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快科技12月6日消息，今天，在极客公园创新大会2026上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏公开分享了为什么小鹏做人形机器人。
基于三个原因：
1、社会为人设计，人形具备最普遍的适应性。
2、人形能利用海量人类行为数据进行训练。
3、人形能变得更通用，而非特定场景专用。
何小鹏坦言，小鹏团队在七年机器人研发过程中曾面临一个关键困惑：如果看到这个机器人是个钢铁，你会担心它有电，你会担心它有威胁，担心它摸起来不舒服。自己不愿意碰、拥抱这个机器人。
而一旦当机器人有肌肤、皮肤、血肉的时候，你会感觉到它是真正可能是你未来的伙伴。
为此，小鹏人形机器人确立了“遵循人体解剖学逻辑”的设计方向，从形态、长相到肌肉、皮肤都追求拟人化呈现。
何小鹏希望，小鹏的机器人未来能够真正走入到商业、工业、家庭。所以它需要拟人，一个拟人的机器人需要有人的形态、人的长相、人的肌肉、人的皮肤。
何小鹏谈为何做人形机器人：没有威胁 愿意拥抱它
CST毫米波雷达ADAS仿真：从直角反射器到距离多普勒（RD图）的实战解析
本文通过CST Studio Suite实战解析毫米波汽车雷达ADAS仿真，详细演示了从构建直角反射器目标、参数化定义速度、进行参数扫描到生成距离多普勒图（RD图）的全过程。文章深入探讨了雷达关键参数（如距离分辨率、速度分辨率）的设计权衡与工程逻辑，并提供了单位统一、速度范围设定等实用避坑指南，帮助工程师高效完成雷达系统性能的前期验证与优化。
案例 | 高精度具身时序数据标注：澳鹏如何支撑头部机器人企业模型迭代
具身智能落地面临高质量时序标注数据瓶颈，某头部企业与澳鹏合作，通过多基地协同、双语专家团队、标准化SOP及自研MatrixGo平台，实现5,000+小时高精度具身时序数据标注与10,000+小时审核，攻克双语语义理解、0.1秒级时间戳精度与工具缺失难题，构建可复用的数据闭环体系，显著提升模型泛化能力与数据集质量。
Palabos User Guide中文解读 | 第五章 | Palabos编程 （跳过了第四章Palabos-Java接口）
作者的话：本人在学习palabos时，发现国内中文资料甚少，恰好网上可以直接搜到palabos user guide这种英文资料，加之时间充裕，便打算开始翻译，翻了一节后发现这可能算侵权，就比较伤脑筋，突然想到自己写中文解读即可，便有了下面的博客。 Palabos User Guide Release 1.0 r1 Copyright © 2019 University of Geneva Jul...
管道检测机器人行业调查、市场规模、排名分析报告2026-2032
全球管道检测机器人市场持续增长，2026年规模达12.63亿美元，预计2032年增至29.06亿美元，复合增长率14.9%。受管网老化、监管趋严及非开挖技术普及推动，市场需求旺盛。产品以轮式和履带式为主，广泛应用于供水、油气等管道检测。行业竞争呈现国际企业主导高端、国内外厂商多元共存格局。未来趋势聚焦AI智能识别、模块化设计、RaaS模式创新及氢能等新兴场景应用，技术升级与标准化建设将成为关键驱动力。
AVL（Athena Vortex Lattice）如何编写与应用（一）
前两个是弦向的涡个数和以cos函数分布的间距参数（设为1即可）后两个可以在这里声明也可以写到后面的每一个section中，是展向的涡个数和以sin函数分布的间距参数。这个文件是用来建立飞机模型的文件，是一定要有的文件，其他的.run和.mass并不是必须要有的，甚至mass文件并没有看到有人在使用。Sref、Cref、Bref是飞机的参考面积参考弦长和参考的展长，我的理解就是所设计飞机的S，c，b这三个参数。———————————————以上是飞机的基本信息———————————————
Unreal浅做一个MetaBall
