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松原市(乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县)
果洛藏族自治州(达日县、久治县、班玛县、玛沁县、甘德县、玛多县)
新乡市(新乡县、延津县、长垣市、获嘉县、原阳县、卫滨区、红旗区、封丘县、牧野区、辉县市、凤泉区、卫辉市) 牡丹江市(西安区、东安区、绥芬河市、穆棱市、海林市、爱民区、宁安市、阳明区、林口县、东宁市)
铁岭市(西丰县、清河区、银州区、昌图县、调兵山市、开原市、铁岭县)
泰安市(泰山区、新泰市、岱岳区、东平县、肥城市、宁阳县)
平顶山市(卫东区、郏县、湛河区、叶县、新华区、汝州市、舞钢市、宝丰县、鲁山县、石龙区)
大理白族自治州(大理市、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、宾川县、弥渡县、洱源县、南涧彝族自治县、祥云县、漾濞彝族自治县、剑川县、云龙县、永平县) 襄阳市(樊城区、保康县、老河口市、宜城市、谷城县、襄城区、枣阳市、南漳县、襄州区)
亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
益阳市(赫山区、桃江县、沅江市、资阳区、南县、安化县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
秦皇岛市(抚宁区、卢龙县、昌黎县、山海关区、青龙满族自治县、北戴河区、海港区)
阳泉市(城区、郊区、平定县、盂县、矿区)
鹤岗市(工农区、兴安区、向阳区、南山区、绥滨县、东山区、萝北县、兴山区)
滨州市(沾化区、阳信县、无棣县、博兴县、惠民县、滨城区、邹平市)
阿克苏地区(库车市、温宿县、拜城县、新和县、乌什县、阿克苏市、阿瓦提县、柯坪县、沙雅县)
长治市(沁源县、黎城县、上党区、沁县、屯留区、长子县、平顺县、壶关县、襄垣县、潞城区、武乡县、潞州区)
周口市(鹿邑县、西华县、郸城县、扶沟县、沈丘县、商水县、川汇区、淮阳区、项城市、太康县)
宜春市(丰城市、万载县、袁州区、上高县、靖安县、高安市、奉新县、铜鼓县、宜丰县、樟树市)
西藏自治区
吉林市(丰满区、永吉县、船营区、舒兰市、桦甸市、磐石市、龙潭区、蛟河市、昌邑区)
河池市(大化瑶族自治县、天峨县、凤山县、金城江区、巴马瑶族自治县、南丹县、罗城仫佬族自治县、东兰县、宜州区、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
岳阳市(云溪区、君山区、华容县、汨罗市、岳阳县、平江县、岳阳楼区、临湘市、湘阴县)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)
郑州市(新郑市、登封市、巩义市、中牟县、金水区、荥阳市、管城回族区、上街区、惠济区、新密市、二七区、中原区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、盈江县、芒市、陇川县)
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柳州市(融水苗族自治县、柳北区、三江侗族自治县、鱼峰区、融安县、城中区、柳江区、鹿寨县、柳城县、柳南区)
雅安市(石棉县、荥经县、芦山县、雨城区、天全县、名山区、宝兴县、汉源县)
福州市(闽侯县、马尾区、永泰县、闽清县、仓山区、连江县、台江区、晋安区、福清市、长乐区、平潭县、罗源县、鼓楼区)
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金华市(浦江县、义乌市、兰溪市、磐安县、永康市、武义县、婺城区、金东区、东阳市)
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日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)甘南藏族自治州(迭部县、卓尼县、碌曲县、临潭县、夏河县、合作市、舟曲县、玛曲县)
铜川市(王益区、宜君县、耀州区、印台区) 佛山市(顺德区、禅城区、高明区、南海区、三水区)
德州市(齐河县、夏津县、平原县、德城区、武城县、禹城市、陵城区、庆云县、乐陵市、宁津县、临邑县)
广安市(邻水县、广安区、岳池县、华蓥市、前锋区、武胜县)
阿勒泰地区(吉木乃县、布尔津县、青河县、阿勒泰市、哈巴河县、富蕴县、福海县)海南藏族自治州(共和县、贵南县、贵德县、兴海县、同德县)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、根河市、扎赉诺尔区、满洲里市、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、阿荣旗、鄂伦春自治旗)
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扬州市(江都区、仪征市、宝应县、广陵区、高邮市、邗江区)
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长春市(德惠市、朝阳区、榆树市、公主岭市、双阳区、宽城区、二道区、农安县、绿园区、九台区、南关区)
自贡市(大安区、荣县、富顺县、沿滩区、自流井区、贡井区)
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安顺市(紫云苗族布依族自治县、平坝区、西秀区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县)
春日的北京，一场充满未来感的马拉松赛事吸引了众人的目光——全球首个人形机器人半程马拉松赛在21.0975公里的赛道上展开角逐，20支机器人队伍参赛。无论这些钢铁之躯是蹒跚学步还是稳步疾行，必须承认的事实是：它们的每一步都闪烁着人类智慧的火花。
此后，科研人员以人类自身为蓝本不断精进——本世纪初，日本本田公司发布的阿西莫机器人实现了上下楼梯；2013年，美国波士顿动力公司发布的人形机器人Atlas运动能力惊人，在跑步机上健步如飞，还能跳跃、旋转、翻滚；2022年，美国发布人形机器人擎天柱，可以在汽车工厂搬运箱子、抓取金属棒等。
人形机器人主要由“大脑”“小脑”和“本体”三部分协同支配。以让人形机器人拿起某个东西为例——要拆解指令、识别环境、规划路径，就要求“大脑”具备多层级决策能力；要完成走、拿、递等具体动作，则需“小脑”精准控制。
AI大模型的问世，让人形机器人拥有了性能更好的“大脑”。“更好”体现在哪呢？此前的人形机器人像一个“提线木偶”，依赖“预先编好的程序”或单一功能的AI，应用场景受限；而大模型的出现让人形机器人加速增长智慧，开始“读懂”环境，能有一定程度的自主决策交互，拓宽了应用场景。
不过，当前限制人形机器人发展最大的瓶颈仍是“大脑”——软件方面，面向跨场景的高质量、大规模数据比较缺失；硬件方面，面向机器脑的专用算力芯片还需进一步研发和普及。
服务特种领域需求主要是在条件恶劣、场景危险的环境下作业，像民爆、救援等，需要人形机器人来降低工作危险性。比如，电力特种人形机器人，可承受零下40℃极寒和80℃高温，在深山老林精准查找故障点。
人形机器人要进入更广泛的真实应用，还要先进行“职业技能培训”。这是因为机器人在三维世界跟有形物体进行交互的数据不可能从互联网获取，只能通过大量投入人力、物力，才能采集到海量真实的交互数据。
以教机器人做家务为例，就需要上百名数据采集员头戴VR眼镜、手持操作手柄，“手把手”教机器人叠衣服、收拾碗筷、倒茶、超市收银……每个动作需要机器人重复数百次。这种训练借助人工操作机器人完成任务，采集多维数据，然后将数据输入具身智能模型，成熟后再将模型赋予机器人，使它获得新技能。
不会太快！理想中的机器人“保姆”应该能达到这样的水平——让它做一道松鼠鳜鱼，它不仅能处理活鱼，还会改刀、油炸、炒糖色、浇汁等。但目前的机器人根本达不到，有专家预计，至少要再过十几年才有可能吃到机器人做的这道菜。
实际上，相比进太空，人形机器人进家庭的难度更高、周期更长。这是因为家是一个复杂的环境——可能有老人、小孩和猫狗；不同地面的平整度、摩擦力也不一样，人形机器人行走时可能有倾倒的风险等。