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1、 編制單位（排名不分先后）上海機器人產業技術研究院 上海電器科學研究所（集團）有限公司 北京人形機器人創新中心有限公司 人形機器人(上海)有限公司 杭州宇樹科技有限公司 上海智元新創技術有限公司 深圳市優必選科技股份有限公司 北京小米機器人技術有限公司 上海傅利葉智能科技有限公司 上海節卡機器人科技有限公司 上海庫帕思科技有限公司 科沃斯機器人股份有限公司 上汽通用動力科技(上海)有限公司 五八智能科技（杭州）有限公司 上海 ABB 工程有限公司 庫卡機器人（廣東）有限公司 中國科學院沈陽自動化研究所 中國軟件評測中心 上海電器設備檢測所有限公司 蕪湖賽寶機器人產業技術研究院有限公司 中汽檢測

2、技術有限公司 上海添唯認證技術有限公司 重慶凱瑞認證服務有限公司 福建省特種設備檢驗研究院 上海儀器儀表自控系統檢驗測試所有限公司 深圳市人工智能與機器人研究院 合肥科大智能機器人技術有限公司 浙江靈巧智能科技有限公司 杭州漢德質量認證服務有限公司 江淮前沿技術協同創新中心 上海交通大學 復旦大學 同濟大學 上海大學 蘇州大學 湖南大學 北京工業大學 上海電氣集團股份有限公司中央研究院 工業和信息化部電子第五研究所 智昌科技集團股份有限公司 上海國評智檢機器人有限公司 中國科學院上海微系統與信息技術研究所 具身智人（北京）科技有限公司 南京天創電子技術有限公司 杭州國辰機器人科技有限公司 中移

3、(杭州)信息技術有限公司 上海颯智智能科技有限公司 之江試驗室 中晶新源（上海）半導體有限公司 常州檢驗檢測標準認證研究院 重慶凱瑞機器人技術有限公司 威凱檢測技術有限公司 上海思嵐科技有限公司 無錫巨蟹智能驅動科技有限公司 浙江華電器材檢測研究院有限公司 上海識度數字科技有限公司 上海工業控制安全創新科技有限公司 湖南省產商品質量檢驗研究院 1 前言前言 隨著人工智能、機器人、傳感器與材料科學等學科的快速發展，人形機器人正加速從技術孵化期邁向實際應用與產業落地，成為全球科技產業競爭的新高地。人形機器人作為具身智能體系與類人行為系統的具象化載體，代表了智能體從認知決策向物理執行延伸的關鍵方向，

4、正逐步走入制造、醫療、教育、家庭、文旅等多元領域，展現出廣闊的應用前景與深遠的社會影響。在技術快速演進的同時，人形機器人將具備自主感知、自主決策和自我演化的特性，傳統以工業機器人、服務機器人為對象的檢測認證體系，已難以全面覆蓋人形機器人在復雜環境中運行的多維檢測認證需求。建立科學、系統、權威的人形機器人檢測與認證體系，已成為推動其產業化落地與社會可持續應用的關鍵支撐。2016 年，在國家市場監管總局、國家發改委、工信部等多部委指導下，組建機器人檢測認證聯盟，支撐中國機器人認證（CR）制度頂層設計，推動 CR 認證升級，為我國機器人檢測認證工作提供有力保障。聯盟由承擔國家機器人檢測與評定中心(總

5、部)、國家機器人檢測與評定中心(沈陽)、國家機器人檢測與評定中心(廣州)、國家機器人檢測與評定中心(重慶)、國家機器人檢測與評定中心公共服務平臺（北京）、國家機器人檢測與評定中心公共服務平臺（蕪湖）六家機構的所在單位共同發起，促進機器人產業鏈的自主可控，幫助企業進入海外市場。面對人形機器人技術的快速迭代與產業加速發展的趨勢，機器人檢測認證聯盟積極響應行業需求，匯聚人形機器人企業、零部件企業、高校、科研院所、檢測認證機構、終端用戶等行業力量，編撰人形機器人檢測認證白皮書，推動建立具有前瞻性、開放性與適應性的人形機器人檢測認證評估體系，為行業企業提供合規發展的參考指南、引導技術發展與應用落地，為政

