智能化

关节伺服电机是人形机器人运动能力核心，性能需求指导设计是未来发展重点。人形机器人采用电机作为动力源，存在独特且多元的功能诉求，例如高转矩密度、动态响应能力、轻量化、低噪音低振动等特性。无框力矩电机、空心杯电机因自身紧凑的结构，电机特性契合人形机器人功能诉求率先脱颖而出。而在实际应用中，不同位置上的关节处理方案是不同的，不同传动部件搭配电机形成的结构会赋予电机不同的特点，从而对于电机性能的要求存在差异；此外电机本身的结构和尺寸对电机输出性能也会产生差异。当前人形机器人的关节结构尚不完善，未来存在很大的改善空间。而由于人形机器人功能诉求的多元，以具体性能需求指导设计电机，可能是未来人形机器人运动核心发展重点，新材料的研发在这一过程中也起到重要的作用。

云厂商资本开支及业绩情况复盘。回顾一季度微软、亚马逊、谷歌及Meta数据，微软、Meta、亚马逊资本开支同比增速放缓，环比开始下行。各厂商收入增速整体放缓，Meta、谷歌、亚马逊收入环比下滑，受AI推动微软收入、利润稳健增长。

2025年自动驾驶汽车：技术演进及未来路线图

汽车行业已从单一的行业链条发展成为一个高度复杂的生态系统，广泛涵盖行业传统企业（如整车厂、零配件制造厂等）、附属行业（如汽车保险、物流等），以及出行市场服务方和消费者。汽车行业已成为一个多行业网络，在传统制造外，汽车生态中的各方均积极为出行者提供解决方案，改善消费者出行方式及出行体验。

全球正在见证一场由人工智能驱动的“技术—经济”范式重构。人工智能作为拥有自我进化能力的通用赋能技术，正以指数级创新速度突破“技术-经济- 社会”的三重边界，其影响力已超越传统 ICT 技术的历史坐标系，展现出重塑人类文明进程的史诗级能量。人工智能的技术路径和产业生态尚处于不断演变的阶段，未来可能会出现新的主导技术路线，赋能行业发展也将带来更多可能性。

关节模组传感器轻量化材料研发加速，但成本高，如特斯拉Optimus单体成本超10万美元，高昂成本阻碍大规模商业应用。 核心零部件成本居高不下，影响产业链下游企业采购意愿，导致市场推广缓慢，制约行业快速发展。

精度、承载能力和使用寿命决定了行星滚柱丝杠产品的性能优劣；国内和海外厂商的差距主要为材料、工艺、设备三个方面。以特斯拉人形机器人为例，全身共有28个执行器，其中包括14个线性执行器，百万台人形机器人量产规模下丝杠市场空间约为140亿元。

关于人工智能大模型的几点思考

人形机器人作为新质生产力的典范，融合了人工智能、高端制造、新材料等尖端技术，技术的不断革新，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的又一场颠覆性创新。 市场前景：随着人形机器人技术的不断突破，人形机器人在市场应用方面展现出巨大潜力，随着人形方案的基本定型，为上游核心硬件产业带来了较为确定性的、前所未有的发展机遇。据预测，到2035年，核心硬件的年市场规模有望达到数千万人民币。

大模型时代，数据决定人工智能的高度，更多的训练数据是大模型迭代升级的前提，更高的数据质量也决定着大模型训练的效果。当前，大模型技术全面推动底层基础设施的发展，算力需求不断攀升，海量数据的存储和处理需求不断增长，对人工智能存储的性能、扩展性、数据安全、数据范式等都提出更高要求。

灵巧手打开人形机器人应用上限，多方参与，2025年开启快速迭代。灵巧手要求具备运动能力、负载能力、控制能力、感知能力、耐用能力、轻量化等，由驱动、传动、控制、感知四大模块构成。灵巧手是人形机器人操作性能的核心，决定机器人功能的上限，是具身智能的核心。25年密集主机厂和零部件厂发布灵巧手方案，且在未来2年灵巧手方案将快速迭代，并投入使用场景中，加速训练人形机器人手脑协同。

自 2022 年 ChatGPT 等生成式 AI 应用推出以来，越来越多的组织开始利用大语言模型（LLM）解决各种业务问题。尽管发展迅速，但安全设计这类系统的的正式指导和最佳实践依然匮乏，特别是在涉及 LLM 外部数据源或 LLM 参与决策过程的场景中。 LLM 的非确定性，及缺乏明确的控制和数据平面的特点，为系统架构师和工程师带来了独特的挑战。这些挑战影响了集成 LLM 的系统的安全性和授权机制。本报告旨在为工程师、架构师以及隐私和安全专业人士提供指导，帮助他们深入理解在设计使用 LLM 的系统时所面临的特定风险与挑战。本报告探讨了授权和安全相关的潜在风险，并说明了需要特别注意的事项。