新华财经上海12月14日电（记者杜康、龚雯）让机器人融入家庭：折叠的不仅是衣物，更是解放双手的 可能；让机器人走进医院：提供的不仅是照护，更是康复路上的温暖陪伴；让机器人冲向救灾一线：在 极限环境中淬炼生存能力，以机械之躯筑起生命的防线。人工智能正不断突破技术与环境的边界，在复 杂恶劣的场景中，为人类铺就一条更安全、更高效的服务之路。 叠衣服、拧螺丝、照护病人，走在大赛现场，可以直观感受机器人正在不断探索和融入人类生活的诸多 场景。"这不仅是一场赛事，更是以赛促技的大舞台。在产业展示与竞技沉浸的全面融合中，争夺属于 中国的世界人工智能未来'入场券'和话语权。"人工智能专家、同济大学电子与信息工程学院教授张雷 说。他今年也是应急救援赛区裁判组长。 大赛比什么？从工业生产到社会服务，从家庭助理到应急救援，从医疗照护到艺术演绎，大赛设置了6 大主题赛道、8大场景赛项，涵盖17个细分赛项，几乎囊括机器人融入人类生活的各个场景。为了更好 地对它们进行检验，此次大赛在裁判机制上进行了突破性设计，评审专家由科学家、AI专家和技能大 师共同组成，既保留了"看参数、看代码"的理性标尺，又引入"看体验、看温度"的感性标准。 在服 ...

大会还发布了《无锡（梁溪）具身智能场景清单》，以城市级真实需求精准牵引技术落地。"梁溪 科技城人工智能硬科技天使基金"同步设立，为前沿科技领域的早期及小型创新企业送上关键助力。 会上，快仓智能、微亿智造等6家企业重磅发布具身智能新品，展示机器人灵巧操作、数字孪生等 前沿应用。江苏极视星光、人民中科等7家企业与无锡市梁溪科技城发展集团签约算力合作，达瓦科 技、行云半导体等18家人工智能与具身智能重点落地项目进行集中签约。 12月12日，"智融世界·具身未来"第三届无锡国际人工智能创新应用大会在无锡梁溪举行。会上， 芭熹智能科技、博锐半导体、油侠科技、星元格物等4个参赛团队与中科无锡AI创新中心签订成果合作 落地协议，第四届无锡国际人工智能创新应用大赛同步启动。 本届大赛设立"算法赛道"与"创新应用方案赛道"，吸引全球1024名开发者、409支团队参与，征集 创新方案150个。经过激烈角逐，12支算法团队与16支应用方案团队共28支顶尖队伍脱颖而出。 ...

行业现状与市场热度 - 人形机器人产业被视为下一代通用人工智能的重要载体，其战略价值毋庸置疑[1] - 以人形机器人为代表的具身智能产业规模正以超50%的增速跨越式发展[1] - 有市场调研机构预测，2030年人形机器人市场规模将达千亿元[1] - 市场观点认为人形机器人市场将持续升温，明年将成为其落地的关键一年[1] - 我国目前已有超过150家人形机器人企业，且数量还在增加，其中半数以上为初创企业或“跨行”入局者[2] 潜在风险与过热苗头 - 市场担忧当前人形机器人在技术成熟度、应用场景、安全性等方面仍有不少缺陷，市场过热或引发投资泡沫[1] - 在资本市场过度追捧、地方政府“一哄而上”的产业布局下，一些公司的市场估值短期内翻了数番，但商业化落地远未跟上预期步伐[2] - 真正的风险在于资本过度集中在少数“讲故事”的企业，过于强调投资市场回报而忽略了基础研发、核心零部件突破、应用场景深耕等长期投入[1][2] 产业发展建议与方向 - 在政策端，需加速构建行业标准与评价体系，建立健全行业准入和退出机制，并加快关键核心技术攻关[3] - 在资本端，投资者需建立更专业的技术判断力，关注企业的核心技术壁垒、工程化能力与商业化路径，并发挥长期资本、产业资本的积极作用[3] - 在企业端，机器人企业需要回归商业本质，从真实需求出发构建产业链闭环，深耕产业协作与生态培育[3] - 新兴产业治理的关键在于合理引导，既要强化政策牵引、加快技术攻关、推动成果应用，也要最大限度发挥市场机制作用[2] 核心观点总结 - 对于具身智能产业，需要把握和平衡“速度”与“泡沫”的问题[1] - 在产业发展初期保持适度“泡沫”一定程度上有利于产业竞争，但须保持战略定力，既要包容试错也要防范泡沫风险[4] - 平衡“速度”与“泡沫”的目的是以更理性、可持续的方式为产业发展“添柴加火”，增强产业全球竞争力，将技术红利转化为经济高质量发展的动力[4]