Raymaching其实就是实时场景的一种渲染方法。主要原理网上有很多详细介绍。简单来说就是，以摄像机为原点，发射很多条射线，而每一条射线以步长为单位向前采样，同时以采样点和最近的物体像素的距离为半径进行一个球形检测。检测到摄像机和场景像素在当前射线方向的距离差小于某个值，就表示射线到达物体表面，然后画这个像素。
从主题定价到订单定价：机器人基金的产业链观察
从 Optimus 成本结构看，执行器、丝杠、减速器、电机合计占整机 BOM 七成以上，供应链占硬件成本约 70%，组合重点配置的环节恰为单机用量大、价值量高的部分。中金公司认为，板块正从主题映射向产业验证切换，上游核心零部件技术壁垒高、价值量稳，确定性优于整机。三季度末基金前十大持仓占净值 54.95%，汇川技术 8.53%、三花智控 8.29%、科大讯飞 7.41%、大族激光 6.83%、中控技术 5.25%、恒立液压 5.02%、拓普集团 4.19%、绿的谐波 3.64%，与指数权重结构基本对齐。
C#实现不占用串口的串口监听与侦听技术：高效监控串口数据的最佳实践
本文详细介绍了如何实现不占用串口的串口监听与侦听技术，解决了传统串口监听可能带来的串口占用问题。通过使用虚拟串口、外部监听工具或第三方库，我们可以高效地实现串口数据的捕获与处理，适用于各种工业控制、物联网和嵌入式开发的应用场景。
智能化机器人系统的模块化设计自动化！
智能化机器人系统的模块化设计自动化，本质上是将系统工程中的“设计决策权”从人类专家部分转移给AI。它不是一个单一的工具，而是一套集成了建模、搜索、生成、验证的闭环工程方法论。短期：建立标准化的模块接口规范（如基于ROS 2的IDL），并编写脚本实现半自动代码生成。中期：引入知识图谱管理模块库，实现基于规则的模块推荐与组合检查。长期：探索强化学习+仿真，让系统自主探索和发现新的、非直觉的高效模块组合方式。
【k8s面试】超详细kubernetes面试题总结，面试必问!（附200道K8s Docker面试真题+答案详解
最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！
APM水下机器人实战：从零搭建高精度自主航行系统
本文详细介绍了如何基于开源APM飞控及其水下分支ArduSub，从零搭建高精度自主水下航行器。核心在于集成双天线RTK模块实现厘米级定位与精确航向，并配合MAVROS与ROS构建自主控制系统。文章涵盖了硬件选型、软件配置、自主逻辑开发及水池调试的全流程实战经验，为水下机器人爱好者与研究者提供了一套完整的自主航行系统解决方案。
从单机到柔性岛：工业连接器如何让机器人真正实现“一机多用”？
如今，一台机器人往往不只承担一道工序。搬运、焊接、涂胶、装配，末端工具在不同工序间快速切换，正在把传统的“专机+专用工位”带向更紧凑的柔性岛。但现场很快会发现：让机器人把工具取下来、再装上去，并不算难；真正难的是，工具切换后，动力、控制、反馈和介质能否同步、稳定地到位。一次连接如果不可靠，轻则需要人工复位，重则影响整段工艺节拍。对于自动化集成商和机器人应用端而言，工业连接器已不再是被动附件，而是把“工具可换”转化为“工艺可切”的基础接口。
LeRobot 机器人学习（Robot Learning）教程（二）经典机器人学
本文探讨了机器人学中基于学习的方法与传统动力学方法的对比与发展趋势。文章指出，传统方法依赖精确的动力学模型和大量人工调参，面临跨任务泛化能力弱、工程复杂度高、物理建模局限性等问题。随着机器学习技术的进步和机器人数据集的丰富，基于学习的方法展现出三大优势：(1)能够实现跨任务与实体的泛化；(2)降低对人类专业知识的依赖；(3)利用历史数据优化性能。文中以平面机械臂为例，分析了传统逆运动学方法的计算复杂性和环境适应性挑战，并指出基于学习的方案在处理高维感知输入、复杂接触动力学等方面具有明显优势。文章认为，结合物
手术机器人薄膜开关的5项医疗级验证：从消毒剂兼容到寿命测试的工程落地指南
