上网买股票如何开户:手机怎样买股票-华为加码布局具身智能！深耕工业、能源等垂直场景 多家上市公司参与

　　刚刚结束的华为开发者大会2025（HDC 2025）上 ，华为云计算CEO张平安发布了CloudRobo具身智能平台。他强调
，华为云不做机器人本体，把机器人本体交给伙伴 。华为云的目标是让一切联网的本体都成为具身智能机器人
。据悉 ，该平台提供具身多模态生成大模型 、具身规划大模型
、具身执行大模型三大核心模型。基于CloudRobo平台
，具身智能的训练样本可以20%靠采集，80%靠生成 ，从而提高数据获取效率 。

　　《科创板日报》了解到
，华为云已在深圳、无锡两地重点开展具身智能产业链布局
。

　　无锡市与华为云共建人工智能创新中心，重点围绕具身智能等人工智能的前沿技术 ，解决产业发展关键共性技术难题，为无锡市制造业企业转型升级提供服务。

　　《科创板日报》独家获悉
，华为与软通动力在无锡面向制造场景联创具身智能上下料机器人，以开发通用人形场景和3C制造场景人形机器人替代为主要方向 。此前 ，软通动力的人形机器人总部项目已经落户无锡市锡山区
。软通动力还与锡山经济技术开发区及江南大学共同签署了关于具身智能联合实验室的合作协议。

　　《科创板日报》还获悉
，华为与信捷电气 、雅迪合作打造车架六足装配机器人 。由雅迪开放场景，结合信捷电气
、无锡(华为云)人工智能创新中心能力 ，实现车架自动装配。

　　去年11月
，华为(深圳)全球具身智能产业创新中心在宝安正式运营，首批签约企业包括乐聚机器人、兆威机电 、深圳市大族机器人
、墨影科技、拓斯达 、自变量机器人、华龙讯达
、深圳华成工业控制、中坚科技 、埃夫特
、北京创新乐知信息技术、数字华夏深圳科技 、北京中软国际教育
、浙江强脑科技、佛山奥卡机器人 、禾川人形机器人等
。该中心的目标是五年带动深圳机器人产值倍增 ，规模超过3000亿元。

　　目前
，华为与乐聚机器人已经面向工业制造场景开展合作，比如实现汽车生产线上的物流搬运和上料等工序 。

在华为开发者大会上展出的乐聚机器人

　　华为还与拓斯达面向智能分拣与码垛场景 ，共同联创工业具身智能工作站
，包括开发面向智能分拣和码垛应用场景的工业具身智能工作站，提高分拣速度和处理能力 ，并基于云端大模型AI技术，提升物品识别和分类的准确率
，以及基于边侧与端侧大模型AI技术，开发与集成高性能计算单元 ，增强系统的传感器数据融合和智能决策能力
。并优化机械臂的运动控制和路径规划
，完成系统的集成与调试。

拓斯达产品展示

　　道和通泰机器人与华为云联合研发“空地一体集群智慧解决方案”，成为当前华为云在空地一体智能巡检方向的重要能力型合作伙伴 。目前 ，该方案已在国内某油田落地样板点
，跑通全流程智能闭环
。道和通泰群体智能研究部经理李英哲介绍，“空地一体具身智能解决方案 ”具备多模态识别大模型
、具身大模型以及专业巡检业务大模型。道和通泰与华为共同构建了“云-边-端
”的空地一体AI解决方案 ，通过昇腾芯片、EulerOS/HarmonyOS 等国产化硬件与操作系统
，实现了云 、边
、端的协同部署 。

　　而亿嘉和与华为云合作，在智慧能源、智能康养等领域探索
。此次亿嘉和集团发布了首款具身智能控制器 ，并首发亮相了具身智能康养人形机器人
，还展示了自主研发的佗道医疗腔镜手术机器人与亿嘉和电力具身智能机器人的真机应用。

　　华龙讯达在华为开发者大会上展示了华龙具身智能机器人，是以华龙讯达国产PLC作为核心的机器人解决方案 ，采用华龙讯达基于龙芯3A5000芯片的JIC PLC 8010，以及华龙讯达的JIC IAP编程平台 、AI视觉传感系统、运动控制系统和相关通信技术 。据介绍
，华龙讯达正与华为探索利用大模型来进行洗衣机滚筒的智能点位焊接
。“把洗衣机骨架模型的相关参数上传到盘古大模型，让AI来做自动路径规划。”

　　在工业喷涂领域 ，华为CloudRobo具身智能平台还与埃夫特合作
，针对工业喷涂机械臂，快速适配新的喷涂任务 。

埃夫特机械臂

　　在半导体制造领域 ，华为CloudRobo具身智能平台与优艾智合物流机器人合作
，实时同步排产系统，更新任务规划 ，完成上下料及运输。

　　当前
，具身智能落地仍面临多重挑战
。IEEE Fellow
、中国科学院自动化研究所研究员赵冬斌认为，挑战之一在于数据多样性差 ，导致机器人面对光照、视角变化等的环境泛化能力差
，其二是任务多样性差，比如机器人对指令的理解能力差 、长程能力不足 ，以及灵巧手的精细操作能力较为缺乏等等。

　　中国科学院院士，华中科技大学教授丁汉认为
，现在的机器人是走得好
、走得稳、走得丝滑，而更进一步的是能干好活 。“如何与环境交互 ，通过感知 、决策
，做到行为与环境的适应，达到行为的智能
。随着人工智能大模型的出现 ，如何使得具身智能上一个新台阶
，能自主完成作业，是未来一段时间有挑战性的技术难点。 ”

（文章来源：财联社）