依照低層次感知到G層次感知逐個來看，人腦的間腦與腦干在機器人中對應(yīng)的主要是
（1）各類傳感器及執(zhí)行器自身部署的嵌入式驅(qū)動及算法。
各類傳感器及執(zhí)行器包括旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器、直線執(zhí)行器、力傳感器、溫度傳感器、姿態(tài)傳感器等，此類部件一般內(nèi)部配有MCU，其內(nèi)部的嵌入式
驅(qū)動及算法監(jiān)控部件的各類狀態(tài)，保證機器人部件的基本運作能力。
（2）傳遞信息的線束及網(wǎng)關(guān)，起到各個控制器，傳感器信息交互通聯(lián)的作用。
人腦的小腦在機器人中對應(yīng)的主要是動作學(xué)習(xí)模仿訓(xùn)練以及復(fù)雜動作的控制。而在機器人行業(yè)中，目前通常被稱為機器人“大腦”，這主要
是因為相對于工業(yè)機器人，具有“大腦”的人形機器人對復(fù)雜運動的學(xué)習(xí)掌握能力明顯增強，比如近期宇樹、眾擎、波士頓動力等公司在視
頻中展示的人形機器人執(zhí)行舞蹈，空翻高難度動作。至于對應(yīng)人腦中的大腦的角色的硬件，目前人形機器人廠商多用控制器擔(dān)任此角色，
但對于高J認(rèn)知，信息處理能力尚未建立。展望未來，機器人大小腦有望實現(xiàn)分離，大腦算力進(jìn)一步加強，小腦專注運動控制。
機器人需抵抗來自外部的電磁干擾,自身產(chǎn)生的電磁噪聲需低于限值,避免影響周邊設(shè)備;協(xié)議兼容性是確保人形機器人、不同設(shè)備、系統(tǒng)或平臺能夠在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中穩(wěn)定通信和協(xié)同工作的關(guān)鍵能力
機器人數(shù)據(jù)可信的核心在于建立清晰可執(zhí)行的判定標(biāo)準(zhǔn);機器人算法可信檢測,應(yīng)從穩(wěn)定性、透明性和可驗證性三大方向;從行為意圖識別,執(zhí)行路徑合理性,用戶感知一致性等角度評估機器人行為的社會可接受性
機器人環(huán)境適應(yīng)性是指人形機器人在不同環(huán)境條件下保持正常運作,完成指定任務(wù)的能力;機器人平均無故障間隔時間反映了產(chǎn)品的運行穩(wěn)定性;驗證人形機器人在規(guī)定條件下的使用壽命
服務(wù)機器人接入多種AI大模型,可以為旅客提供智能導(dǎo)引服務(wù);為旅客提供智能問詢服務(wù);配送級服務(wù)機器人能夠提供 搬運行李的服務(wù),提高了服務(wù)效率增強安全保障
多形態(tài)機器人協(xié)同的智能服務(wù)機器人體系構(gòu)建 了覆蓋 “生活輔助-健康監(jiān)護(hù)-康復(fù)支持-情感關(guān)懷”的全周期康養(yǎng)生態(tài);清潔與消毒機器人協(xié)作可以為養(yǎng)老機構(gòu)提供干凈的環(huán)境
導(dǎo)診服務(wù)機器人通過接入多種AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)AI智能導(dǎo)診; 機器人可以用于實現(xiàn)智慧化的手術(shù)管理和檢驗品及藥品的運輸;清潔機器人和消毒機器人協(xié)同工作,能夠?qū)崿F(xiàn)全天候的清潔與消殺
商超機器人實現(xiàn)智能化導(dǎo)購服務(wù),提供個性化的導(dǎo)購服務(wù),與多種類型機器人相互協(xié)作實現(xiàn)零售關(guān)鍵環(huán)節(jié)的智能化;實現(xiàn)動態(tài)廣告內(nèi)容的展示和管理，降低廣告物料更新成
餐飲機器人通過廣告大屏動態(tài)展示菜品,主動迎賓攬客;承擔(dān)領(lǐng)位、傳菜、回盤等重復(fù)性工作;實現(xiàn)無人化自動清潔;覆蓋" 排隊-點餐-上菜-支付-清潔" 的全流程智能服務(wù)閉環(huán)
酒店機器人連通門禁實現(xiàn)跨樓層配送;接入多種AI大模型能夠輕松應(yīng)對不同語種的大量咨詢;構(gòu)建"清潔-安防"雙功能作業(yè)網(wǎng)絡(luò);增強住客體驗,保障安全,數(shù)字化管理
通過自動化輔助流程搬運,提高了工作效率和安全性;降低了長期的人力成本;機器人都能獨立使用或自組網(wǎng)協(xié)作;在工業(yè)環(huán)境中實現(xiàn)人機混流,解決了工業(yè)場景下的復(fù)合型需求
開源生態(tài)平臺支持自由組合解決方案,拓展應(yīng)用場景與功能性;使服務(wù)機器人延伸至傳統(tǒng)自動化難以觸達(dá)的場景;打造通用型服務(wù)能力， 賦能千行百業(yè)
AI驅(qū)動的多模態(tài)交互與具身學(xué)習(xí)能力是未來機器人技術(shù)的核心組成,在通用具身機器人的發(fā)展進(jìn) 程中，AI驅(qū)動的多模態(tài)交互和具身學(xué)習(xí)能力始終 是重要的研究方向