文章核心观点 - 中央广播电视总台举办首届“直达未来”年度盛典 聚焦低空经济、人工智能、具身智能等六大未来产业 旨在加速技术突破向商业应用的转化 [1] - 中国未来产业正从“跟跑”向“并跑”乃至“领跑”转变 发展模式从单点突破转向系统性的产业集群崛起 [2][21] - 通过整合式、生态系统级的发展路径 中国旨在构建国内新竞争优势 并为全球挑战提供“中国方案” [21] 低空经济 - 低空经济已被提议纳入第十五五规划 成为新的支柱产业 这标志着战略承诺 [2][5] - 中国凭借强大的制造生态和政策执行力 正在全球低空经济竞赛中迅速崛起 拓航科技的“骆驼”无人机和白鲸航空的W5000无人货运机构建“立体交通网” [4] - 产业正迅速形成涵盖飞机制造、生态发展和综合安全解决方案的完整产业链 [5][6] - 云圣智能的“AI悟空大脑”将巡检响应时间缩短至200毫秒（每秒100万亿次运算） 展示了AI大模型如何根本性变革该行业 [4] 人工智能 - AI进入“AI+”时代 中国发展路径特点是“基础技术进步与垂直行业深度融合” [8] - “AI+”行动已将技术红利转化为经济增长驱动力 [9] - 中国庞大的市场为快速迭代和应用提供了无与伦比的试验场 “应用驱动创新”模式正增强国内AI生态的韧性 [9] - 国际层面 商汤科技医疗AI解决方案的成功部署凸显了中国AI在专业领域的全球竞争力 [8] - 国内层面 范式智能的“信创模型盒”计划旨在解决国产算力的效率瓶颈 [8] 具身智能 - 该领域处于关键拐点 宇树科技创始人王兴兴提出关键基准：当人形机器人能在80%的陌生环境中成功执行80%的语音指令时 将迎来其“ChatGPT时刻” [11] - 投资热情高涨 2025年上半年中国具身AI领域的交易量已超过2024年全年总量 [12] - 尽管技术突破 但在安全协议和公众认知等“软壁垒”方面仍存在挑战 结合“技术乐观主义与产业务实主义”应对挑战被视为稳步前进的关键 [12] 商业航天 - 中国商业航天正从技术验证阶段向规模化、网络化发展阶段演进 [14] - 天兵科技即将首飞“天龙三号”大型液体燃料火箭 银河航天成功发射全球首颗搭载全柔性太阳翼的卫星 [14] - 这反映了一种独特的“国家引导、市场驱动”发展模式 [14] - 随着发射成本下降和卫星批量生产 中国正快速构建涵盖火箭、卫星、应用和数据服务的闭环商业系统 旨在为未来时代打造高效、低成本的天基信息网络 [14] 脑机接口 - 中国BCI技术沿双轨发展：推进“严肃医疗”并拓展至“工业健康与安全” [16] - 首都医科大学宣武医院赵国强教授报告重大临床突破 脑脊髓接口使瘫痪五年的患者在辅助下恢复行走 [16] - 在工业领域 华脑安全等公司将脑电监测集成到智能安全装备中 [16] - “医疗先行、产业规模化”模式提供了清晰的商业化路径 随着政策支持增加 BCI应用预计将从小众医疗扩展到健康监测、人机交互等更广领域 [17] 未来能源 - 能源转型关乎系统变革 而不仅是新技术 盛典展示了光伏、氢能和核聚变领域的进展 这些是中国“清洁替代、战略储备、终极解决方案”能源蓝图的关键组成部分 [19] - AI驱动的电网管理正在培育一种新的能源架构：“拥有AI大脑的绿色动力系统” [19] - 这种方法对于实现中国“双碳”目标至关重要 并使中国有能力帮助引领全球能源转型 [19] 活动成果与意义 - 活动发布了“中国未来产业地图”和“未来产业100”榜单 这被视为反映共识的里程碑而非终点 [20] - 从通过低空经济重新定义空域到通过商业航天构建轨道网络 中国未来产业正追求一条独特的整合式发展道路 [20]

