机器人硬件与软件的组合多种多样，这使得评估机器人系统性能变得极具挑战性，尤其是在追求架构无关性、代表性与可复现性的前提下。RobotPerf 通过提供一个参考性能基准测试套件，用于在 CPU、GPU、FPGA 和其他计算加速器上评估机器人计算性能来解决这一问题。使命愿景标准。

机器人硬件与软件的组合多种多样，这使得评估机器人系统性能变得极具挑战性，尤其是在追求架构无关性、代表性与可复现性的前提下。RobotPerf 通过提供一个参考性能基准测试套件，用于在 CPU、GPU、FPGA 和其他计算加速器上评估机器人计算性能来解决这一问题。使命愿景标准。

AI基础设施（AI Infra）是支撑人工智能模型全生命周期的技术体系，涵盖硬件（GPU/TPU芯片、高速网络）、软件（训练框架、推理引擎）和协同架构。其发展经历了从单机工具到AI超算的演进，核心是通过优化"计算-通信-存储"协同来提升算力效率。当前面临定位模糊、国内外技术差距和生态建设等挑战，未来将向Chiplet互联、光电封装等方向突破。AI Infra直接决定大模型训练效

文章摘要： 机器人极端测试（Robot Extreme Testing）是在超常规条件下验证机器人可靠性的方法，核心目标是暴露系统失效模式而非确保正常运行。测试涵盖四大维度： 环境极端（高低温、电磁干扰等） 输入极端（传感器/通信故障注入） 行为极端（人为干扰、边界穿越） 软件极端（资源耗尽、进程强制终止） 需遵循安全准则（如渐进施压、数据记录），并评估故障恢复能力与状态可观测性。推荐通过自动化框

AI基础设施全景摘要（2025） AI基础设施呈现四大核心支柱：计算（NVIDIA/AMD/TPU芯片）、存储（分布式+对象存储）、网络（800Gb/s互联）和软件栈（PyTorch/K8s生态）。全球涌现多个千亿级超算项目，包括美国Stargate（5000亿）、xAI超算（1000亿）和中东Shahama（400亿）。中国厂商加速追赶，华为/阿里云集群规模达千P级。关键资源短缺凸显：HBM显存

摘要： 具身智能机器人正从专用控制向通用智能中枢升级，通过多模态感知、神经符号决策等突破传统局限。2025年全球市场规模将超120亿美元，中国占42%。技术架构上，“大小脑协同”设计（如星动纪元ERA-42的70亿参数规划模型）实现高效控制，神经符号融合提升任务可靠性。中美市场分化：美国主导基础模型创新（如Figure AI），中国聚焦场景落地（如银河通用Galbot）。开源生态加速技术扩散，但数

机器人软件系统平台化正通过标准化架构和工具链解决行业割裂问题，推动从硬件绑定向生态协同模式转型。主流平台呈现多样化技术范式：ROS/ROS2适合学术研究，Viam适用于云原生部署，Drake专注高精度控制，慧思开物等新一代平台则聚焦通用智能。其核心依赖统一通信协议、结构化日志、智能监控和多级诊断等技术支柱。发展趋势包括AI原生融合、硬件标准化和开源生态建设。建议团队通过现状评估、技术选型和试点项目

机器人软件系统平台化正推动行业从"硬件专用"向"软件定义"转型。协议层面形成EtherCAT、CAN FD和ROS2/DDS三足鼎立，新松SiasunROS3.0实现国产化突破。日志系统向结构化、分布式演进，MCAP格式和Loki存储方案提升数据处理效率。监控体系引入AI原生指标和预测性维护，OpenTelemetry实现全栈可观测。诊断技术形成硬件、软件、

机器人通信协议标准是设备互联与协同控制的关键技术框架。我国GB/T 29825-2013标准采用分层架构，物理层基于ISO 11898，应用层支持大数据包传输，特别适合模块化机器人系统。主流协议如CANopen通过对象字典实现灵活配置，EtherCAT凭借微秒级同步精度成为工业机械臂首选，而OPC UA则构建跨系统数据桥梁。选型需权衡实时性、带宽与成本，实施中要确保标准兼容性。未来，随着AI与5G

本文梳理了2015-2025年机器人算法的演进历程，将其划分为三个阶段：2015-2018年为经典规则与融合基础时代，以SLAM、PID控制为主；2019-2022年进入深度学习与强化学习转型期，数据驱动和RL成为主流；2023-2025年发展到具身大模型与进化优化阶段，VLA框架统一算法体系。十年间算法从局部优化发展为全球智能闭环，中国在其中的贡献日益突出，论文占比超40%，国产化率达70%，并