copied or otherwise reproduced without the written consent of China Insights Consultancy. CIC灼识咨询 自适应机器人行业 白皮书 灼识咨询是一家知名咨询公司。其服务包括IPO行业咨询、商业尽职调查、战略咨询、专家网络服 务等。其咨询团队长期追踪高科技、人工智能、制造业、工业、互联网、大数据、能源电力、供 跨场景、自主应变”的能力要求不断提升，传统工业机器人和协作机器人在泛化执行力与环境适应性方面的短板日益凸显，难以满足复杂、动态场景 下对智能化操作的迫切需求。 • 在生成式AI、通用大模型和多模态交互技术迅速演进的今天，通用智能的实现路径正从“算力+算法”向“智能+执行”扩展，机器人作为智能系统与 物理世界之间的桥梁，其操作能力与泛化能力被赋予全新的战略意义。在此背景下，自适应机器人作为兼具力控精度、多模态感知、动态反馈控制与 物理落地能力的关键支撑。 • 本报告将聚焦自适应机器人在通用智能体系中的定位与价值，尤其是在工业与服务等多场景下的任务泛化能力、系统闭环能力以及落地部署潜力，力 求厘清其技术优势、生态协同机制与市场演化路径，为行业发展提供深入洞察与战略参考。 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深入剖析自适应机器人行业的现状与未来趋势。以下是对我们所采用

依托自智管控闭环, 分别分析了低空网络层、数字孪生层、自智管控层的功 能, 并针对各个层次的关键技术, 包括低空组网覆盖和资源分配技术、网络资源孪生建模与状态同步 技术、动态网络性能状态的小尺度预测方法、业务需求自适应的资源映射机制和管控智能体部署方案 等, 进行了介绍. 结合关键技术, 本文进行了低空智联网自智管控实例设计, 验证了网络性能预测机 制、资源状态孪生同步机制以及低空网络自主部署机制的有效性. 最后总结低空智联网的未来技术挑 Inform, 2025, 55: 2449–2470, doi: 10.1360/SSI-2025-0071 喻鹏等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 10 期 2450 适应能力的低空网络治理与管控体系, 以实现高效运行与安全保障的双重目标, 已成为当前学术界与 产业界共同关注的核心命题. 尽管地面网络覆盖和服务已经趋于完备, 但其在低空场景下的适配性仍面临显著瓶颈. 空网络三维拓扑的秒级动态变化 [4], 且无法实时获取无人机节点的能源状态、三维坐标等关键参数, 严重制约资源优化决策的时效性. 其次, 资源调度机制僵化. 传统 “容量规划 + 固定配置” 模式难以 适应低空场景中通信、计算、频谱资源的动态耦合需求 [5]. 再次, 故障恢复时效性不足. 人工介入的故 障定位与被动式处理流程无法满足低空业务实时性要求, 缺乏基于自主学习的故障预测、分析和恢复 能力 [6]

来在全球范围内受到广泛关注，成为机器人领域最活跃的研究热点之一[9]。这 类机器人拥有头部、躯干和四肢，其外形使其在人类工作和生活环境中具有更 强的通用性和适应性[9]。与传统机器人相比，人形机器人更符合人类操作行 为，更能适应人类世界的多样化场景[1]。特别是在应对全球老龄化社会问题 上，人形机器人有望提供陪伴和日常生活支持，减轻护理人员的工作压力[9]。 近年来，随着大型模 并将这种乐观态 度与 2010 年代自动驾驶汽 车行业的过度热情相比较。 文献 2： 标题：全身类人形机器人运动,人类参考 技术问题：传统机器人控制算法在未知或动态变化环境中的适应性和灵活性不 足。 出版日期：2024-10-14 组织机构：The Hong Kong University of Science & Technology (Guangzhou) 能执行器,确保了卓越的移 动能力,使其四肢运动范围 接近人类,为人形机器人领 域提供了一种新的研究方 向。 8、特斯拉机器人创新突破方向 先进的自适应控制系统 特斯拉人形机器人的未来发展将极大依赖于自适应控制系统的突破。这种控制系统将 整合深度强化学习与模型预测控制技术，使机器人能够在复杂多变的环境中实时调整其行 为。系统核心是一个多层次的控制架构，包括高层任务规划、中层动作合成和低层运动执

