人形機器人發(fā)展剖析、人形市場對比分析、國內(nèi)人形創(chuàng)企對比分析、人形公司基本概述、融資情況、人形機器人產(chǎn)品及參數(shù)、產(chǎn)品迭代及商業(yè)化進展、眾人形機器人產(chǎn)品參數(shù)和商業(yè)化進展對比、人形機器人L域核心技術(shù)、具身智能型企業(yè)匯總、核心零部件等。
縱觀人形機器人的發(fā)展，主要集中在日本和歐美，尤其是美國，波士頓動力Atlas是目前運動控制技術(shù)強的產(chǎn)品;敏捷機器人公司的Digit是目前D一個有商業(yè)化落地的人形機器人，與自動駕駛車輛一起完成快遞包裹的交付，而特斯拉的擎天柱是目前被譽為具市場發(fā)展?jié)摿Φ漠a(chǎn)品。
中國的人形機器人市場業(yè)處于商業(yè)化探索的起步階段，初步商業(yè)化落地方向是嘗試商業(yè)場景和家庭場景的產(chǎn)品迭代和推廣,但中國大多數(shù)企業(yè)認(rèn)同制造業(yè)能夠率先真正實現(xiàn)人形機器人商業(yè)化落地。其中智元機器人是與特斯拉對標(biāo)做的汽車生產(chǎn)線落地場景應(yīng)用的具潛力企業(yè)之一。
人形機器人產(chǎn)品分兩大陣營:體能型和智能型，聚焦兩大商業(yè)化落地場景的方向；
體能型以美國波士頓動力的Atlas、Agility的Digit、特斯拉Optimus為代表;智能型以香港HansonRobotics的Sophia以及英國EngineeredArts的Ameca為代表;
從商業(yè)化定位上來看體能型產(chǎn)品更偏向制造業(yè)及物流L域的落地場景，而家庭、康養(yǎng)類的人形機器人則兼具運動及智能。
附件：95+家人形機器人企業(yè)深度調(diào)研：基本概述,融資情況,人形機器人產(chǎn)品及參數(shù),產(chǎn)品迭代及商業(yè)化進展,產(chǎn)品參數(shù)和商業(yè)化進展對比
深入分析了存儲行業(yè)的現(xiàn)狀與格局。可以說，存儲行業(yè)的“強者恒強”趨勢十分明顯;未來數(shù)據(jù)量將以每年超過30%的速度增長
安全監(jiān)測智 能布控球 危險作業(yè)安 全監(jiān)測預(yù)警 設(shè)備及系統(tǒng) 人員定位監(jiān) 測預(yù)警系統(tǒng) 有限空間數(shù) 據(jù)采集預(yù)警 裝備 工業(yè)聲紋監(jiān) 測設(shè)備 無線無源超 聲波測厚設(shè) 備
科技板塊市值權(quán)重有較大提升空間， 部分估值已具備優(yōu)勢；隨著近年持續(xù)向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn) 型，盈利相對優(yōu)勢提升，中國科技股投資性價比突出
2023年中國低空經(jīng)濟規(guī)模突破5000億元，2026年有望突破10000億元。低空經(jīng)濟存在 三層萬億空間，D一層是低空飛行活動牽引，D二層是低空空域管理與開發(fā)利用帶動
視頻生成模型算法主要由基于SD逐幀生成和基于時空Patches兩種范式構(gòu)成，是效率與效益的比拼;Sora訓(xùn)練算力需求是GPT-4的4.5倍，而推理算力需求接近GPT-4的400倍
在這份白皮書里分 UHF、HF、LF 幾個主要的頻段對 RFID 無源物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)進行詳細的市場分析以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，并且對每個頻段的產(chǎn)業(yè)鏈玩家以及主要應(yīng)用L域進行了多面分析
上半年，B2C 網(wǎng)絡(luò)零售額增長13.6%,占網(wǎng)絡(luò)零售額比重為84.3%;C2C 網(wǎng)絡(luò)零售額 下降5.4%,占網(wǎng)絡(luò)零售額比重為15.7%；網(wǎng)絡(luò)零售平臺店鋪數(shù)量約2559.7萬家，增長2.8%
餐飲配送、酒店配送、商用清潔機器人是市場出貨量前三產(chǎn)品;餐飲配送機器人以連鎖、中G端酒店為主要市場，關(guān)注“多機協(xié)
數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重10%左右。累計建成62家“燈塔工廠”,占總數(shù)的40%。連續(xù)11年成為D一大網(wǎng)絡(luò)零售市場
報告涵蓋了多個L域，包括G性能計算、人工智能、機器人技術(shù)、基因計算、數(shù)字交互引擎、腦機接口、沉浸式媒體、星地直連通信、eVTOL（電動垂直起降飛行器）、虛擬電廠等
白皮書分為五個主要部分,涵蓋了產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展、應(yīng)用、評價標(biāo)準(zhǔn)、中國實踐案例以及未來的展望與挑戰(zhàn);探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻力量
使用自然語言推理目標(biāo)場景,實現(xiàn)在給定初始場景和目標(biāo)場景的情況下即可學(xué)習(xí)執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù),機器人的語義指令集的拓展提供了新的參考思路