全球AI研究格局 - NeurIPS 2025接收论文总数达5825篇，刷新历史记录，但核心变化在于中美双极格局固化、LLM架构红利边际递减以及强化学习与具身智能成为主导[1][29] - 全球顶级AI研究高度集中于三个核心地理区域：美国湾区（以Google、Meta、Stanford、Berkeley为代表）、中国北京（以清华大学、北京大学、中国科学院大学为代表）和中国上海（以上海交通大学、上海AI Lab、复旦大学为代表）[6][7][35] - 学术界与工业界的界限已被打破，算力与人才的深度绑定成为取得顶尖研究成果（SOTA）的关键，双重身份（同时任职于高校和工业界实验室）的研究者成为主流[11][28][41] 机构研究成果排名 - 在全量论文统计中，清华大学以390篇（占比2.18%）超越Google的388篇（占比2.17%），在总量上位列全球第一[4][32] - 在Top 50头部机构的加权份额排名中，Google以4.84%的份额略高于清华大学的4.73%，显示美国科技巨头在精英研究中的持续领先地位[5][34] - 在高质量论文（仅包含Oral和Spotlight，约占总数的14%）筛选中，Google份额反弹至2.82%（72篇），重夺第一；清华大学以2.54%（65篇）紧随其后，两者在顶尖成果上的差距仅为7篇[8][10][39] 中美研究生态差异 - 美国的研究优势集中于Google、Meta等科技巨头，而中国的核心引擎是清华大学、北京大学、上海交通大学等高校集团军[6][35] - 在自然语言处理领域，中国的研究份额达到33.8%，已超过美国的31.4%，成为全球最大的NLP研究产出国[17][19][49] - 在强化学习与机器人学领域，美国以32.1%的份额居首，但中国以81.1%的惊人增速获得了29.9%的份额，显示出在该赛道的激烈竞争与快速追赶[15][17][47] 前沿技术赛道趋势 - 强化学习与机器人学成为增长最快、最热门的AI赛道，论文总量达到2302篇，年增长率高达39.4%[12][14][44] - AI for Science是年增长37.4%的蓝海领域，呈现美国（31.7%）、中国（29.5%）和欧洲（23.1%）三足鼎立的均衡竞争态势[20][22][52] - 欧洲采取差异化战略，在可解释性AI领域占据23.5%的全球份额，仅次于美国（32.0%），专注于构建AI的安全、公平与透明度护栏[23][25][55] 产学研模式变革 - 顶尖研究者普遍身兼学术职务与工业界实验室职位，以同时获取前沿理论和大规模算力支持，纯粹的学术研究面临挑战[11][40] - 对于学生而言，进入大型科技公司研究院实习已成为追求顶尖研究成果的必备条件，而非加分项[11][41] - 技术发展正从纯对话的LLM时代向拥有物理身体的“具身智能”或“Physical AI”时代演进[12][28][42]

融资与估值 - 软银集团与英伟达据报正洽谈参与Skild AI一轮超过10亿美元的融资轮次 [1] - 此轮融资若完成 将使Skild的估值从今年早些时候的47亿美元飙升至约140亿美元 实现近三倍增长 [2] - Skild在B轮融资中筹集了5亿美元 估值达47亿美元 去年A轮融资3亿美元 估值15亿美元 [2] 公司技术与产品 - Skild AI致力于开发用于机器人的基础模型 旨在成为适用于各种机器人、场景和任务的“共享通用大脑” [3] - 其模型“Skild Brain”可运行在几乎任何机器人上 使机器人能像人类一样思考、运作和响应 [5] - 公司通过针对性现实世界数据对基础模型进行后训练 为客户提供可工作的解决方案 [5] - 与专为特定应用设计的模型不同 其技术旨在使低成本机器人能广泛应用于各行业和领域 [3] 战略愿景与市场定位 - 公司联合创始人提出 通用机器人能在任何环境中安全执行任何自动化任务 从而扩展机器人能力、降低其成本并支持严重人手不足的劳动力市场 [4] - 英伟达在5月发布了70多篇研究论文 推进其在制造业、生物技术和运输等行业的“具身智能”AI研究 [6] - 软银集团于10月宣布计划以53.75亿美元收购ABB的机器人业务 以补充其在AI和机器人领域的现有投资 [6]

