中兴人形机器人重大发布！

5G与6G03-13

重要信息在具身智能赛道集体陷入卷算力、卷机械本体自由度的同质化内卷时，人形机器人在各行业落地的核心痛点正愈发尖锐，人机协作产线中，低效的通信链路不仅无法满足实时响应要求，更让昂贵的算力大量消耗在补偿性计算中，产业发展陷入算力越堆越高而落地成本居高不下的巨大困局。针对这一行业顽疾，5G与6G公众号（ID：angmobile）了解到中兴通讯3月13日首次公布重构的具身智能数字神经系统，跳出固有技术...

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的巨大困局。针对这一行业顽疾，5G与6G公众号（ID：angmobile）了解到中兴通讯3月13日首次公布重构的具身智能数字神经系统，跳出固有技术路径，打造全栈自研的数字神经系统，完成了从神经中枢、神经末梢到神经通路的全链条技术布局，以四大核心突破重构具身智能算力分配逻辑，同时锚定95%以上核心技术国产化率目标，为具身智能从实验室走向规模化产业落地，开辟了全新的结构性路径。人机协作在当下，重大脑、轻神经，机器人需要操作员频繁下达指令才能完成复杂任务，系统响应速度和协同效率难以满足工业场景需求。为了弥补这一缺陷，行业往往通过增加算力来进行预测与补偿，结果导致大量计算资源被用于弥补通信与控制链路效率不足，实验室成果亮眼，却难以转化为产线可用的成熟方案。人体的智能运转，靠的不只是大脑皮层的高阶认知能力，更依赖高速的神经传导与分级中枢的协同分工，让底层实时调节任务无需占用高层认知资源。带来的启示是，如果信息传递足够快、足够可靠，那么系统决策所需的算力就可以显著降低。借鉴这一结构，中兴通讯将具身智能系统划分为神经中枢、神经末梢、神经通路三个层级，并通过自研技术形成完整架构，以通路提速、算力减负为核心逻辑，探索具身智能规模化落地的新路径。在神经中枢层面，中兴通讯强调轻量化和能效优化，而不是单纯追求算力规模。其自研“览岳A1”芯片以200TOPS算力、15W功耗和超过13TOPS/W的能效比，为机器人实时感知与决策提供算力基础，同时避免传统方案中依赖高功耗GPU的模式。配合ZTE Robot OS操作系统，可统一调度多种异构机器人平台，5G与6G公众号认为可解决当前行业开发环境割裂、接口不统一的问题。在模型层面，70亿参数的VLA多模态模型实现视觉、语言与动作的融合，使机器人能够将自然语言指令直接映射为物理动作，从而在保证交互灵活性的同时保持端侧推理效率。在执行端，中兴通讯将感知与操作能力集成到神经末梢。其22自由度灵巧手（如下图）在重量仅480克的情况下可实现20牛顿指尖输出力，并集成触觉、力觉和温度感知能力，使机器人能够对环境变化进行细粒度反馈。同时，高性能驱控系统提供高功率密度与精确控制能力，使机器人在执行复杂动作时保持稳定与精度。这种高密度感知与执行能力，可为中枢层实时决策提供丰富的环境信息。为了缩短训练与部署周期，中兴通讯还构建了名为RealMirror的高保真物理仿真平台。通过仿真预训练+真实微调的模式，机器人可以在虚拟环境中完成大量训练，再在真实场景中进行少量校准，由此5G与6G公众号认为可大幅降低实际部署的试错成本，并提升系统对不同应用场景的适应能力。在上述架构基础上，中兴通讯将技术重点放在最关键的神经通路。其核心目标是构建高速、智能且通用的信息传递机制，从而使中枢与末梢能够形成高效闭环。首先，通过基于5G-A技术构建的“数字髓鞘”，系统端到端延迟被压缩到5毫秒以内，使机器人能够实现类似神经反射的高速响应。在这一模式下，系统可以根据环境实时状态进行控制，而不必依赖复杂的预测模型，从而减少计算负担并提升能效。其次，中兴通讯提出“数字突触”的概念，通过语义编解码技术，让通信链路具备一定的信息理解能力。系统在传输过程中能够对数据进行语义筛选与压缩，既降低带宽需求，又确保关键语义信息完整传递。由此5G与6G公众号预计部分认知任务可以在边缘侧或通信链路中完成，从而进一步减轻中央算力压力。同时，为了解决机器人产业长期存在的协议碎片化问题，中兴通讯构建统一协议栈，实现不同设备之间的互联互通。通过统一通信语言与接入方式，5G与6G公众号认为企业在集成机器人系统时不再需要针对不同设备开发大量接口，从而降低部署成本并提升整体协同效率。此外，这一数字神经系统具备持续进化能力。当机器人在执行任务过程中遇到能力边界，系统可触发风险感知机制，通过人机协同完成问题处理，并将新经验转化为可复用知识，在不同机器人之间共享。5G与6G公众号认为这种在线学习、知识沉淀、跨设备共享的机制，可使机器人系统能够在实际应用中不断提升能力。在技术架构之外，中兴通讯还将自主可控作为重要目标，其数字神经系统核心技术国产化率目标达到95%以上。目前相关技术已经在南京滨江智能制造基地开展验证与应用孵化，为具身智能机器人在制造场景中的规模化应用提供实验基础。综上，总体上分析，5G与6G公众号认为中兴通讯探索出了一种新的技术逻辑，即具身智能的关键不只是更大的模型或更复杂的机器人结构、更大的算力，而是系统整体效率，当通信通路足够快速且具备一定智能能力时，大规模算力需求可被重新分配，机器人系统能够以更低成本实现更高性能。这种以连接重构算力分配的思路，为具身智能从技术验证走向产业规模化提供了全新有力路径。喜欢关注我们 ↓↓↓就请关注我们→我们聚焦：5G/5G-A、智算、AI、低空智联、星地融合、卫星互联、车联、物联、6G、F5G/F5G-A。商务合作请联系微信15026472759。喜欢分享本文 ！","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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