9月8日：《机械工程学报》2025年第15期最受关注论文推荐

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东南大学机械工程学院刘庭煜等 认为， 随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合，以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式，人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术，主要研究人体行为语义的智能识别与理解，展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨，有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先，以人体行为识别技术的发展脉络为基础，深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程，为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础；其次，针对工业场景的特殊需求，重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状；在此基础上，对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估，并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展；最后，结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术，展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。

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北京理工大学机械与车辆学院黄思翰等认为，工业元宇宙是元宇宙技术在工业领域的垂直应用，重塑了工业领域生产制造模式与工业生态。随着工业5.0的兴起，以人为本的智能制造(人本智造)理念逐渐引起关注。围绕人本智造系统的工业元宇宙开发，实现了两大新兴理念的深度融合，并展现出巨大的研究价值与潜力。提出面向工业元宇宙的人本智造系统数字孪生建模与分布式虚拟协作方法，旨在解决工业元宇宙的人的数字孪生模型快速定制以及多人在虚拟制造场景高效协作的难题。建立基于元模型的人的数字孪生快速定制方法，借助机器视觉实现人与数字孪生模型的虚实映射与动态交互，融合制造系统生产要素模型奠定工业元宇宙的模型基础。提出面向元宇宙空间的多人协作方法，建立服务器-客户端分布式接入框架，实现多人的数字孪生集成与交互，为多人异地、实时在线的虚拟制造场景高效协作提供支撑。通过人本智造系统的双人协同上下料场景验证该方法的有效性。

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东华大学纺织工业人工智能技术教育部工程研究中心张洁认为，欧盟工业 5.0 赋予了智能制造新的时代内涵——以人为本，促进了人本智造 ( 以人为本的智能制造 ) 的快速发展。作为人本智造的核心范式之一，人机协作已成为近年来工业制造领域的研究热点。因此，对人机协作的过去和未来进行全面分析：梳理人机关系发展与演变，探讨人机协作模式的迭代与融合，归纳人机协作在多个领域的典型应用，展望人机协作未来发展愿景与技术突破方向。从工业化发展历程与人机共情程度的耦合关联中，阐述人机关系的发展与演变过程。基于人机关系及其协作特点，对制造系统人机协作模式的迭代与融合进行分析与总结。归纳人机交互、人机协同和人机共生三种人机协作典型模式在产品装配、机器人控制、自主驾驶等领域的应用，讨论不同人机协作模式在实际应用中存在的不足与挑战。展望人机协作未来愿景与发展方向，探讨未来人机协作时代需要突破的新技术、新理论，以期促进制造系统人机协作迈向人本智造新的层级。

探花

浙江大学机械工程学院王柏村等认为，在工业4.0迈向工业5.0的过程中，以人为本的智能制造(人本智造)是智能制造的创新发展范式，旨在以人的福祉为核心价值，重塑人在生产制造过程中的主体地位，推进未来工业迈向以人为本、可持续性、韧性。对人体运动行为进行分析，是理解人的运动意图，推动人本智造创新发展的关键。以面向人本智造的人体运动数字孪生研究为切入点，梳理人体运动建模、人体运动感知、人体运动分析等使能技术及其研究进展。重点围绕单元级、产线级、车间级三个维度，讨论人体运动数字孪生在人本智造领域的典型应用。最后，对面向人本智造的人体运动数字孪生进行展望。

榜眼

中移杭州信息技术有限公司高晗认为，非侵入式脑机接口 (Brain-computer interface, BCI) 技术作为一种新兴的人机交互方式，在机器人控制领域展现了广阔的应用前景。首先概述其发展背景与重要性，并深入探讨脑电信号的生理基础，阐明脑电图 (Electroencephalography, EEG) 以其无创性和便捷性成为 BCI 系统的常用测量手段。随后，分析了典型 BCI 范式的优劣特点和适用场景——包括主动式如运动想象、反应式如稳态视觉诱发电位 (Steady-state visual evoked potential, SSVEP) 、事件相关电位 P300 ，以及结合多种范式优势的混合范式，展示了这些范式如何实现复杂且高效的机器人控制任务。此外，系统地介绍了 EEG 信号采集、预处理及模式识别的关键步骤，强调了深度学习在提高解码精度方面的作用，同时也指出了其面临的挑战，如数据量需求大和模型解释性差。最后，总结了 BCI 技术的发展趋势和研究挑战，提出了推动非侵入式 BCI 技术在实际机器人控制应用中进一步发展的方向。综上所述，不仅对非侵入式 BCI 技术在机器人控制领域应用进行了探讨，还强调了该技术在未来可能带来的变革性影响，为后续研究提供参考和启发。

状元

北京航空航天大学机械工程及自动化学院陶永等认为，当前人形机器人技术正在加速演进，已成为全球科技创新与产业升级的新高地。在“人本智造”理念下，人形机器人作为具身智能的重要代表，具有广阔的发展前景。针对人形机器人技术多学科交叉、体系复杂与高度集成的特点，结合该领域的最新研究成果与发展动态，综述人形机器人的技术现状及发展趋势。首先，介绍人形机器人的定义与发展历程，从技术水平、产业格局、政策支持等方面描述国内外现状，对比总结典型技术发展特征与产品特色。重点剖析了核心零部件、环境感知与场景理解、步态控制与灵巧操作、具身智能与大模型、人机共融与交互、操作系统与工具链等关键核心技术，讨论其实现途径与当前研究进展。进而，介绍人形机器人在特殊服役环境、智能制造、家庭及社会服务等领域的典型应用，并探讨其在新兴应用领域的拓展潜力。进一步，围绕技术瓶颈和应用难题，分析当前人形机器人发展面临的主要挑战。最后，针对以人形机器人为代表的具身智能在多模态垂直大模型、高算力仿真训练平台以及安全与伦理等方面的发展趋势进行了展望。希望在总结把握人形机器人前沿技术发展动态的同时，为相关研究人士提供参考与启发，助力推动我国人形机器人技术进步与产业化发展。

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责任编辑：杜蔚杰

责任校对：张 强

审 核： 张 彤

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