行业背景与核心瓶颈 - 具身智能迈向真实世界应用的关键阶段，大规模、高质量、多平台兼容的机器人操作数据已成为制约技术突破的核心瓶颈 [2] - 双臂操作作为最贴近人类行为的“刚需”形态，正成为行业主流趋势，但相关数据因采集成本高昂与标注复杂而极度稀缺 [2] - 现有数据集普遍存在真实场景覆盖不足、任务单一、过度实验室化等问题，且大多仅适配特定或有限种类的机器人本体与构型，缺乏跨平台通用性 [2] 数据挑战与行业痛点 - 当前具身智能数据面临“标准缺失、质控薄弱、工具分散”三大核心痛点，严重制约行业发展 [3] - 标准缺失导致“数据孤岛”：不同机器人平台数据格式互不兼容，坐标系、量纲单位缺乏统一规范，元信息完整度参差，数据无法直接复用，预处理成本高昂 [6] - 质控薄弱造成数据质量堪忧：人工遥操作采集的数据常伴随丢帧、卡顿、花屏、噪点等记录缺陷，以及操作员动作过快/过慢、抖动等行为偏差，直接影响模型训练效果 [6] - 工具分散严重抬高研发门槛：数据采集、处理、标注、管理等环节工具链分散独立，导致研发流程割裂、效率低下，难以实现规模化高效产出 [6] RoboCOIN数据集核心优势 - 由北京智源人工智能研究院牵头，联合蚂蚁天玑实验室、银河通用、乐聚等产业先锋及清华大学、斯坦福等顶尖学术力量共同打造发布 [2] - 是全球“本体数最多、标注最精细、使用最便捷”的高质量双臂机器人真机数据集 [2] - 涵盖15款异构机器人平台，包括双臂机械臂、半人形和全人形机器人，涉及夹爪与灵巧手两类末端执行器 [5] - 覆盖16类现实环境（家庭、办公室、工厂等），包含432种物体（刚性、铰接、可变形）和36种双臂操作技能，构建了从简单到复杂的渐进式任务体系 [7] - 通过人类遥操作采集超过18万条真实轨迹，每条均配备多视角图像、关节状态、末端位姿，并严格对齐时间戳，统一坐标系和量纲，确保数据物理一致性与语义完整性 [8][9] - 与现有主流数据集相比，在双臂（Dual Arm）数据规模、任务多样性及标注层级方面具有显著优势 [9] 首创“能力金字塔”标注体系 - 首次提出“层级能力金字塔”，实现从宏观任务理解到微观动作控制的全栈式标注 [9] - 轨迹层：描述整体场景、物体属性（颜色、材质、形状等），支持全局规划 [17] - 片段层：将任务分解为可执行子步骤（如“右手抓篮子”“左手放桃子”），支持时序推理与错误恢复 [17] - 帧层：逐帧标注运动状态（速度、加速度、夹爪开合），支撑精准闭环控制 [17] - 该多分辨率标注体系提升了数据的信息密度和教学价值，使模型能同时学习“做什么”“怎么做”和“如何做准”，从而增强泛化能力、训练效率与系统可解释性 [10] CoRobot软件框架 - 为系统性解决数据挑战，智源研究院研发了“面向异构本体、规范操作流程、提高研发效率”的具身数据软件框架CoRobot，作为构建RoboCOIN数据集的技术基座 [4] - 框架包含三大核心组件，旨在实现“定标准、保质量、提效率” [4][12] - RTML：首创机器人轨迹标记语言，通过YAML定义运动约束（速度、加速度、工作空间等），自动评估并过滤低质量轨迹，显著提升数据可靠性 [13] - 自动化标注工具链：融合视觉语言模型与规则引擎，实现场景描述、子任务分割、运动语义标签的半自动标注，大幅降低人工成本 [14] - 统一多本体管理平台：基于LeRobot扩展，支持跨平台控制、原子化存储、按需组合下载，调用数据集使用工具链只需一行代码“pip install robocoin”，做到“开箱即用” [16] 实测性能提升 - 在Realman与Unitree真机平台上，对π0、GR00T-N1.5等先进视觉语言动作模型的实验表明，引入RoboCOIN的层级标注后，复杂任务（如“将桃子放入抽屉并关闭”）成功率从20%提升至70% [19] - 使用RTML过滤后的高质量数据训练，模型平均成功率提升23%，验证了“质量优于数量”的数据范式 [20] 开源生态与行业倡议 - 项目已全面开源，旨在以开源生态为基，聚产业创新之力，促具身智能落地 [25] - 智源研究院具身数据负责人表示，取名RoboCOIN寓意每一份高质量数据如同一枚“金币”，呼吁全行业齐心协力积累数据，共同迈向物理AGI [22] - 诚邀全球研究者与开发者加入RoboCOIN社区，共筑具身数据新生态，推动具身智能从实验室走向千行百业 [23]

