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衡水市(冀州区、饶阳县、深州市、安平县、故城县、阜城县、景县、武邑县、武强县、枣强县、桃城区)
山南市(桑日县、贡嘎县、错那市、乃东区、浪卡子县、琼结县、隆子县、洛扎县、曲松县、扎囊县、措美县、加查县)
张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)
齐齐哈尔市(讷河市、拜泉县、富拉尔基区、昂昂溪区、龙江县、甘南县、依安县、碾子山区、富裕县、建华区、泰来县、铁锋区、克山县、梅里斯达斡尔族区、克东县、龙沙区)
邵阳市(邵阳县、新邵县、洞口县、新宁县、大祥区、北塔区、城步苗族自治县、双清区、隆回县、绥宁县、武冈市、邵东市)
沈阳市(辽中区、和平区、于洪区、苏家屯区、沈河区、铁西区、康平县、皇姑区、大东区、浑南区、沈北新区、法库县、新民市)
泉州市(晋江市、石狮市、丰泽区、南安市、泉港区、金门县、惠安县、洛江区、鲤城区、德化县、安溪县、永春县)
清远市(阳山县、连州市、佛冈县、清城区、英德市、连山壮族瑶族自治县、清新区、连南瑶族自治县)
赣州市(大余县、信丰县、于都县、石城县、全南县、兴国县、上犹县、龙南市、安远县、章贡区、崇义县、南康区、宁都县、会昌县、寻乌县、瑞金市、赣县区、定南县)
滨州市(无棣县、沾化区、邹平市、博兴县、滨城区、惠民县、阳信县)
锡林郭勒盟(锡林浩特市、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、镶黄旗、正蓝旗、多伦县)
双鸭山市(集贤县、宝山区、尖山区、四方台区、饶河县、岭东区、友谊县、宝清县)
咸阳市(长武县、秦都区、渭城区、淳化县、泾阳县、永寿县、乾县、彬州市、礼泉县、旬邑县、三原县、兴平市、杨陵区、武功县)
荆州市(监利市、公安县、荆州区、江陵县、洪湖市、沙市区、松滋市、石首市)
澳门特别行政区
大理白族自治州(弥渡县、鹤庆县、洱源县、巍山彝族回族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、云龙县、大理市、宾川县、漾濞彝族自治县、剑川县、永平县)
焦作市(孟州市、解放区、沁阳市、博爱县、山阳区、温县、马村区、武陟县、修武县、中站区)
张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、高台县、甘州区、临泽县、山丹县)
辽阳市(白塔区、弓长岭区、灯塔市、文圣区、宏伟区、辽阳县、太子河区)
广西壮族自治区
阳泉市(矿区、郊区、城区、平定县、盂县)
晋城市(沁水县、泽州县、阳城县、高平市、陵川县、城区)
衡阳市(衡山县、衡东县、祁东县、雁峰区、珠晖区、耒阳市、石鼓区、南岳区、衡阳县、衡南县、常宁市、蒸湘区)
淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)
南宁市(横州市、隆安县、江南区、兴宁区、西乡塘区、良庆区、邕宁区、宾阳县、武鸣区、青秀区、上林县、马山县)
信阳市(潢川县、新县、平桥区、光山县、淮滨县、固始县、息县、商城县、浉河区、罗山县)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、开远市、河口瑶族自治县、个旧市、泸西县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、元阳县、绿春县、弥勒市、屏边苗族自治县、建水县)
海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)
德阳市(中江县、什邡市、罗江区、绵竹市、旌阳区、广汉市)
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运城市(芮城县、永济市、新绛县、闻喜县、垣曲县、夏县、河津市、盐湖区、稷山县、绛县、临猗县、万荣县、平陆县)
自贡市(大安区、沿滩区、自流井区、荣县、富顺县、贡井区)
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崇左市(江州区、龙州县、宁明县、大新县、天等县、扶绥县、凭祥市)
绥化市(庆安县、安达市、海伦市、望奎县、北林区、明水县、青冈县、肇东市、兰西县、绥棱县)
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普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区)
阜新市(清河门区、彰武县、海州区、新邱区、细河区、太平区、阜新蒙古族自治县)
梅州市(丰顺县、梅江区、梅县区、兴宁市、五华县、大埔县、平远县、蕉岭县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
百色市(右江区、那坡县、田林县、凌云县、隆林各族自治县、西林县、乐业县、田阳区、靖西市、德保县、平果市、田东县)
铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)
玉林市(博白县、兴业县、容县、福绵区、玉州区、陆川县、北流市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)
日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)
西藏自治区
泸州市(龙马潭区、纳溪区、江阳区、古蔺县、合江县、叙永县、泸县)
沧州市(任丘市、东光县、泊头市、盐山县、沧县、肃宁县、孟村回族自治县、海兴县、运河区、献县、河间市、青县、黄骅市、新华区、南皮县、吴桥县)
大庆市(萨尔图区、龙凤区、林甸县、肇源县、大同区、肇州县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区)
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攀枝花市(东区、米易县、西区、盐边县、仁和区)
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海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、德令哈市、乌兰县、都兰县、格尔木市、天峻县)
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鹤岗市(南山区、向阳区、萝北县、东山区、兴安区、绥滨县、兴山区、工农区)
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襄阳市(南漳县、襄州区、谷城县、樊城区、宜城市、老河口市、襄城区、枣阳市、保康县)
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4月23日下午，中新社记者探访神舟二十号航天员陈中瑞的故乡——河南省安阳市滑县陈大召村。其老家的小院内一派热闹景象，家人与亲朋好友默契协作，为次日共同观看发射直播搭建防晒设施。(记者李超庆李贵刚）
“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。