物流配送类应用占比约为四分之一。IFR 数据显示，2023年，全
球物流机器人销量增速G达35%,物流机器人主要得益于三个原因：
一是供应链的整合深化，电商和物流行业的发展使得企业对物流
运行效率和响应速度的需求不断提G；
二是工厂设计水平的提升，模
块化厂房设计技术为移动机器人提供了封闭性、结构化的活动场景，
便于机器人快速移动和完成任务；
三是激光地图构建 (VSLAM) 技术
的成熟，基于地图数据，深度学习算法能够自主规划行动路径，并进
行动态避障。
此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。
一
是“移动机器人+识别类模型+自主导航模型”模式， AI应用的主要目标是实现环境识别和路径规划，形成码垛、上下料、仓储、配送等
典型细分场景，如J智嘉的取货机器人使用计算机视觉技术和深度学
习算法，可以在繁忙的物流中心中，快速识别包裹位置，避开障碍物，
并G效完成取货任务。
二是“移动机器人+协同优化模型”模式，AI应用的目标是开展多种物流机器人的协调配合，如亚马逊建设的无人
仓库大量使用了各类移动、仓储机器人，并引入技术团队将人工智能
融入整个机器人系统。
机械臂+操作优化模型模式，AI应用的主要目标是提高操作精度;机械臂+操作学习模型模式,AI应用的目标是提升机器人的灵活性和适应性
决策过程不可追溯,推理过程缺乏显式的规则表达;伦理与责任归属困境,行为逻辑模糊性可能引发伦理争议;动态环境适应性不足,难以预测其在未知场景中的反应模式
大模型作为最爆火的人工智能概念，推动了人形机器人大脑的形成，助力人形机器人具有人的感知、交互与决策能力；对 于控制系统仍在切入中
原生机器人大模型ERA-42, 展示了与自研五指灵巧手星动XHAND1 结合后的灵巧操作能力,能够完成超过100种复杂灵巧的 操作任务,是真正的具身大模型
普渡机器人提出了 Robot-to-Everything 架构，实现万物互联，全场景的智能生态;率先完成了专用、类人形、人形三类机 器人的完整产品布局
机器人像人一样使用工具的灵巧手,是提升机器人柔性操作能力的关键部件,是柔性制造避不开的一环;灵巧手工程量占据Optimus工程量的50%,灵巧手是机器人走向“好用”的关键
欠驱动手硬件集成度高，整体系统简洁高效、体积小、质量轻，便于进行动力学分析;存在功能性不足,对于精度要求比较高的手指精巧控制无法胜任
具有完全可重复的运动轨迹,适合某些功能性和精细操作较高的场合,在工业场合， 例如组装、测量等情况下有更好的表现,没有合理的运动学分析控制时，整体的灵活性差
机器人的触感灵巧手Linker Hand具备20个主动自由度,包括柔性电子皮肤,实现精细触觉感知,构建全球最大的灵巧操作数据集,包含了大量的人手操作数据,覆盖了各 种复杂的抓取和操作任务
当人们认为机器人是有意图的代理时，他们的大脑以类似的方式处理自己和机器人的行动结果,意图归因在人机交互中起着至关重要的作用,可能包括通过言语指令等非交互性手段来调整人们对机器人意图的感知
移动机器人系统用于解决探索性化学中的三个主要问题以及根据数据决定下一步做什么,移动机器人做出与人类研究人员相同或相似的决定比人类快得多
大模型可加快人形机器人复杂任务训练速度,提升任务生成速度及缩短理解周期;1 提升人形机器人语言处理能力 2 提升人形机器人场景理解能力 3 提升人形机器人运动控制能力 4 提升人形机器人数据训练能力