6、府主管部門提供政策制定的技術支撐，助力人形機器人產業化形成新質生產力。本白皮書由上海機器人產業技術研究院牽頭，依托機器人檢測認證聯盟及其人形機器人檢測認證工作組實施編制，過程中還得到了相關政府管理部門、行業協會、企業、高校的精心指導與大力支持，特此致以誠摯感謝。2 目 錄 前言.1 1 人形機器人產業發展現狀.3 2 人形機器人技術特征.5 3 人形機器人挑戰與風險.9 4 人形機器人檢測路徑.10 4.1 指導思想.10 4.2 檢測對象.10 4.3 測試手段.11 4.4 檢測專業.12 4.4.1 智能.13 4.4.2 安全.16 4.4.3 可靠.20 4.4.4 可信.22 4.

7、4.5 兼容.24 4.4.6 綠色.25 5 人形機器人標準需求.27 5.1 概述.27 5.2 方法標準.28 5.3 基本指標標準.28 5.4 應用指標標準.29 6 人形機器人認證規劃.30 6.1 認證標志.30 6.2 認證模式.31 6.3 認證發展路徑.32 6.4 采信互認.32 附錄 A 參考文獻.34 3 1 人形機器人產業發展現狀人形機器人產業發展現狀 中國人形機器人產業正處于快速發展階段，市場規模和技術水平不斷提升，政策支持和市場需求推動其成為未來產業發展的重要賽道，主要體現在以下幾個方面：（1）市場規模與增長潛力 根據中國信通院的人形機器人產業研究報告顯示，20

8、24 年中國人形機器人產業規模達到 27.6 億元，并預計在 2030 年發展為千億元市場。同時，根據高盛預測，全球人形機器人市場在技術革命性突破的理想情況下，2035 年市場規?？蛇_ 1540 億美元。（2）產業布局與技術創新 人形機器人集成了人工智能、高端制造、新材料等先進技術，本質是人工智能技術與機器人機電技術的深度融合。中國企業普遍認為 2025 年將是人形機器人的量產元年，產業正在量產的道路上加速奔跑。北京、上海、深圳、杭州等地在人形機器人領域的技術創新和產業布局處于全國前列，聚集了大量核心零部件企業和本體企業。2025 年 4 月，北京成功舉辦全球首場人形機器人半程馬拉松，“天工

9、Ultra”等機器人完成 21 公里挑戰，標志著人形機器人運動控制、續航調度、全地形導航等關鍵技術方面邁出重要一步，同時部分參賽機器人所暴露的問題也突顯出構建系統化、專業化測試與驗證體系的緊迫性。（3）政策支持 2024 年，工業和信息化部等七部門發布關于推動未來產業創新發展的實施意見，將人形機器人列為十大標志性產品之一。各地政府通過設立專項基金、提供稅收優惠等方式，降低企業研發成本，加速科技成果轉化。北京、上海、杭州等地紛紛出臺支持性政策措施，推動人形機器人產業的快速發展。（4）應用場景與市場需求 人形機器人在工業制造、養老陪護、醫療輔助、公共安全等民生領域的應用正逐步普及，不同場景對機器人

10、提出了差異化的感知能力、安全協作與情境理解等檢測需求。汽車制造業有望成為人形機器人規?；瘧玫南葘Мa業，對人形機器人精密操作與長期穩定性的檢測尤為關鍵；而在商用服務領域，人形機器人則 4 需重點驗證其交互響應能力與環境適應性。隨著應用的不斷拓展，人形機器人將由工業制造“能手”向生活服務“助手”轉變，相應的檢測體系也需從功能驗證延伸至場景適配與智能可信的系統性評估。（5）未來展望 盡管市場潛力巨大，人形機器人不僅將面臨功耗、硬件成本、端到端大模型部署成本等技術挑戰，還對檢測技術和認證體系提出了新的要求?？傊?，人形機器人產業將隨著技術進步和政策支持而加快發展，成為科技競爭的新高地、未來產業的新賽道

