《人形机器人核心技术与行业应用解决方案及产业发展全景解析》高级研修讲座

-会议内容-

《人形机器人核心技术与行业应用解决方案及产业发展全景解析》 线上高级研修班简章

一、研修时间和方式：

时间：2024 年 12 月 14 日至 12 月 15 日（周、六日共 2 天）

方式：线上腾讯直播 *可定制：企业内训/实战项目咨询演练

二、研修对象： 涉及机器人产业链各厂家、芯片/模组/终端厂家、感知与控制系统开发商、 驱动与传动系统供应商、人工智能算法提供商、机器人操作系统开发商、云服务 与边缘计算服务商、机器人应用集成商、AI大模型服务提供商、电信运营商、广 电运营商、服务机器人公司、互联网公司、软件公司、物联网公司、教育科技公 司、医疗康复与健康科技公司、智慧物流公司、智能制造企业、工业自动化企业、 特种作业与安防企业、商业规划咨询机构、法律咨询机构、风险投资与私募股权 机构、政策制定与监管单位、科研院所与大专院校等企事业单位，从事机器人研 发、设计、生产、应用、法律、投资等相关工作的从业者，以及对人形机器人、 多模态感知技术、自主学习能力、智能进化等领域有深入兴趣或需求的单位和个 人。

三、研修大纲： 模块一：人形机器人感知与控制多维核心技术详解 模块二：人形机器人典型场景应用赋能与实践案例剖析 模块三：国内外领先企业人形机器人解决方案与实践案例精讲 模块四：人形机器人技术与 AI 深度融合的智能进化 模块五：人形机器人政策布局与市场前景及技术发展趋势全景解析 模块六：人形机器人法律与伦理考量及发展机遇和挑战 模块七：人形机器人商业战略规划和投资决策及风险评估管理 模块八：具身智能与人形机器人智能变革及未来展望 （多模态感知技术与自主学习能力及案例分析

四、研修亮点： 1、权威性与专业性：课程由国内某信息通信研究院专家以及相关领域专业讲 师授课。 2、理论与实践相结合：课程内容既涵盖了人形机器人的理论知识，又结合了 实际案例和最佳实践。 3、全球视野与前沿趋势：通过国际化视角，深入探讨人形机器人的新动向， 分析人工智能、具身智能等技术带来的数据安全挑战，帮助学员了解最新的动态 和实践。 4、互动答疑及考核认证：本期我们特别设置了互动答疑环节，为参会代表提 供一个深度交流的平台，鼓励大家积极参与讨论和提问，将自身企业在业务发展 中遇到的问题向专家咨询，参加培训并经过考核合格的学员，我们将颁发高级技 术水平证书。不仅是对专业技能的认可，也是对职业竞争力的提升，证书将作为 您在求职、升职加薪、招投标过程中的重要参考依据。

