机器人算法、系统和架构十年演进

2015-2025年机器人技术实现跨越式发展：算法从传统控制转向大模型驱动的具身智能，深度学习重构感知与控制层，RT-1等模型实现自然语言到动作的端到端生成；系统从刚性执行升级为柔性协同，支持多任务链和预测性维护；架构演进为"通用底座+分布式执行"，采用异构计算和Transformer统一处理多模态数据。这些突破使机器人从结构化场景迈向复杂未知环境，在工业、服务等领域展现出更强

机器人感知技术十年演进

摘要： 机器人感知技术十年（2015-2025）经历了从障碍检测到世界模型构建的范式迁移。2015年聚焦简单障碍检测（如2D LiDAR），2020年转向场景理解（深度学习驱动的语义分割与多传感器融合），2025年核心演变为可决策的世界模型（BEV与Occupancy Network统一空间表征）。关键技术突破包括时序感知、多模态BEV融合及数据闭环能力的工程化，使感知从孤立物体识别升级为支持复杂

机器人诊断系统十年演进

摘要： 机器人诊断系统在2015-2025年间经历了从手工排障到流程化运维再到闭环治理的三阶段演进。2015年依赖工程师经验，2020年通过工单和Runbook实现流程化，而2025年则形成以“证据-处置-防复发”为核心的自动化闭环，成为Robot SRE的核心组件。关键能力包括触发式证据包（Replay Bundle）、自动分诊、变更归因、动作编排（如降级/回滚）及场景库驱动的防复发机制。系统成