活动基本信息 - 2025中国技术力量年度榜单评选报名将于11月30日截止，目前仅剩一周时间[2][3] - 今年是InfoQ连续第五年举办该榜单评选，每年基本收到来自100余家企业的案例申报[4] - 评选结果将于12月19日在AICon·北京站揭晓，颁奖典礼同期举行[8] - 大会为期两天，地点为北京石景山万达嘉华酒店[9] 参与企业阵容 - 参评企业阵容强大，包括阿里、腾讯、京东、百度、字节跳动、网易、科大讯飞、蚂蚁科技、神州数码、商汤科技等行业巨头[4] - 昆仑万维、博查科技、无问芯穹、小影科技等创新代表也积极加盟[4] 榜单主题与类别 - 本次榜单以“洞察AI变革，见证智能未来”为主题[4] - 围绕AI基础设施、工程与部署、智能体生产力、行业应用、数据智能、AI Coding、具身智能与开源等八大方向[4] - 具体包括八大榜单类别，如年度AI基础设施卓越奖TOP20、AI工程与部署卓越奖TOP20等[5] 大会议程核心议题 - 大会将聚焦Agent（智能体）、AI编程、具身智能和多模态等热门AI议题[8] - 首日主题包括多模态大模型驱动的内容创作范式革命、Agent技术演进与落地、LLM时代的软件研发新范式等[10] - 专题讨论涵盖Context Engineering、Data+AI/Agent落地实践、大模型系统工程等领域[11][12] - 次日议题涉及企业级Agent的设计与落地、大模型时代下的搜广推系统实践、AI产品设计与体验创新等[14][15] - 其他重点议题包括大模型推理优化与边缘AI部署、多模态从技术突破到创新应用落地等[16] 演讲嘉宾与内容 - 智象未来联合创始人姚霆博士将分享多模态大模型驱动的内容创作范式革命[10] - 360集团副总裁梁志辉将探讨Agent技术从工具到伙伴的生产力变革[10] - 来自蚂蚁集团、百度、平安科技、汽车之家等公司的专家将分享AI在企业研发、测试等环节的落地实践[10] - 商汤科技、腾讯、火山引擎、阿里云等公司的专家将分享数据驱动智能体的实战经验[11] - 小米、实在智能、豆神教育、阿里巴巴、OPPO等公司代表将分享企业级Agent技术的落地实践与思考[14]

行业与公司 * 行业为人形机器人/具身智能行业[1] * 涉及的公司包括科技大厂（英伟达[2][18]、Meta[2][4][8][20]、亚马逊[2][20]、MIT[2][14]、西门子[19]、富士康[19]）、人形机器人创业公司（智元[2][15][18][20][21]、银河通用[2][20][21]、千寻智能[2][20]、星海图[2][20][21]）以及研究机构（斯坦福大学[17]、上海人工智能实验室[15]）[2][4][8][15][17][18][19][20][21] 核心观点与论据 算法架构演进 * 机器人算法正从模型驱动转向数据驱动[2][3] * 当前存在三种主流算法架构[4] * 分层控制框架：适用于工业场景 但存在通信延迟问题[4] * VLA模型：适用于人机交互场景 是创业公司主流方向[4][9] * 世界模型：依赖高保真仿真 目前主要处于研究阶段 实际部署面临挑战（如机器人动作复杂度高、存在表征崩溃问题）[4][8] * 未来3-5年 三种技术路线将共存并互补发展 分层架构适用于工业落地 VLA模型在人机交互有潜力 世界模型由AI大厂主导探索[9] 数据的关键作用与获取路径 * 数据是连接硬件和算法的桥梁 其成本与价值量呈正相关[10] * 数据获取主要有三种路径[10] * 真机获取：高价值高成本 包括遥控操作、动捕等方式[10] * 视频学习：成本较低但费人 Meta和亚马逊在此有进展[2][10][20] * 仿真数据：多用于初创公司 需严格清洗筛选[10] * 跨本体训练是实现通用智能的关键 