11、、經濟發展的新引擎。在這一進程中，檢測認證將發揮關鍵作用，在構建信任體系中承擔重要職能。5 2 人形機器人技術特征人形機器人技術特征 機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志，已成為全球新一輪科技和產業革命的重要著力點。人形機器人作為新一代人工智能最佳載體，已經成為全球科技和產業競爭的新高地。從人形機器人零部件的構成維度來看，人形機器人涵蓋了感知系統、決策系統、執行系統以及電池等多個關鍵組成部分，其中感知系統主要包括視覺、聽覺、觸覺等多維傳感器，用于環境識別與交互；決策模塊以處理器為核心，負責數據處理與任務規劃；執行模塊是機器人的

12、運動核心，包含直線關節模組、旋轉關節模組、靈巧手等部件。圖 2-1 人形機器人零部件構成示意圖 其中關節模組是人形機器人的最重要硬件模塊，不僅需要具備高功率密度、高響應性、高能量利用效率，同時需要承受動態沖擊，決定了機器人的運動能力、靈活度和成本控制；一體化關節模組將電機、減速器、編碼器、傳感器等關鍵部件整合于一體，為機器人提供了強大的動力支持和精確的運動控制，一體化設計不僅提高了機器人的整體性能和穩定性，同時降低了機器人的重量和成本，是機器人產業化的關鍵部分。從人形機器人技術架構維度分析，當前階段的具身智能人形機器人可分為“大腦”、“小腦”和“肢肌體”三部分。6 圖 2-2 人形機器人技術架

13、構示意圖 人形機器人“大腦”基于人工智能大模型技術，通過多模態模型、強化學習和多模態數據集訓練，管理和協調機器人完成各種任務功能?！按竽X”是機器人決策的核心，也是具身智能時代機器人區別于程序控制機器人（傳統工業機器人、服務機器人等）的關鍵環節。人形機器人“小腦”負責實現機器人軌跡規劃和運動控制（肢體驅動、姿態平衡等），主要由控制器、伺服驅動器、電機、傳感器等構成。人形機器人“肢體”包含仿人機械臂、靈巧手、腿足等，集成人體運動學、動力學、機械結構設計、新材料、傳感器等技術，實現高動態、高爆發、高精度的運動。人形機器人是“自動”與“自主”高度耦合的產物，其發展歷程可以追溯到20 世紀初期，經歷了從

14、初具人形的被動機構到大模型賦能、自主通用的全能機器人的演變。7 圖 2-3 人形機器人發展歷程 在人形機器人萌芽階段，機器人理論和技術從理論開始走向實踐，以日本早稻田大學為代表，開發了一系列雙足式機器人，能夠基本實現雙足行走功能和控制能力，初步實現擬人化的結構，但整體運動能力較弱。這一階段的人形機器人主要在實驗室環境中進行研究，只能適應簡單結構化的環境，功能相對有限。在人形機器人成長階段，在運動控制革命和智能感知技術的加持下，人形機器人智能化程度顯著提升，能夠完成更復雜的任務，人形機器人在視覺、力覺等模態傳感融合方面取得技術突破，通過融合感知數據，實現初步感知-決策閉環，能夠獨立、穩定地執行復

15、雜動作，并進行簡單判斷與任務執行。人形機器人開始應用到簡單的生產生活當中，對人形機器人安全與可靠性的要求不斷提高，開始逐步對人形機器人零部件進行安全、可靠性等方面的測試評定。在人形機器人突破階段，隨著 AI 大模型如大語言模型（Large Language Models，LLMs）、視覺語言模型（Visual Language Models，VLMs）、視覺語言動作（Visual Language Actions，VLAs）模型等技術快速迭代，以及多模態數據集的驅動，賦予人形機器人“大腦”理解物理世界的能力，能夠在非結構化環境中進行語義理解，具備自主決策、執行、推理和執行能力。特別是大規模數據

