥有具备空间智能的“⼤脑"⼤模型， 能理解三维场景、与⼈⾃然语⾔交互并将⻓程任务进⾏多步分解，⾃主决策所需的操 作。G1 具备多任务、多技能能⼒的"⼩脑"⼤模型，通过数⼗亿级仿真合成数据的训 练，已展示出多种较⾼成功率的泛化具⾝技能。G1

Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓ 迎宾引导 ✓ 导览讲解 ✓ … 多动作组合 ✓ 餐盘收集 ✓ 递送物品 ✓ … 长链条复杂机械任务 大小脑配合：任务拆解 1 单一重复任务 2 同类型任务 3 全场景长链条任务 交互深度 1 语音交互，与动作无关 2 语音指导行动，动作不接触 3 语音指导行动，动作接触/长时间配合 工 作 环 境 复 杂 程 度 任 务 复 杂 程 度 场景与任务对人形 机器人的要求评估 感知 决策 运控 交互 从人形机器人面临的环境、任务的复杂程 度入手，对应机器人感知、决策、运控、 总装类 工站衔接 搬运类(工业) 质检类 娱乐类 监测类 家务类 搬运类(家庭) 2025~2030年目标 商业服务 家庭服务 工业服务（后续章节详细展开） 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 …综上所述，未来人形机器人落地场景由工业逐渐向家庭、商业演进；优先胜任工种以工业（质检、搬运等）家庭（健康监测、搬运等）商 业（演出），逐渐向复杂的工业总装、家务、餐饮制作等演进

在人体中功能 在人形机器人中功能 机器人对应硬件 大脑 高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯复杂功 能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控制自主 运动 语义理解、环境信息理解、动 作决策等 目前为机器人中央控制器担任此角色， 但目前并未获得相应能力。后续可能 在此基础上进一步增加硬件及算力 小脑 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如穿鞋子、弹 琴等） 平衡与姿势：帮助维持身体平衡与空间定位 在人体中功能 在人形机器人中功能 机器人对应硬件 大脑 高级认知：负责思维、记忆、语言、决策、情感灯复杂功 能 感觉与运动：处理视觉、听觉、触觉等信息、并控制自主 运动 语义理解、环境信息理解、动 作决策等 目前为机器人中央控制器担任此角色， 但目前并未获得相应能力。后续可能 在此基础上进一步增加硬件及算力 小脑 运动协调：调节肌肉张力、协调精细动作（如穿鞋子、弹 琴等） 平衡与姿势：帮助维持身体平衡与空间定位 可提供每秒 800 万亿次8位浮点运算 AI 性能，以运行 GR00T 等多模态生成式 AI 模型。凭借 集成的功能安全处理器、高性能 CPU 集群和 100GB 以太网带宽，大大简化了设计和集成工 作。 Jetson Thor 波士顿动力 Atlas使用Jetson Thor 大脑能力 技术路线 03 Partone 12 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载

究竟是什么造成了这一巨大技能缺口？答案 就是，真正转型的需求不断加剧。比起将特 定角色的工作全部自动化，企业更愿意将人 员与特定领域的 AI 智能体结合，以提高绩效 表现。事实上，87% 的受访高管预计人类工 作会被生成式 AI 增强，而不是被取代。 3 这 意味着，比起学习新的技能或工具，员工必 须彻底重新思考如何开展工作，以便充分释 放生成式 AI 的潜力。 全球每年大约有 5% 的劳动力需要持续进行再培训， 设计推动数 字化转型的企业 IT 高管表示所实现的 ROI 要比不采用混合设计的企业高出三倍。 16 这就是未雨绸缪的有力论据。但目前，三分之二的受访 CEO 表示他们是通过重新分配长期工 作资源来实现短期目标的。 17 如果领导者不转变这种思维模式，即便在快速成效能推动增长或 盈利的当下，技术债务也可能会阻碍进展。 领导者可以将长期生产率提高和绩效指标与每个 新解决方案联系起来，以衡量现代化改造的潜在 变化的监管、供应链挑战和劳动力市场动 态。将最关键且最具差异化优势的供应链工 作流与早期预测性生成式 AI 用例进行协同整 合。利用数字孪生和模拟识别潜在的弱点和 瓶颈。 行动方案 在波动中创新。 利用混合云和开放式 AI 方案实现全球 AI 战 略。将安全、可扩展的混合云平台与开源 AI 框架相结合以推动创新，促进跨市场的互操 作性，遵守不同地区的法规，同时促进全球 AI 发展的协作和包容。

值观念出现多样化、差异化趋势，对我国国家治理提出了新要求和新挑战。当前， 在统筹疫情防控和稳定经济增长的大背景下，如何更加及时、高效地感知和回应 社情民意、研判和处置社会风险成为我国政府亟待解决的重要难题。政务热线作 为我国政府感知民生、理解民意的重要渠道，同样面临着上述难题。在此背景下， 《意见》对新时期政务热线提出了新定位和新需求。 第一，政务热线是社情民意的“传感器”。政务热线是感知城市、社会和民 快速解答、派单推荐的高效精准、群众诉求的智能导办以及回访考核的“零干预” 智慧化应用。通过深度挖掘市民诉求大数据，北京市推进了市民诉求数据与多元 数据的广泛联动和多维度分析，充分发挥了接诉即办“智慧大脑”的参谋辅助作 用，为市委、市政府的决策提供了有力支撑。此外，热线信息系统的持续优化升 级，进一步赋能了部门行业治理，推动了政务服务效能的全面提升。北京市通过 大模型技术与接诉即办的深度融合，不仅提升了政务热线的智能化水平，也为全 第一，难以对接诉服务过程开展及时质量检查。首先，传统的接诉服务质检 通常是专人以抽样方式对接线员进行接诉监听，并根据其话务表现进行评分。由 于在实际工作中，专人话务抽查的比例较低（3‰左右）。由此，过程质检的作 用有限，无法做到对服务质量的实时把控，特别是对接线员的不规范服务进行及 时纠正。其次，不同于大多数计件型工作的工作成果可以通过仪器或肉眼快速扫 描完成质量评估，热线服务数据是以语音为主要内容的非结构化数据，在缺少先