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和田地区(策勒县、民丰县、和田市、皮山县、于田县、墨玉县、和田县、洛浦县)
北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)
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镇江市(句容市、丹徒区、润州区、扬中市、京口区、丹阳市)
武汉市(汉阳区、硚口区、江夏区、黄陂区、新洲区、江岸区、东西湖区、汉南区、洪山区、武昌区、江汉区、青山区、蔡甸区)
广州市(黄埔区、越秀区、白云区、番禺区、荔湾区、增城区、海珠区、天河区、南沙区、从化区、花都区)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、个旧市、元阳县、河口瑶族自治县、建水县、绿春县、开远市、蒙自市、红河县、屏边苗族自治县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县)
崇左市(龙州县、凭祥市、大新县、扶绥县、江州区、宁明县、天等县)
十堰市(竹溪县、郧阳区、竹山县、郧西县、茅箭区、房县、张湾区、丹江口市)
那曲市(色尼区、聂荣县、申扎县、双湖县、嘉黎县、班戈县、索县、比如县、安多县、尼玛县、巴青县)
三门峡市(义马市、渑池县、灵宝市、陕州区、湖滨区、卢氏县)
鸡西市(滴道区、鸡东县、梨树区、恒山区、密山市、虎林市、麻山区、鸡冠区、城子河区)
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上海市(长宁区、崇明区、静安区、徐汇区、杨浦区、嘉定区、松江区、黄浦区、浦东新区、金山区、奉贤区、宝山区、虹口区、普陀区、青浦区、闵行区)
景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)
徐州市(沛县、邳州市、云龙区、贾汪区、铜山区、睢宁县、泉山区、鼓楼区、丰县、新沂市)
南宁市(宾阳县、隆安县、马山县、江南区、兴宁区、横州市、青秀区、西乡塘区、邕宁区、上林县、武鸣区、良庆区)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
五指山市(澄迈县、定安县、昌江黎族自治县、文昌市、白沙黎族自治县、临高县、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、琼海市、屯昌县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、万宁市)
德阳市(绵竹市、旌阳区、中江县、罗江区、什邡市、广汉市)
河池市(罗城仫佬族自治县、南丹县、凤山县、东兰县、宜州区、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县)
阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)
固原市(西吉县、泾源县、原州区、彭阳县、隆德县)
宜宾市(筠连县、高县、江安县、叙州区、兴文县、南溪区、珙县、翠屏区、长宁县、屏山县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、龙山县、古丈县、凤凰县、泸溪县、花垣县、保靖县、吉首市)
商丘市(夏邑县、宁陵县、睢阳区、虞城县、梁园区、睢县、永城市、柘城县、民权县)
邯郸市(肥乡区、鸡泽县、曲周县、磁县、大名县、成安县、邱县、永年区、临漳县、武安市、馆陶县、复兴区、广平县、魏县、涉县、丛台区、邯山区、峰峰矿区)
邢台市(信都区、沙河市、新河县、南和区、临城县、威县、隆尧县、襄都区、清河县、柏乡县、广宗县、任泽区、宁晋县、内丘县、巨鹿县、南宫市、平乡县、临西县)
玉树藏族自治州(治多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、称多县)
柳州市(柳城县、鹿寨县、柳北区、柳江区、鱼峰区、柳南区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、融安县)
遂宁市(船山区、射洪市、蓬溪县、大英县、安居区)
黔西南布依族苗族自治州(望谟县、晴隆县、贞丰县、兴仁市、兴义市、册亨县、普安县、安龙县)