A：电气安全 IEC 60601-1 / GB 9706.1，生物相容性 ISO 10993-1，EMC 按 IEC 60601-1-2，ESD 按 IEC 61000-4-2，供应商体系要求 ISO 13485。如果你正在做手术机器人或医疗设备的整机设计，欢迎在评论区交流面板选型、消毒流程定义和防护结构设计中的实际问题。手术室常用 75% 酒精、含氯消毒液、过氧化氢湿巾反复擦拭，面板的油墨、面涂和背胶都要经得住。：接触放电常见 ±8 kV、空气放电 ±15 kV，面板的接地层和面涂要配合整机设计。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
率能半导体 SS6944T四路半桥驱动芯片：60V/2.5A，覆盖纺织机械、工业自动化、办公自动化、机器人四大应用场景
率能半导体SS6944T是一款面向工业与自动化领域的四路独立半桥驱动芯片，支持8V–60V宽电压、2.5A峰值电流及双电源供电（±30V），集成浮动接地与内置3.3V LDO，可灵活驱动两个直流电机、一个步进电机或四个螺线管。其低导通电阻（440mΩ）、ETSSOP28封装带散热焊盘，兼顾高效率与紧凑布局。具备过流、过温、欠压保护及nFAULT故障输出，支持快慢衰减模式与输出并联，适用于纺织机械、工业自动化、办公设备与机器人等多场景，是高母线电压下多路电机驱动的理想解决方案。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
将物理先验嵌入机器人学习：从经典力学到 VLA 与 WAM
本文综述了将物理先验嵌入机器人学习的三条路径：数据与表示、模型架构、训练损失，强调其位置决定约束效力。通过夹取软物体案例，阐明运动学、动力学、接触与材料特性在任务中的分层作用。指出物理先验非万能，需匹配实际条件；强约束可加速学习，但误用会引入偏差。提出“有效刚度”等概念，强调主动探测与参数辨识的重要性，并警示仅靠单一方法无法保障安全执行，需结合在线验证与控制闭环。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
数字孪生如何支持具身智能？从Real2Sim、机器人训练到Sim2Real闭环
真正的技术升级，是把过去用于“看世界、管空间”的数字孪生能力，进一步转化为机器人能够使用的场景重建、空间语义、物理仿真、虚拟验证、训练评测和运营环境。验证成熟的仿真平台等基础软硬件还应进一步扩大应用。从AES等数字孪生技术基础进一步发展到AperOne的选型评测、仿真训练和运营闭环，可以看作这一技术路线的具体实践：数字孪生不再只是描述现实世界，而开始成为机器人理解、验证和进入现实世界的中间层。**核心关键词：**数字孪生、具身智能、机器人仿真、场景重建、Real2Sim、Sim2Real、机器人评测。
AMR 项目落地：机器人控制器硬件定制化需求复盘
本文复盘节卡与大族复合机器人控制器定制项目，揭示传统AMR控制器在复合机器人场景下的五大致命缺陷：实时域混杂、总线干扰、安全割裂、算力错配与硬件防护不足。提出“三域隔离”核心架构——移动实时域、机械臂实时域、感知AI域独立运行，通过分层硬件设计实现底盘锁止、手眼协同、安全互锁等关键时序精准控制。针对节卡轻载高频抓取与大族重载防爆工况，差异化定制算力、总线、供电与安全方案，验证了硬件IO优先于ROS消息、算力按需插拔的四大铁律，为复合机器人控制器量产提供可复用的标准化范式。
技术拆解：TactileGlove II 触觉数据手套与 RoboTact 机器人触觉传感器的关键参数
触觉传感是机器人技术中极难量化的环节：压力是标量，力是矢量，而触觉是一整片矩阵阵列。要捕捉人与物体接触的全部信息，需要高分辨率、高重复性的传感硬件，也需要把数据变成决策的软件链路。PPS（Pressure Profile Systems）在这一领域持续投入三十年，其电容式触觉传感技术路线与产品参数，值得科研与自动化团队参考。 PPS 的核心是电容式触觉传感技术：压力改变电极间距、电容随之变化，经标定曲线换算为压力与力值。相比电阻式方案，电容式在灵敏度与重复性上更稳定，传感器可做得极薄、可弯曲、贴合任意被测
