纪要涉及的行业或公司 - 行业：机器人行业，尤其是人形机器人领域 - 公司：志远公司、优必选、英伟达、特斯拉、DRECOM、全志、瑞芯微、黑芝麻智能 纪要提到的核心观点和论据 - 技术发展现状：过去两到三年人形机器人领域技术进步显著，国内优必选等公司在运动能力方面表现突出，能在预设环境完成固定动作达产业推广阶段，但智能化水平未达灵动阶段，如无法完成拿起水杯喝水等细节复杂动作，需与AI和自动化系统结合[2] - 视觉传感方案差异：海外特斯拉采用纯视觉方案降低硬件成本但对大模型算力要求高，国内因算力限制和传感器供应链优势，预计未来以激光雷达加3D视觉传感器等多传感器融合方案为主[3][10] - 应用前景和商业化进展：潜在需求覆盖工业制造、物流配送等场景，可弥补劳动力短缺和替代危险工作，目前商业化处于早期，工业场景应用集中在搬运等标准化流程，预计在流程标准化且人力成本高的场景率先落地[1][4] - 商业化面临困难：硬件方面执行器、传感器精度等需提升，续航短成本高；软件方面人机交互效率低，多模态感知准确性偏低等，导致难以准确理解任务指令和调整行动规划，提高智能水平是关键[1][5] - 解决训练数据集匮乏方案：增加真实数据采集，如志远公司搭建模拟生活空间，北京、上海等地建创新中心；采用物理仿真方法，如英伟达提供的方法，旨在提高训练数据质量，加速商业应用拓展[1][6][7] - 仿真技术提高数据获取效率：调整场景参数或变化场景，可基于少量真实数据衍生大量训练数据，提高效率降低成本，但仿真结果与真实世界有偏差，需真实数据校正，未来主流是结合真实与仿真数据采集[8] - 机器人基座大模型发展趋势：呈现多系统架构趋势，如NVIDIA的Grace Hopper等，未来需解决多模态和泛化能力问题，以适应复杂环境和提高运动技能学习效率[1][9] - 力学和触觉传感发展方向：朝着更精准的感知及执行方向发展，六维力传感器及电子皮肤是未来方向，实现实时控制需高效机械通信协议及强大算力硬件支撑[11] - EtherCAT协议优势：采用分布式架构设计，将通信延迟控制在微秒级别，优于CAN总线协议和其他实时工业以太网协议，有望成机器人主流通信协议[3][12] - 端侧芯片应用现状：机器人大脑大模型芯片主要有英伟达Orin和特斯拉自研芯片，小脑任务对算力需求低，国产芯片已应用于部分机器人，端侧算力需求预计持续增长，国产芯片性能提升带来机遇[13] 其他重要但是可能被忽略的内容 - DRECOM即将发布NPU与DMC堆叠封装新产品，适合端侧运行大模型，专门定制化硬件预计2025年或2026年进入市场，一级市场股权投资向自动化方向转移[14]