儋州市
聊城市(东阿县、冠县、高唐县、临清市、东昌府区、茌平区、莘县、阳谷县)
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金昌市(永昌县、金川区)
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平顶山市(汝州市、叶县、舞钢市、石龙区、鲁山县、郏县、卫东区、湛河区、宝丰县、新华区)
阜新市(细河区、清河门区、太平区、新邱区、阜新蒙古族自治县、海州区、彰武县)
舟山市(嵊泗县、普陀区、定海区、岱山县)
嘉峪关市
宝鸡市(陈仓区、扶风县、金台区、太白县、眉县、凤翔区、凤县、渭滨区、麟游县、岐山县、陇县、千阳县)
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牡丹江市(阳明区、东安区、海林市、东宁市、穆棱市、西安区、爱民区、宁安市、绥芬河市、林口县)
孝感市(大悟县、云梦县、孝昌县、孝南区、安陆市、汉川市、应城市)
泰安市(肥城市、泰山区、岱岳区、东平县、新泰市、宁阳县)
山南市(乃东区、扎囊县、浪卡子县、琼结县、加查县、曲松县、贡嘎县、桑日县、措美县、隆子县、错那市、洛扎县)
烟台市(莱州市、龙口市、福山区、芝罘区、招远市、栖霞市、蓬莱区、莱阳市、莱山区、海阳市、牟平区)
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周口市(西华县、太康县、淮阳区、郸城县、商水县、沈丘县、扶沟县、鹿邑县、项城市、川汇区)
长治市(屯留区、黎城县、壶关县、沁源县、襄垣县、长子县、潞州区、潞城区、平顺县、武乡县、上党区、沁县)
丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县)
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“加油、加油，这个‘小个子’跑得真好，步伐最稳健。”当看到机器人灵活地跑过弯道，路边观众禁不住大喊。4月19日，北京亦庄，人类马拉松运动员与人形机器人“跑者”站在同一起跑线。
早上7点半，全球首个人形机器人半程马拉松开赛，第一个出场的“天工”机器人威猛高大，是个1米8的大个头。“旋风小子”“小顽童”则小巧灵活，步幅稳定，甚至还穿着运动鞋，跑起来就像小朋友。
《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》提出，2025年，人形机器人产业有望从“技术验证期”向“规模化商用期”快速过渡，全球具身智能市场规模预计达195.25亿元。
杭州宇树科技有限公司CEO王兴兴认为，今年人形机器人数量会显著增加，预计两年内，可以在一些基础服务业或工业应用中推广。随着技术不断成熟与成本逐步降低，人形机器人走进千家万户的脚步会越来越快。当前，人形机器人处于怎样的发展阶段，距离真正商业化之路还有多远？
冷晓琨解释，具身智能是指将人工智能融入机器人等物理实体，赋予它们像人一样感知、学习及与环境动态交互的能力。1950年提出的这一概念，强调的是智能体通过身体与环境的互动产生智能行为。
业界普遍认为，具身智能主要由“大脑”“小脑”“本体”三部分构成。“大脑”即AI大模型，可提高机器人的语言交互、环境感知、任务决策等关键能力，帮助机器人与人类进行对话交互并做出决策；“小脑”则是运动控制算法，控制机器人的运动、身体感知与平衡。“人形机器人无疑是大模型进入物理世界最合适的载体。”冷晓琨说。
在人形机器人发展史上，有三个里程碑事件不可绕过：1973年，世界第一个人形机器人在日本早稻田大学诞生，首次实现了双足行走，尽管动作机械僵硬；2000年，本田发布人形机器人ASIMO第一代机型，行走更加自然；2013年，美国波士顿动力公司研发的双足机器人Atlas亮相，平衡性大大增强，不但会跑，而且摔倒后可以站起来。
北京理工大学教授、北京理工华汇智能科技有限公司董事长张伟民表示，长期以来，机器人开发以编程为基础，2022年AI大模型问世，强大的学习能力推动人形机器人快速发展。
“目前，国内人形机器人产品具备较为稳定的行走、跑跳、站起等基本功能，在技术方面与国外比肩。”张伟民说，这些动作的实现主要得益于“小脑”的进步。基本的运动控制算法解决以后，人形机器人稳定平衡能力显著提升，结合大模型在场景中的训练学习，其行动愈发自如。
