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的主要是
（1）各類傳感器及執(zhí)行器自身部署的嵌入式驅動及算法。
各類傳感器及執(zhí)行器包括旋轉執(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，此類部件一般內部配有MCU，其內部的嵌入式
驅動及算法監(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關，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的主要是動作學習模仿訓練以及復雜動作的控制。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”的人形機器人對復雜運動的學習掌握能力明顯增強，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任此角色，
但對于高J認知，信息處理能力尚未建立。展望未來，機器人大小腦有望實現分離，大腦算力進一步加強，小腦專注運動控制。
機器人需抵抗來自外部的電磁干擾,自身產生的電磁噪聲需低于限值,避免影響周邊設備;協(xié)議兼容性是確保人形機器人、不同設備、系統(tǒng)或平臺能夠在異構網絡環(huán)境中穩(wěn)定通信和協(xié)同工作的關鍵能力
機器人數據可信的核心在于建立清晰可執(zhí)行的判定標準;機器人算法可信檢測,應從穩(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,完成指定任務的能力;機器人平均無故障間隔時間反映了產品的運行穩(wěn)定性;驗證人形機器人在規(guī)定條件下的使用壽命
服務機器人接入多種AI大模型,可以為旅客提供智能導引服務;為旅客提供智能問詢服務;配送級服務機器人能夠提供 搬運行李的服務,提高了服務效率增強安全保障
多形態(tài)機器人協(xié)同的智能服務機器人體系構建 了覆蓋 “生活輔助-健康監(jiān)護-康復支持-情感關懷”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)老機構提供干凈的環(huán)境
導診服務機器人通過接入多種AI大模型，能夠實現AI智能導診; 機器人可以用于實現智慧化的手術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,能夠實現全天候的清潔與消殺
商超機器人實現智能化導購服務,提供個性化的導購服務,與多種類型機器人相互協(xié)作實現零售關鍵環(huán)節(jié)的智能化;實現動態(tài)廣告內容的展示和管理，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;承擔領位、傳菜、回盤等重復性工作;實現無人化自動清潔;覆蓋" 排隊-點餐-上菜-支付-清潔" 的全流程智能服務閉環(huán)
酒店機器人連通門禁實現跨樓層配送;接入多種AI大模型能夠輕松應對不同語種的大量咨詢;構建"清潔-安防"雙功能作業(yè)網絡;增強住客體驗,保障安全,數字化管理
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協(xié)作;在工業(yè)環(huán)境中實現人機混流,解決了工業(yè)場景下的復合型需求
開源生態(tài)平臺支持自由組合解決方案,拓展應用場景與功能性;使服務機器人延伸至傳統(tǒng)自動化難以觸達的場景;打造通用型服務能力， 賦能千行百業(yè)
AI驅動的多模態(tài)交互與具身學習能力是未來機器人技術的核心組成,在通用具身機器人的發(fā)展進 程中，AI驅動的多模態(tài)交互和具身學習能力始終 是重要的研究方向
