人形机器人测试手段构成了检测的重要创新方向,主要测试手段可划分为仿真测试、实物测试、环境模拟测试三类。
为了更有效地支撑上述检测工作,测试应引入“训练场”与“测试场”体系。
训练场既包括虚拟仿真环境,也涵盖现实物理平台,可为数据采集、算法训练与
测试验证提供统一、连续的场景基准,尤其适用于人形机器人强化学习策略的收
敛性评估与跨场景迁移能力测试。通过构建标准化、可复现的训练场与测试场体
系,有助于打通检测与算法之间的壁垒,提升整体检测覆盖率、通用性与前瞻性,
为人形机器人产业化落地提供更强技术保障。
基于人形机器人整体指导思想,人形机器人检测需同时关注六个核心专业维
度,
智能:评估大小脑智能、肢肌体运动等能力的水平;
安全:包括机械安全、电气安全、协同安全及功能安全;
可靠:考察机器人在寿命、平均无故障时间以及环境适应性;
可信:涵盖数据可信、算法可信以及行为可信;
绿色:关注能耗效率、材料可持续性和生命周期影响;
兼容:评估其电磁兼容、协议兼容的适配能力。
全球电子皮肤市场2024年约63亿美元,预计2034年超300亿美元(CAGR 17%);模拟人类皮肤的触觉、温度、湿度感知,提升机器人仿生能力与交互体验
专用机器人是3自由度/千平方米;面向物品运输,地面 清洁等单一任务;类人形机器人是300自由度/千平方米;人形机器人是30000自由度/千平方米,对人机交互体验要求较高的 场景
机器人自动化为提升组件打磨工艺的效率和成本效益提供了巨大的潜力,机器人自动化为推动电子制造业的竞争力和成功提供了一种已经验证的解决方案
AI Agent 是交互的载体和入口,将集成,统一各类 APP 的入口,成为操作系统级别的超级APP,人机交互变革带来新商业模式,多模态输入、自然语言交互将大大降低软件应用门槛
共分为 7个部分,首先明确了工业机器人的统计范围,并从工业机器人分类标准,中国工业机器人市场发展历程及政策分析,市场规模,竞争格局,上游核心零部件,以及下游典型应用行业等六大内容
人形机器人在实验室环境中表现出了强大的自主决策和精确操作能力,自主行走和动态平衡能力,使得其能够在实 验室复杂的地面环境中稳定行走和完成各类任务
首代泛化具身大模型机器人银河通用G1,具备泛化识别抓取及3D视觉导航能力,处理高度超过两米的物品,覆盖更广工作空间,掌握了开柜子,开抽屉,晾衣服等泛化操作技能
CyberOne 搭载小米自研的Mi-Sense深度视觉模组, 可以对人脸、肢体动作等外界环境进行感知, 三维重建真实世界,感知 6 类 45 种人类语义情绪,分辨 85 种环境语义
首款轮式人形机器人水星Mercury,将具备⾝活的机械结构,强大的机器性能和更便捷智能的部署,通过稳定高效的轮式设计结合成熟的双臂+视觉应用,带来全新改变
特斯拉引领全球人形机器人浪潮,率先于汽车工厂应用验证实用性,指尖触觉传感器与足部力传感器的应用成为核心亮点,能够实现二指拿鸡蛋等动作
人形机器人的互动能力使其在商用服务中具有较好的应用前景,可以通过编程来促进机器人与人类的互动 ,目前展览讲解及科研场景已经落地
人形机器人运动控制能力有限,真正应用需针对环境特点调整自身运动控制及任务执行能力,人形机器人本体安全防护能力、复杂任务智慧生成与高精度操作 能力还需攻克