物流配送類應用占比約為四分之一。IFR 數據顯示，2023年，全
球物流機器人銷量增速G達35%,物流機器人主要得益于三個原因：
一是供應鏈的整合深化，電商和物流行業的發展使得企業對物流
運行效率和響應速度的需求不斷提G；
二是工廠設計水平的提升，模
塊化廠房設計技術為移動機器人提供了封閉性、結構化的活動場景，
便于機器人快速移動和完成任務；
三是激光地圖構建 (VSLAM) 技術
的成熟，基于地圖數據，深度學習算法能夠自主規劃行動路徑，并進
行動態避障。
此類場景主要包括兩種“機器人+人工智能”融合應用模式。
一
是“移動機器人+識別類模型+自主導航模型”模式， AI應用的主要目標是實現環境識別和路徑規劃，形成碼垛、上下料、倉儲、配送等
典型細分場景，如J智嘉的取貨機器人使用計算機視覺技術和深度學
習算法，可以在繁忙的物流中心中，快速識別包裹位置，避開障礙物，
并G效完成取貨任務。
二是“移動機器人+協同優化模型”模式，AI應用的目標是開展多種物流機器人的協調配合，如亞馬遜建設的無人
倉庫大量使用了各類移動、倉儲機器人，并引入技術團隊將人工智能
融入整個機器人系統。
機械臂+操作優化模型模式，AI應用的主要目標是提高操作精度;機械臂+操作學習模型模式,AI應用的目標是提升機器人的靈活性和適應性
決策過程不可追溯,推理過程缺乏顯式的規則表達;倫理與責任歸屬困境,行為邏輯模糊性可能引發倫理爭議;動態環境適應性不足,難以預測其在未知場景中的反應模式
大模型作為最爆火的人工智能概念，推動了人形機器人大腦的形成，助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力；對 于控制系統仍在切入中
原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復雜靈巧的 操作任務,是真正的具身大模型
普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構，實現萬物互聯，全場景的智能生態;率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產品布局
機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關鍵部件,是柔性制造避不開的一環;靈巧手工程量占據Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關鍵
欠驅動手硬件集成度高，整體系統簡潔高效、體積小、質量輕，便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任
具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場合,在工業場合， 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒有合理的運動學分析控制時，整體的靈活性差
機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現精細觸覺感知,構建全球最大的靈巧操作數據集,包含了大量的人手操作數據,覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務
當人們認為機器人是有意圖的代理時，他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結果,意圖歸因在人機交互中起著至關重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調整人們對機器人意圖的感知
移動機器人系統用于解決探索性化學中的三個主要問題以及根據數據決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多
大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數據訓練能力