003 0 引言 低空经济作为全球新兴产业,正推动无人机等低 空飞行器在物流配送、应急救援、农业植保等领域的规 模化应用。 这一发展趋势对传统空域监管模式提出了 全新挑战,亟须构建与之相适应的智能化监视体系。 高效、可靠的监视系统不仅是保障低空飞行安全、防范 “黑飞”等违规行为的必要手段,更是维护国家空域安 全与公共安全的重要基础设施。 然而,现有监视系 统在实际应用中仍面临虚警率高、数据融合效能不 型奠定坚实基础。 ·17· ���E�����0 1. 2 低空智联监视系统概念 1. 2. 1 系统目标 低空智联监视系统是基于泛在网络连接、多源数 据融合、智能感知计算和协同决策支持构建的新一代 适应低空经济场景的监视体系。 其实现目标主要围绕 3 个方面:一是作为安全基石,通过智能识别和异常预 警有效管控“黑飞” 风险;二是作为效率引擎,优化空 域资源配置,提升低空交通运行密度;三是作为产业赋 低空智联监视系统采用分层解耦的架构设计,划 分为感知层、传输层、平台层和应用层。 该系统具备开 放兼容的特性,支持多种设备、数据格式及协议标准的 灵活接入;同时,集成弹性扩展与安全可信两大机制, 既能适应未来的业务增长与技术演进,又能确保数据 安全、隐私保护以及系统抗干扰与抗欺骗能力 [3]。 2. 2 系统架构 低空智联监视系统以 5G-A 通感一体基站为核 心,融合毫米波雷达、光电探测等异构感知网络

16]。比如，中国电信云计算研究院针对多租户环境下不同 负载间的内存资源竞争问题，提出了 QoS 感知的分级内存管理框架 Vulcan。该框架设计了基于负载特征 的用户态内存页面迁移机制，显著提升了多应用场景下的灵活性与适应性。通过工作负载敏感性的快速 内存容量动态公平分配策略，有效避免了传统热度驱动分配导致的“冷页困境”，保障了延迟敏感型与吞 吐量型负载的性能隔离与公平性。实验结果表明，Vulcan 在云服务多租户内存资源管理领域展现出显著 可靠性，还为多租户环境下的数据隔离和共享提供 了保障。总体而言，面向资源池化的分离式数据中心架构通过算力、存储、网络三大资源的解耦与池化， 显著提升了资源利用率与服务弹性，增强了对新兴业务场景的适应能力，为下一代数据中心的发展奠定 了坚实基础。 核心网/互联网 GPU FPGA ASIC CPU CPU CPU CPU池 特定硬件 DRAM 共享内存池 DRAM DRAM 1. 面向下一代云计算的研究 远内存感知调度，提高整体吞吐量。然而，这类系统在多应用并发场景下容易发生性能干扰，Canvas [39] 通过交换路径隔离，为每个应用分配独立的交换分区和带宽，实现自适应优化，显著减少了性能波动。此 外，部分方案如 AIFM [40] 和 Carbink [25] 将远存管理显式暴露给开发者，要求应用自行管理远程内存， 虽然提升了灵活性，但增加了开发复杂度。在显存管理中，Aegaeon

切实 可行的空中交通管制系统，以适应未来航空事业的快速发展。 1.1 项目背景 在全球航空交通快速增长的背景下，空中交通管制的需求日益 增加。根据国际民航组织（ICAO）的统计数据，预计到 2035 年， 全球航空旅客量将比 2019 年增加约 50%。这意味着，现有的空中 交通管理系统（ATM）面临巨大的挑战，需提高其效率、安全性及 可靠性，以适应日益增加的航空流量。 随着民航业 情况 等重要信息。  智能决策支持系统：利用大数据分析和机器学习算法，优化航 班调度和流量管理，提高决策的科学性和有效性。  多层次管制机制：设计多层次、多维度的空中交通管制机制， 以适应不同空域、不同飞行阶段的需求。  可持续发展倡议：在系统设计中融入环保理念，积极寻求降低 碳排放和噪音污染的方法，通过优化航线和飞行程序，实现绿 色综合交通管理。 本设计方案的实施将极大提高航空交通的运行效率，同时为航 最后，随着新兴技术的发展，空中交通管制的角色愈发重要。 数据链接、自动化管制以及无人机的飞行管理等新技术的引入，意 味着传统的管制方式将进行重大革新。这些技术不仅优化了空域管 理，还为未来的空中交通管制系统提供了更大的灵活性和适应性， 以满足未来航空运输日益增长的需求。 在总结以上几点后，可以看出，空中交通管制不仅关乎飞行的 安全性和效率，更是国家经济、环境保护及技术创新的重要基石。 建设一个现代化、智能化的空中交通管制系统，已然成为时代发展

家长服务 教师发展服务 学校发展服务 confidential material from Tencent Cloud 教学教务服务简介 n 支持中小学、 中职等 ， 自适应各类个性化教学管理模式 n 多语言自由切换 ，适应国际化教务管理 n 完全支持保留行政班 ， 组建教学班的双向管理模式 n 灵活性教学评价 ， 用数据驱动教学质量全面提升 8 学生成绩管理 9 教学满意度调查 6 国内首创“ M 选 N ” 的走班选科设置算法，适用于已知的任意选科方案，包括 6 选 3 、 7 选 3 、 3+1+2 等， 以及未知的所有选科方案多语言自由切换，适应国际化教务管理 n 自定 义 选 科报表，能够自动适应每个学校的各类特 色 统计报表需求 n 国内唯一 “无需走班 ”的云智能排课算法，完美突破新高考教学资源缺失瓶颈，让“新高考 ”改革轻 松落地 confidential 各类异常预警消息 及时推送 n 自动预警机制 ，全面构造教育管理大数据防护网 ，让异常现象无所遁形 ，提前防护 n 自定 义 预警值 ， 全方位适应不同角色 预警 峰值设置 ，智能匹配每个学校的管理需求 , 使校领导 能够在第 - 时间关注到学校各类焦点事件 n 多维度数据跟踪报表 ， 为数据预警搭建完整的数据仓库 ，确保数据全面、 准确 ，