MIT和Meta在2024年9月发布了全球首个多类型机器人硬件结构的异构训练框架 智源等在2025年3月也有类似进展[14][15] 行业挑战与瓶颈 * 数据安全问题日益突出 已有企业因数据跨境传输引发负面舆情 欧盟等机构已启动相关研究[11][12] * 缺乏统一评测基准 导致行业进步程度难以衡量 斯坦福大学在2024年3月发布了全球首个具身智能模型benchmark——Behavior 1K 覆盖50个场景及1,000多项任务[17] * 尚未出现类似ChatGPT的具身智能基础模型 原因包括缺乏数据共享基础、多模态技术挑战、培训难度高成本大等 未来1-3年内出现大一统模型的可能性较低[16] 研发效率与生态系统 * 企业需提高研发投入效率 通过优化流程、加强协作、引入先进工具来应对发展需求[13] * 物理AI在仿真建模中发挥重要作用 支持复杂物理过程的建模和推理 英伟达视其为未来AI商用化的重要蓝海 并已应用于工业场景（如富士康模拟产线、西门子升级数控系统）[2][18][19] * 机器人软件生态系统由模型、数据分析、仿真模拟、开发工具及评测系统等构成 吸引了众多计算机上市公司参与 生态参与者主要包括科技大厂、人形机器人本体公司及底层工业软件/传感器厂商[2][21] 其他重要内容 * 2025年9月 斯坦福大学宣布成立首届Behavior挑战赛 以测试具身AI能力[17] * 2025年 混合专家模型等架构创新开始应用于具身智能领域 提高了有限资源下的训练效率[16] * 国内重视benchmark建设将加速技术发展与应用落地[1][17]

文章核心观点 - 2025年中国机器人产业处于从“并跑”迈向“领跑”的关键跃迁期，行业进入“从多到强”的深耕期，呈现出成熟市场“深水区竞争”与前沿技术“爆发前夜”的二元结构特征 [1][4][5] - LeadeRobot发布年度双榜单旨在系统性梳理产业核心力量，其中“领军企业榜TOP50”定位为产业的“定盘星”与“牵引力”，“具身智能时代新星榜TOP50”定位为未来的“风向标”与“创新引擎” [3][7][8][11] - 榜单评选不仅记录行业现状，更试图引导资源流向和定义未来方向，为资本与市场识别拥有强大团队、核心技术、可迭代产品及可持续商业模式的企业提供重要参考 [5][6][13] 行业阶段与特征 - 中国机器人产业已走过“从无到有”的引入期和“从有到多”的扩张期，当前正进入“从多到强”的深耕期 [4] - 成熟市场呈现“深水区竞争”特征，工业机器人及部分服务机器人领域从增量竞争转向存量与增量并行格局，技术出现趋同化，价格战此起彼伏 [5] - 前沿技术领域处于“爆发前夜”，以人形机器人和具身智能为代表的新赛道正处技术突破与商业化探索胶着期，潜力与不确定性并存 [5] 领军企业榜定位与价值 - 榜单旨在甄别已穿越初期不确定性、建立起系统性优势的行业巨头，扮演产业“压舱石”角色 [8] - “领军”含义超越规模，涵盖技术引领者（投入底层技术、核心算法原始创新）、市场定义者（产品标准成为行业事实标准）、生态构建者（带动产业链协同发展）及商业模式标杆（验证可持续盈利路径） [9] - 入选意味着行业领导地位获权威背书，是企业争取高端客户、吸引顶尖人才、获得政府支持与资本市场青睐的“实力证明” [10] 具身智能新星榜定位与价值 - 榜单聚焦决定产业未来十年格局的变革性力量，关注在融合感知、认知、决策和行动的“具身智能”领域展现出颠覆性潜力的企业 [11] - “新星”关键特质在于成长性，包括技术前瞻性与独特性、场景定义创新能力、卓越团队执行力及商业潜力可验证性 [12][13] - 入选是一次强大的“信用赋能”和“曝光赋能”，帮助企业脱颖而出，进入顶级投资机构、产业资本和战略合作者视野 [13] 涉及企业范畴 - 榜单评选覆盖工业机器人、服务与特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能企业及核心零部件企业等多维度产业生态 [19][20][21][22][23][24][25][26]