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        人腦與機器人大腦對應關系:大小腦對中央控制器,腦干對傳感器

        來源:浙商證券     編輯:創澤   時間:2025/7/4   主題:其他 [加盟]

        依照低層次感知到G層次感知逐個來看,人腦的間腦與腦干在機器人中對應的主要是

        (1)各類傳感器及執行器自身部署的嵌入式驅動及算法。 各類傳感器及執行器包括旋轉執行器、直線執行器、力傳感器、溫度傳感器、姿態傳感器等,此類部件一般內部配有MCU,其內部的嵌入式 驅動及算法監控部件的各類狀態,保證機器人部件的基本運作能力。

        (2)傳遞信息的線束及網關,起到各個控制器,傳感器信息交互通聯的作用。



        人腦的小腦在機器人中對應的主要是動作學習模仿訓練以及復雜動作的控制。而在機器人行業中,目前通常被稱為機器人“大腦”,這主要 是因為相對于工業機器人,具有“大腦”的人形機器人對復雜運動的學習掌握能力明顯增強,比如近期宇樹、眾擎、波士頓動力等公司在視 頻中展示的人形機器人執行舞蹈,空翻高難度動作。至于對應人腦中的大腦的角色的硬件,目前人形機器人廠商多用控制器擔任此角色, 但對于高J認知,信息處理能力尚未建立。展望未來,機器人大小腦有望實現分離,大腦算力進一步加強,小腦專注運動控制。





        服務機器人兼容方面檢測:電磁兼容與協議兼容

        機器人需抵抗來自外部的電磁干擾,自身產生的電磁噪聲需低于限值,避免影響周邊設備;協議兼容性是確保人形機器人、不同設備、系統或平臺能夠在異構網絡環境中穩定通信和協同工作的關鍵能力

        服務機器人可信方面檢測:數據可信、算法可信與行為可信

        機器人數據可信的核心在于建立清晰可執行的判定標準;機器人算法可信檢測,應從穩定性、透明性和可驗證性三大方向;從行為意圖識別,執行路徑合理性,用戶感知一致性等角度評估機器人行為的社會可接受性

        服務機器人可靠方面檢測:環境適應性,無故障間隔時間,壽命

        機器人環境適應性是指人形機器人在不同環境條件下保持正常運作,完成指定任務的能力;機器人平均無故障間隔時間反映了產品的運行穩定性;驗證人形機器人在規定條件下的使用壽命

        智能服務機器人智能機場解決方案:智能導引、智能問詢 、行李搬運

        服務機器人接入多種AI大模型,可以為旅客提供智能導引服務;為旅客提供智能問詢服務;配送級服務機器人能夠提供 搬運行李的服務,提高了服務效率增強安全保障

        養老機器人智慧康養解決方案:智慧康養、安全衛生的生活環境、養老服務智能化發展

        多形態機器人協同的智能服務機器人體系構建 了覆蓋 “生活輔助-健康監護-康復支持-情感關懷”的全周期康養生態;清潔與消毒機器人協作可以為養老機構提供干凈的環境

        導醫導診機器人智慧醫院解決方案:AI智能導診、智慧物流、清潔與消毒

        導診服務機器人通過接入多種AI大模型,能夠實現AI智能導診; 機器人可以用于實現智慧化的手術管理和檢驗品及藥品的運輸;清潔機器人和消毒機器人協同工作,能夠實現全天候的清潔與消殺

        商超機器人智慧零售解決方案:智能導購、動態數字化廣告平臺、智能化運營

        商超機器人實現智能化導購服務,提供個性化的導購服務,與多種類型機器人相互協作實現零售關鍵環節的智能化;實現動態廣告內容的展示和管理,降低廣告物料更新成

        餐飲機器人智能餐廳解決方案:營銷引流、輔助人工、清潔效率、全鏈路智能化

        餐飲機器人通過廣告大屏動態展示菜品,主動迎賓攬客;承擔領位、傳菜、回盤等重復性工作;實現無人化自動清潔;覆蓋" 排隊-點餐-上菜-支付-清潔" 的全流程智能服務閉環

        酒店機器人智能酒店樓宇解決方案:配送、AI前臺、自動清潔、安防巡檢

        酒店機器人連通門禁實現跨樓層配送;接入多種AI大模型能夠輕松應對不同語種的大量咨詢;構建"清潔-安防"雙功能作業網絡;增強住客體驗,保障安全,數字化管理

        工業配送機器人智慧工廠解決方案:人機混流、柔性部署、機器人的聯動作業

        通過自動化輔助流程搬運,提高了工作效率和安全性;降低了長期的人力成本;機器人都能獨立使用或自組網協作;在工業環境中實現人機混流,解決了工業場景下的復合型需求

        可持續與普惠的創新實現全棧式智能服務機器人生態:行業生態,價值鏈、超越價值鏈

        開源生態平臺支持自由組合解決方案,拓展應用場景與功能性;使服務機器人延伸至傳統自動化難以觸達的場景;打造通用型服務能力, 賦能千行百業

        未來智能機器 人技術的核心:多模態交互,具身學習能力

        AI驅動的多模態交互與具身學習能力是未來機器人技術的核心組成,在通用具身機器人的發展進 程中,AI驅動的多模態交互和具身學習能力始終 是重要的研究方向
        資料獲取
        機器人開發
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