Super Odometry 2.0：相机与激光雷达退化后，机器人如何继续估计运动
Super Odometry 2.0提出四层自适应机制，应对黑暗、重复走廊、浓烟等退化场景下的运动估计挑战。系统通过特征层筛选可靠观测，方向层识别弱约束方向，引擎层动态调整因子图融合策略，最终在外部感知失效时启用学习式IMU里程计。其核心为因子图与神经网络间的双向反馈——正常时用真实位姿训练模型，退化时由模型提供运动先验，实现互惠融合。实测验证覆盖200公里、800小时，单次路线2966米端点漂移仅20厘米，展现了强鲁棒性与实用性。
室外巡检机器人推荐：园区与厂区怎么选
室外巡检机器人推荐先看地形与任务：派宝机器人旗下的室外安防巡逻机器人 S5 具备全地形越障、十余类安全隐患识别与三级预警，适合园区、厂区、物业和物流仓储的室外巡检；室内楼宇可搭配室内安防巡逻机器人 S2，楼梯、坡道等复杂地形可搭配巡逻机器狗 G2。
不用神经网络！自己设计一款带记忆、同义词识别的轻量对话机器人（符号派小Demo）
本文介绍一种无需深度学习的符号主义对话机器人实现：通过同义词分组、状态记忆与候选回复池，构建可解释、可控的轻量级对话系统。代码基于C++，支持多话题识别、记忆递增与差异化回复，避免死板查表。虽无自主学习能力，但逻辑透明、易于扩展，适合教学与简单交互场景。
2026年农业采摘机器人市场报告正式发布：市场规模、十五五趋势与产业链全景一键获取
全球农业采摘机器人市场预计从2026年0.50亿美元增长至2032年1.01亿美元，复合增长率达12.3%。该技术融合机器视觉、智能控制与柔性抓取，核心应用于规模化果园与温室种植，推动智慧农业发展。产品分多臂（高效并行）与单臂（灵活适配）两类，竞争聚焦识别精度、低损伤抓取与成本控制。欧美企业技术领先，中国厂商加速追赶，产业链覆盖上游零部件、中游集成及下游应用。未来趋势为复杂环境适应、专用机型落地与成本下降，商业化进程受技术突破与验证进度影响。
智驱服务·灵动随行：FOC直流无刷驱动器在商用服务机器人中的应用方案
近年来，随着人工智能、传感器与移动计算成本的快速下降，商用服务机器人正从展会展台走向真实商业场景：餐厅与酒店的配送机器人、商场与展馆的导览机器人、写字楼与机场的清洁机器人、医院的物流传送机器人……可以预见，随着集成化、智能化与能效安全的持续进步，这一类驱动方案将在更广阔的商业空间中，成为服务机器人无声而坚定的“步伐”。但也要看到，服务机器人走向真实商用仍面临驱动层面的现实约束：室内静音要求倒逼PWM频率与电机选型、长时间运行的温升与续航矛盾、多机同场的通信实时性，都对驱动方案提出了比工业场景更细腻的要求。
首佳科技携手西安交大共建新材料联合研究院 加速机器人腱绳与高端材料产业化
通过关键材料、核心工艺及性能评价技术的协同攻关，公司有望持续强化从材料研发、产品验证到规模化生产的完整能力，巩固精品钢帘线业务的技术优势，并加快机器人腱绳及复合材料等新产品开发，为提升其在全球高端材料产业链中的竞争力与行业影响力提供支撑。作为以精品钢帘线为核心、向高端新材料领域延伸的制造企业，首佳科技将依托联合研究院，把精密金属丝加工、规模化制造及客户应用经验，与西安交通大学的材料研究及跨学科优势相结合，进一步贯通材料研发、产品验证与产业化链条，为主业技术升级和新材料业务拓展提供持续支撑。
启元机器人相关论文解读：HIL-UMI——让具身后训练摆脱「真机依赖」的人在环路框架
HIL-UMI提出一种无需真机试错的后训练框架，通过人类手持夹爪示范时，让模型实时“脑补”动作并比对差异，自动识别模型薄弱环节，仅在关键分歧点补充示范。结合能量分布检测与优势估计器，实现精准、高效的数据采集与训练优化。实验表明，在相同数据量下，其性能显著优于传统SFT与去优势机制版本，验证了“错题本式”学习的有效性，推动机器人后训练向低成本、自适应、分布式演进。
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