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绍兴市(越城区、诸暨市、上虞区、嵊州市、柯桥区、新昌县)
平凉市(灵台县、泾川县、崇信县、华亭市、静宁县、庄浪县、崆峒区)
襄阳市(保康县、南漳县、樊城区、谷城县、老河口市、枣阳市、宜城市、襄城区、襄州区)
雅安市(荥经县、芦山县、宝兴县、天全县、雨城区、汉源县、石棉县、名山区)
孝感市(孝南区、应城市、大悟县、安陆市、汉川市、孝昌县、云梦县)
金华市(义乌市、金东区、武义县、浦江县、永康市、兰溪市、磐安县、东阳市、婺城区)
秦皇岛市(海港区、山海关区、青龙满族自治县、卢龙县、北戴河区、昌黎县、抚宁区)
白山市(浑江区、临江市、抚松县、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县)
黄冈市(黄梅县、麻城市、团风县、英山县、红安县、罗田县、蕲春县、武穴市、浠水县、黄州区)
鸡西市(麻山区、城子河区、鸡东县、鸡冠区、虎林市、梨树区、滴道区、恒山区、密山市)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
达州市(通川区、万源市、达川区、渠县、大竹县、宣汉县、开江县)
张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)
苏州市(相城区、姑苏区、张家港市、吴中区、昆山市、吴江区、常熟市、虎丘区、太仓市)
龙岩市(上杭县、武平县、新罗区、长汀县、漳平市、永定区、连城县)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵德县、共和县、贵南县)
晋城市(城区、陵川县、阳城县、泽州县、沁水县、高平市)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
衡水市(桃城区、武邑县、阜城县、饶阳县、景县、安平县、枣强县、深州市、冀州区、武强县、故城县)
汕头市(澄海区、潮阳区、南澳县、濠江区、潮南区、金平区、龙湖区)
和田地区(洛浦县、墨玉县、皮山县、和田县、和田市、于田县、策勒县、民丰县)
遵义市(汇川区、凤冈县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、绥阳县、仁怀市、播州区、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、赤水市、正安县、习水县、余庆县)
昆明市(官渡区、西山区、安宁市、石林彝族自治县、盘龙区、宜良县、呈贡区、晋宁区、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、富民县、五华区、东川区、寻甸回族彝族自治县)
防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)
新乡市(卫辉市、封丘县、长垣市、卫滨区、辉县市、牧野区、新乡县、红旗区、延津县、原阳县、凤泉区、获嘉县)
恩施土家族苗族自治州(利川市、鹤峰县、来凤县、咸丰县、巴东县、恩施市、宣恩县、建始县)
南京市(江宁区、秦淮区、鼓楼区、玄武区、建邺区、浦口区、栖霞区、六合区、高淳区、溧水区、雨花台区)
嘉兴市(海宁市、嘉善县、平湖市、南湖区、海盐县、桐乡市、秀洲区)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
吉安市(万安县、吉州区、遂川县、泰和县、青原区、永丰县、吉水县、安福县、峡江县、新干县、吉安县、永新县、井冈山市)
鞍山市(台安县、铁西区、立山区、岫岩满族自治县、千山区、海城市、铁东区)
丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县)
鹤壁市(山城区、浚县、淇县、鹤山区、淇滨区)
凉山彝族自治州(喜德县、美姑县、德昌县、木里藏族自治县、昭觉县、会东县、越西县、雷波县、布拖县、会理市、宁南县、金阳县、普格县、冕宁县、甘洛县、西昌市、盐源县)
攀枝花市(盐边县、西区、仁和区、东区、米易县)
汕尾市(海丰县、陆河县、城区、陆丰市)
泉州市(德化县、金门县、石狮市、惠安县、安溪县、丰泽区、晋江市、南安市、洛江区、永春县、泉港区、鲤城区)
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内蒙古自治区
信阳市(淮滨县、罗山县、商城县、潢川县、浉河区、光山县、固始县、息县、平桥区、新县)
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常州市(溧阳市、天宁区、金坛区、钟楼区、武进区、新北区)
汉中市(镇巴县、宁强县、勉县、南郑区、汉台区、佛坪县、城固县、略阳县、留坝县、西乡县、洋县)
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吕梁市(方山县、石楼县、汾阳市、临县、交口县、交城县、柳林县、离石区、孝义市、兴县、岚县、文水县、中阳县)
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亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)
泰州市(高港区、泰兴市、靖江市、兴化市、海陵区、姜堰区)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁市、奎屯市、新源县、霍城县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、巩留县、特克斯县、尼勒克县)
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九江市(庐山市、修水县、武宁县、永修县、共青城市、浔阳区、彭泽县、濂溪区、柴桑区、都昌县、瑞昌市、德安县、湖口县)
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儋州市
定西市(通渭县、漳县、渭源县、安定区、岷县、陇西县、临洮县)
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梧州市(龙圩区、蒙山县、苍梧县、藤县、长洲区、万秀区、岑溪市)
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天水市(甘谷县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、秦安县、清水县、武山县)
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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。