1 吴钊华介绍人形机器人发展现状。

吴钊华对比了今年与去年展会上人形机器人的变化，指出今年机器人已能执行简单任务，如叠衣服和捡东西。他提到春晚后机器人关注度提升，参展企业从十几家增至八十多家。现场展示了一款能拿取百事可乐瓶的机器人，但因检修暂停演示。

2 机器人抓取技术取得显著进步。

吴钊华介绍了机器人通过视觉和触觉传感器识别物体位置、颜色和表面摩擦力，实现精准抓取不同物品的能力。他指出，这类技术在AI和大模型如DeepSeek的推动下快速发展，已开始应用于商业场景。此外，他还提到机器人形态多样化，包括人形机器人和机械臂等。

3 人形机器人是未来发展趋势。

吴钊华讨论了轮式机器人和人形机器人的区别，指出轮式机器人技术门槛较低，但人形机器人更符合人类世界的设计需求。他提到人形机器人在商用场景的应用，如便利店导购和餐厅服务，以及机器狗在工业危险场景的巡检工作。

4 机器狗在巡检和工业场景中具有优势。

吴钊华介绍了机器狗在巡检任务中的应用，包括信号检测、异常发现和物理动作执行，主要通过传感器和摄像头完成机器狗在工业场景中对可靠性要求极高，如搬运危险物品需确保稳定性此外，机器狗还可用于搬运重物爬山，但续航和轻量化是技术挑战未来发展方向包括电池能量密度提升和轻量化设计。

5 人形机器人发展前景广阔。

吴钊华讨论了人形机器人的形态设计需与人类相似以适应环境，并指出灵巧手技术的进步推动了发展他对比了工业机械臂与人形机器人的应用场景，强调后者在家庭服务中的潜力，如家务和照顾老幼，有望解放人类从事创造性工作。

6 机器人应用场景多样化。

吴钊华讨论了机器人在工业、矿山、核工业等危险场景的应用，强调其替代人工完成重复性、高风险任务的优势，如机器狗在核辐射区域的作业。他还提到机器人在应急救援中的作用，如地震后探测生命迹象。此外，他对比了不同机械臂的灵活性差异，指出磁吸式设计在某些场景更具优势。

7 大语言模型和传感器提升机器人能力。

吴钊华介绍了大语言模型和传感器如何提升机器人识别和抓取能力机器狗价格下降应用广泛，巡检、搬运和宠物需求推动市场灵巧手等零部件展示技术进展。

8 机器人通过传感器模仿人类动作。

吴钊华介绍了机器人如何通过传感器模仿人类动作，并收集数据训练完成复杂任务。他提到机器人需要大量示范数据才能学会功能，这与大语言模型训练类似。此外，他还介绍了灵巧手的构造和电子皮肤技术，以及机器人如何分解任务完成叠衣服等复杂动作。

9 传感器在工业领域应用广泛。

吴钊华介绍了传感器在汽车和工业场景中的广泛应用，以及在机器人行业中的新应用。他指出，传感器在检测和识别方面表现优异，但在物理操作上仍有挑战。吴钊华认为，机器人自主完成任务的技术已非常接近实现，特斯拉等公司的进展推动了行业发展。

10 特斯拉机器人技术发展迅速。

吴钊华介绍了特斯拉机器人从2.5代到3代的快速迭代，强调软件驱动进步他分析了人形机器人通过海量数据训练适应不同场景的能力，并指出汽车零部件供应商在机器人硬件领域的优势吴钊华认为国内企业虽起步晚，但凭借快速追赶能力在硬件端存在明显机会。

11 国内供应链优势助力人形机器人发展。

吴钊华分析了国内在人形机器人领域的三大优势：应用场景丰富、供应链响应速度快、研发成本低他认为虽然行业目前处于早期阶段，但远期需求巨大，建议关注供应链中技术领先、卡位优势明显的公司特斯拉等企业已开始培养国内供应商，行业虽未形成规模收入，但增速显著。