五、研修内容： 模块一：人形机器人感 知与控制多维核心技术 详解  1.传感器技术  1.1.视觉传感技术  1.1.1.视觉传感器的类型和原理（如摄像头、深度传感器 等）  1.1.2.视觉技术机器人感知物体的形状、颜色、距离等环境   信息，包括图像识别算法的应用  1.1.3.视觉传感技术在人形机器人避障、识别目标、环境建 模等方面的实际应用  1.2.听觉传感技术  1.2.1.听觉传感器的工作方式  1.2.2.机器人声音信号处理方法  1.2.3.听觉传感技术在人机交互、环境感知预警方面的作 用。  1.3.触觉传感技术  1.3.1.描述触觉传感器的种类（如压力传感器、应变片等）  1.3.2.分析触觉反馈在机器人操作物体时的重要性，如力度 控制、表面纹理感知  1.3.3.触觉传感技术在人形机器人抓取、触摸交互中的应用  1.4.其他传感技术（如嗅觉、温度传感器等）  1.4.1.其他可能用于人形机器人感知环境的传感器  1.4.2.工作原理和在特定场景下的应用潜力  1.5.传感器融合技术  1.5.1.强调多种传感器融合的必要性和优势  1.5.2.数据融合的方法和算法提高机器人对复杂环境感知的 准确性和全面性  2.运动控制技术  2.1.运动学模型  2.1.1.建立人形机器人的运动学模型，包括关节运动、位姿   描述等  2.1.2. 分析正运动学和逆运动学在机器人运动规划中的应用  2.2稳定行走控制  2.2.1保持机器人姿态控制算法  2.2.2分析不同地形（平坦、崎岖、楼梯等）下机器人稳定行 走的策略和技术实现  2.2.3典型论文案例粗讲  2.3精准操作控制  2.3.1机器人手部或操作末端的运动控制，实现精准的抓取、 放置等动作  2.3.2轨迹规划和力控制在精准操作中的应用，以应对不同形 状、重量物体的操作需求  2.3.3diffusion policy的魅力  2.4动力学与实时控制  2.4.1机器人运动中的动力学因素，如惯性、摩擦力等  2.4.2实时控制算法在保证机器人运动流畅性和响应速度方面 的作用。  2.5仿真  2.5.1仿真引擎介绍  3.人工智能技术  3.1感知层  3.2规划决策层  3.3认知行为链    3.4AI_AGENT  3.5deepmind实验室算法粗讲  3.6AI技术应用的潜力  3.7不同大厂具身智能框架讲解 模块二：人形机器人典 型场景应用赋能与实践 案例剖析  1. 头部企业两款产品的技术特点分析  1.1 机械结构与运动能力  1.2 感知系统（视觉、听觉、触觉等）  1.3 交互功能（语音、表情、动作等）  1.4 在家庭生活中的作用  1.4.1 情感陪伴与心理健康  1.4.2 家居环境监测与反馈  1.4.3 家庭安全预警与协助  2. 医疗健康助手：辅助康复与日常护理  2.1 康复与护理机器人的类型与功能  2.1.1 肢体康复机器人  2.1.2 辅助移动机器人  2.1.3 生活自理辅助机器人  2.2 技术创新对患者生活质量的改善  2.2.1 个性化康复方案定制  2.2.2 精准运动辅助与监测  2.2.3 人机交互在医疗场景中的优化  3. 教育娱乐伙伴：开启学习与游戏的新简章    3.1 教育娱乐机器人作为现代教学工具的角色转变  3.1.1 从传统教具到智能伙伴  3.1.2 个性化学习体验的推动者  3.2 促进学习方式的创新  3.2.1 互动式学习游戏设计  3.2.2 知识传授与技能培养的新途径  3.2.3 教育机器人在特殊教育中的应用  4. 工业制造伙伴：提升生产力的未来工人  4.1 协作机器人与自动化生产线中的人形机器人  4.1.1 工业人形机器人的结构与性能要求  4.1.2 与传统工业设备的协作模式  4.2 技术革新对生产流程的影响  4.2.1 提高生产效率与质量控制  4.2.2 复杂任务执行与灵活性提升  4.2.3 工业人形机器人应用案例分析  5. 安全卫士：守护公共与私人空间  5.1 巡逻与监控机器人的技术特点  5.1.1 环境感知与危险识别  5.1.2 自主导航与路径规划  5.1.3 通信与数据传输能力  5.2 利用人形机器人技术增强安全保障  5.2.1 公共场所安全监控与应急响应    5.2.2 私人领域安全防护与入侵检测  5.2.3 相关应用案例分析  6. 人形机器人应用案例综合分析  6.1 不同场景下的成功案例剖析  6.1.1 技术亮点与创新点总结  6.1.2 对社会、经济和环境的影响分析  6.2 面临的挑战与未来发展方向  6.2.1 技术瓶颈与解决方案探讨  6.2.2 伦理、法律和社会问题思考  6.2.3 人形机器人未来发展趋势预测 模块三：国内外领先企 业人形机器人解决方案 与实践案例精讲  1. 某国外知名企业智能机器狗案例  1.1 技术亮点解析  1.1.1 机械结构与运动能力  1.1.2仿生关节设计  1.2 感知系统（视觉、听觉、触觉等）  1.2.1 先进摄像头与图像识别  1.3 交互功能（语音、表情、动作等）  1.3.1语音合成与识别技术  1.3.2表情模拟与情感表达  1.4 市场成功策略  1.4.1用户体验设计  1.4.2直观的操作界面    2.