此次马拉松比赛中，“天工”以2小时40分钟成功完赛，摘取桂冠。“对机器人来讲，跑马拉松时地面可能凹凸不平，还会有转弯、斜坡，在重心偏离时，能够保持身体平衡都很难。”北京人形机器人创新中心品牌公关负责人魏嘉星介绍，为准备此次比赛，团队在具身智能大、小脑和本体等多个层面优化。
为提高运动速度，研发团队在仿真环境中不断训练“天工”，探索关节力矩和转速的峰值边界。同时，还提升了关节导热和风冷散热技术，使机器人可以保持21公里长时间跑步。“这在以前都是不可想象的。”魏嘉星说。
从跳舞、前空翻，到登台阶、雪地奔跑，人形机器人技能进阶之快让人眼花缭乱。魏嘉星表示，众多动作中，登台阶较难实现。实验阶段，人形机器人上下台阶时，大多需要提前扫描楼梯建立三维模型，再根据预设程序迈出固定步幅。
此前，“天工”机器人成功连续攀爬100多级台阶，取得重要技术突破。“在不久的将来，这些人形机器人甚至能在山地、雪地、废墟等极端环境下开展救援等各种作业，为具身智能应用的普及奠定基础。”魏嘉星说。
相比其他领域，工业场景对人形机器人需求更为迫切。它被视为最有潜力的工业助手。与传统工业机器人相比，人形机器人在灵活性和适应性上具有显著优势，如在电池组装环节，可轻松完成高精度操作，减少人工参与。
“但在精细操作和复杂长链任务上，机器人的工作效率约为熟练工人的70%，人形机器人仍需突破关键技术。”冷晓琨说，机器人还干不了像打螺丝等高级技工承担的复杂工作，而只能干一些像搬运、组装、焊接之类繁重、重复性强的粗活。
“国家战略层面的重视，也为引领我国人形机器人产业加速发展注入了强劲动力。”张伟民说，2023年11月，工信部出台《人形机器人创新发展指导意见》将人形机器人发展提升到了和计算机、智能手机、新能源汽车同等地位。
“成本较高成为其产业化应用的掣肘。”中国科学技术发展战略研究院研究员陈志在调研中发现，国产人形机器人成本每台约70万元。除了高昂的整机成本，核心零部件缺乏统一技术标准、定制化场景牵引不足等也阻碍了人形机器人产业化应用。
大模型算法决定人形机器人的智能化水平和运动能力，当前人形机器人发展面临的最大瓶颈仍是“大脑”。陈志表示，“大脑”是否聪明面临的最大问题是数据，国内用于训练大模型算法的高质量数据集匮乏，在数据收集效率和仿真技术等方面与国外差距明显。“数据是机器人的原料，没有数据，机器人何谈智能。”
“我国人形机器人发展仍处于起步阶段。”冷晓琨将当前的人形机器人市场比作2018年前后的新能源汽车，无论是社会接受度、产业链成熟度还是出货量都很相似。但随着成本下探与生态完善，产业有望复制新能源汽车发展路径，成为中国经济新增长极。
在某企业展厅，一台人形机器人正为老人按摩肩颈。它还能帮孩童辅导作业，空闲时间还可以叠衣服、打扫卫生……人形机器人越来越娴熟的技能，让人们对它走入日常生活充满期待。
钟新龙表示，家庭环境涵盖更多的碎片化场景，复杂性超乎想象。如需同时处理宠物、飘动的窗帘、滚动的玩具等多个移动物体，还要持续学习家庭成员习惯、理解“把药放在妈妈看得见的地方”这类模糊指令等，难度很大。
中国科学院最新测试显示，当前市面上的主流机型在模拟家庭环境中的任务完成率仅达58.3%，较工厂场景下降37个百分点。“当机器人不太聪明时，只能在工厂做一些相对简单的工作，但具身智能更深层的意义是让机器人从‘专才’走向‘通才’，从在特定环境下完成单一任务，到能在开放环境中执行复杂任务。”钟新龙说。
灵巧手是人形机器人“皇冠上的明珠”。家庭场景中很多动作，如握筷子、拿鸡蛋等都需要它足够灵活才能实现。人手可实现21个自由度，33种常用抓取动作。一只灵巧手由12个电机、6个驱动板、23个传感器、741个零件以及200多个线束组成，目前最多只能实现19个自由度。
“让灵巧手像人手一样太难了。”浙江灵巧智能科技有限公司CEO周晨表示，机器人灵巧手复杂程度远超其他部件，在更小的体积内实现更多的自由度并非易事。在软件算法上，多指协同操作时，需动态规划各关节力矩以避免自碰撞，并适应不同物体的形状与重量。这对计算资源的实时性要求极高。“这也是为什么人觉得握筷子如此简单，而机器人却很难实现。”周晨解释说。
也有专家表示，为了更好地与人类协作或服务人类，人形机器人需要具备自然、流畅的人机交互能力。在家庭服务场景下，目前人形机器人的智能化水平还难以兼顾全部场景，可先以人机协作模式，从简单的扫地、收拾桌面等入手，逐步过渡到更复杂的家务操作。