本项目技术应用范围主要涵盖无人机平台、AI 识别算法、数据 传输与处理系统以及地面控制站等关键技术的集成与应用。无人机 平台将采用多旋翼和固定翼无人机，具备高稳定性、长续航能力和 高载荷能力，以适应不同消防场景的需求。AI 识别算法将基于深度 学习技术，实现对火灾、烟雾、人员位置等目标的实时识别与定 位，算法将集成目标检测、图像分割和特征提取等功能，确保在不 同环境条件下的高精度识别。数据传输与处理系统将采用 灾害防控提供强有力的技术支持。 2. 技术需求分析 在低空无人机消防部署 AI 识别项目的技术需求分析中，首先 需要明确的是无人机平台的选择。无人机应具备稳定的飞行性能、 足够的载荷能力以及较长的续航时间，以适应复杂多变的消防环 境。考虑到消防任务的特殊性，无人机还应具备一定的抗风能力和 高温耐受性，以确保在恶劣天气和高温环境下仍能稳定工作。 其次，AI 识别系统的核心需求包括高精度的图像识别能力和实 可以确保系统在实际应用中能够稳定可靠地工作。  无人机平台选择：稳定飞行性能、足够载荷能力、长续航时 间、抗风能力、高温耐受性。  AI 识别系统需求：高精度图像识别、实时数据处理、自适应 能力。  数据传输需求：高带宽、低延迟、抗干扰能力。  系统测试与验证：飞行性能测试、图像识别精度测试、数据传 输稳定性测试。 通过以上技术需求分析，可以为低空无人机消防部署 AI 识别

场景需求，打造总部研发中心、 高端智造中心、全场景示范验证 中心、一站式解决方案供给中心 “四大中心”，助力源、网、 荷、储、数、碳“六大环节”提 质增效，打造十大数字能源解决 方案，推动构建适应新能源占比 逐渐提高的新型电力系统。 四大中心 六大环节 十大全球解决方案 四大中心 六大环节 03 04 4 打造数字能源总部研发中心 立足新型能源体系规模化新能源消纳需求，精准捕捉能源领域骨 安全 极简 架构安全： 主动安全： 网络安全： 产品安全： 部件 / 设备 / 系统级 被动响应→主动预测 全方位安全防御体系 端到端安全可靠 部署极简： 维护极简： 环境适应强，TTM（产品从概念到上 市的周期）短 小时级→分钟级 光储微网 + 绿色可靠数据中心 绿色 高效节能： 高密节地： 全链节碳： 提升供电 / 制冷效率 供电融合高密化 太阳能发电 新一代光伏光热 1 2 （1）漂浮式光伏：海上漂浮式光伏是未来新能源开发的重要方向。可有效节约陆地资源，通过水体冷却效应提 升发电效率，加快突破高性能抗腐蚀耐候的轻质浮体结构、适应复杂风浪流的系泊锚固系统、防潮防盐雾的电 气设备密封技术，助力漂浮式光伏加快进入量产周期。 （2）高效光热：光热发电是目前唯一具备替代煤电“带基荷”潜力的新能源方向，持续优化聚光集热设备、储

第三章 需求分析 3.1. 业务应用需求 目前，高校信息化在取得众多成绩的同时，依然面临着很多问题，如信息 化建设的速度与学校事业发展的需求不相适应，信息化建设的深度与学院教学、 科研、管理的需求不相适应，信息化建设的广度与师生员工的需求不相适应， 并且，由于过去各个系统都是孤立的信息系统建设，没有统一的信息访问渠道 以及统一的身份认证，导致学校信息化面临着以下问题。 1) 学生面临的问题 建数据仓库系统加以充分利用，获取例如学校资产变化情况、学生就业率、各 专业课程数量变化历史对照分析等主题的数据分析结果。这些信息和数据是辅 助校领导进行科学决策的重要依据，对学校今后发展具有十分重要的现实意义。 为适应学校高速发展需求，提高学校的教学、办公、管理的水平，不断完善学 校核心管理信息系统建设，提高学校对信息全面掌握和决策分析能力，进一步 推动智慧校园建设规划，使学校的管理全面步入信息化就显得尤为重要。 校园。 1 4) 扩展性原则 系统架构设计合理，考虑对于未来的发展，设计充分考虑今后扩展的要求。 包括与其它应用系统之间的互联以及系统的扩容能力等，在满足现有系统互联 的前提下，能够很好的适应未来信息系统增长的需要。 5) 系统安全性原则 在系统软设计与建设中，充分考虑系统的安全，包括数据安全、网络安全， 传输安全，管理安全等。 4.2. 设计思路 智慧校园建设的一个主要目的就是要打破学校内的信息孤岛，其核心是在