某国内知名企业物流机器人案例  2.1 技术应用概述  2.1.1 自主导航与避障技术  2.1.2动态障碍物识别  2.1.3物品识别与处理能力  2.2高速物品分类  2.2.1精准抓取与放置  2.3多任务并发执行效率  2.3.1任务调度算法  2.4当前实施案例分享  2.4.1校园配送服务  2.4.2商超即时配送  3.某国外知名企业人形机器人案例  3.1工业应用场景分析  3.1.1生产线自动化  3.1.2组件组装  3.1.3质量检测  3.2质量检测与维护  3.3物流搬运与装配  3.3.1货物运输  3.4变革潜力探讨  3.4.1流程优化  。  3.4.2加快生产周期  3.5推动产业升级的路径  3.5.1新技术引入  3.5.2产业链整合 模块四：人形机器人技 术与 AI 深度融合的智能 进化  1.传感器技术的最新进展  1.1传感器类型及其工作原理  1.1.1视觉传感器  1.1.2高清摄像头  1.1.3 听觉传感器  1.1.4触觉传感器  1.2 感知能力提升的关键因素  1.2.1 数据采集精度  1.2.2 实时处理速度  1.2.3 能耗管理与效率  2. 算法优化的前沿探索  2.1 动态平衡与行走算法  2.1.2 地形适应性  2.1.3 步态优化  2.1.4 障碍物跨越  2.2 手臂与手指操作技能  2.2.1 精细动作控制  2.2.2 抓取力调节  。  2.2.3 复杂任务执行  3. AI的深度融合  3.1 机器学习与深度学习的应用  3.1.1 行为模式识别  3.1.2 决策制定过程  3.1.3 自主学习与适应能力  3.2 人机交互界面的创新  3.2.1 自然语言理解  3.2.2 情感计算  3.2.3 多模态交互设计 模块五：人形机器人政 策布局与市场前景及技 术发展趋势全景解析  1.人形机器人行业现状与前景  1.1政策布局  1.1.1全球政策情况  1.1.2我国政策情况  1.1.3地方政策情况  1.2发展历程  1.3发展方向  1.3.1发展的通用化  1.3.2发展的智慧化  1.3.3发展的普及化  1.4应用需求  1.4.1工业场景    1.4.2服务场景  1.5市场前景  1.5.1投融情况  1.5.2市场空间  1.5.3供需格局  2.人形机器人技术发展与趋势  2.1人形机器人组成  2.1.1大脑  2.1.2小脑  2.1.3肢体  2.2技术演进阶段探索  2.2.1早期起步探索阶段  2.2.2传感技术引入阶段  2.2.3人工智能融合阶段  2.2.4现代技术集成阶段  2.3核心技术发展趋势  2.3.1智能感知  2.3.2人机交互  2.3.3操作规划  2.3.4运动控制  2.3.5数字孪生  2.3.6仿真感知   2.4前沿趋势  2.4.1传感器成为实现“具身感知”的关键  2.4.2通用人工智能赋能加速实现物理交互  2.4.3仿生设计的研究步伐加快 模块六：人形机器人法 律与伦理考量及发展机 遇和挑战  1.人形机器人法律与伦理思考  1.1算法备案及安全评估问题  1.2生成式人工智能服务大模型备案问题  1.3科技伦理审查问题  1.4数据合规管理问题  1.4.1个人信息保护问题  1.4.2数据跨境流动问题  1.5特殊行业监管问题  1.5.1 ICP备案或ICP证  1.5.2医疗器械产品备案或注册  1.6知识产权问题  1.7产品责任问题  1.8行业标准问题  2.人形机器人发展机遇与挑战  2.1面临挑战  2.2潜在机遇  2.3举措建议  2.3.1战略引领    2.3.2关键技术  2.3.3创新生态  2.3.4标准法规 模块七：人形机器人商 业战略规划和投资决策 及风险评估管理  1.市场定位策略  1.1 竞争环境分析  1.1.1 市场现状与趋势  1.1.2人形机器人市场概览  1.1.3主要竞争对手分析  1.1.4未来发展趋势预测  1.2目标客户群体  1.2.1 消费者需求调研  1.2.2 B2B与B2C市场区别  1.2.3 客户画像构建  1.3 产品差异化策略  1.3.1技术优势提炼  1.3.2服务模式创新  2.制定有效市场策略  2.1 价值主张设计  2.1.1解决方案定位  2.1.2核心竞争力展现  2.2 营销渠道选择  2.2.1线上线下渠道整合    2.2.2合作伙伴关系建立  3.投资决策：评估风险与机遇  3.1机会识别  3.1.1新兴市场机会  3.1.2技术突破点  3.1.3合作与并购机会  3.2 风险评估与管理 模块八：具身智能与人 形机器人智能变革及未 来展望  1.多模态感知技术  1.1 多模态感知技术概述  1.1.1多模态数据融合  1.1.2 环境理解能力  1.1.3 任务适应性  2. 自主学习能力  2.1 自主学习技术基础  2.1.1 机器学习算法  2.1.2 自适应控制  2.1.3 持续学习框架  2.2 研究成果分享  2.2.1 学习效率提升  2.2.2 适应性增强  3. 具身智能案例分析  3.1 具身智能理论    3.1.1 具身认知  3.1.2 具身智能模型  3.1.3 技术实现路径  3.1.4 具身案例分享  3.2 未来展望  3.2.1 技术发展趋势  3.2.2 应用领域拓展  3.3.3 社会影响评估

-主办方介绍-