16、集的引入，如動作模仿數據、三維環境感知數據、人機交互數據采集，通過端到端模型訓練形成通用能力模型，使機器人具有泛化與遷移能力，逐漸提升人形機器人在復雜動態環境下運動控制與任務執行能力，配合高自由度、高集成度的人形機器人“肢體”，能夠保持對復雜環境較高的適應性和反應能力。人形機器人開始逐漸應用于制造業、服務業等標準化場景，對人形機器人整機智能化和可靠性 8 提出更高要求，檢測維度也從零部件過渡到整機的智能化、可靠性、安全等多維度的檢測評定，以確保人形機器人在各類典型場景下的安全、可靠應用。在未來，人形機器人將依托通用大模型賦能，向自主、通用、全能型方向進化，具備高度自主性與通用性。全模態感知系統

17、將賦予人形機器人精準識別復雜環境的能力，實現動態避障與智能決策，同時將具備復雜任務拆解與自主學習能力，支持多任務并行處理與持續優化，通用性、跨場景任務成為可能，推動人形機器人在工業制造、家庭服務、商業娛樂等領域實現復雜場景應用，同時也倫理與道德方面的沖擊。未來人形機器人發展任重道遠，擁有無限的潛力與可能。當前，人形機器人正處于突破階段。人形機器人將借助多 AI 大模型（語言、視覺、動作等），通過模型計算、大規模數據訓練實現任務執行，逐步應用于家庭、商業服務、工業生產等簡單標準化場景任務。9 3 人形機器人挑戰與風險人形機器人挑戰與風險 當前，人形機器人在實現類人行為與服務功能過程中仍面臨多重挑

18、戰與風險，涵蓋技術、商業、安全及法律等方面。技術方面，多模態感知系統雖已初步集成，但融合算法仍不成熟，難以支撐對復雜環境的穩定、準確理解與狀態感知。當前主流通用大模型在推理效率和邊緣部署方面仍面臨瓶頸，難以滿足實時性與能耗的雙重要求，進一步限制其在實際任務中的響應能力與適配性。與此同時，現有訓練場與測試場多聚焦于理想化或單一任務條件，缺乏對復雜、多變、人機混合環境的系統性驗證，導致算法在真實場景中的泛化與魯棒性仍顯不足。商業方面，硬件核心部件對進口依賴度高，關鍵零部件如芯片、控制器等仍受制于海外廠商，造成成本高與供應不穩定的問題。在系統軟件層面，高質量算法的開發、訓練與集成需要持續投入，對初創

19、企業形成不小的資金壓力。從應用來看，工業領域傾向于高性價比的專用機械設備，人形機器人在性能和成本上尚難以競爭；而在家庭服務等場景中，受限于安全性、穩定性及人機交互成熟度，其應用仍多處于試點階段，商業化步伐整體偏慢。安全方面，隨著人形機器人逐步進入公共空間與家庭生活等應用場景，其智能行為的不確定性、對人類隱私的潛在侵害以及對倫理邊界的模糊理解，在未建立完善檢測與認證機制的前提下，均可能演化為公共安全風險。法律方面，在人形機器人快速發展背景下，政策和法律體系相對滯后，面臨合規盲區和監管真空。一方面，缺乏專門面向人形機器人全生命周期的法規與標準，造成產品在隱私保護、倫理合規、安全責任等方面缺乏統一審

20、查依據。另一方面，具備自主交互能力的人形機器人在發生財產或人身事故時，其法律責任界定尚無明確路徑，增加了用戶疑慮與企業風險。同時，AI 大模型在機器人中的集成也帶來數據采集、語音識別與行為追蹤等隱私敏感問題。因此，人形機器人進入應用階段前，需要構建檢測認證機制，避免上述技術、商業、安全、法律的系統化風險，方可保障產業在規范、可信、高速的軌道上持續發展。10 4 人形機器人檢測路徑人形機器人檢測路徑 4.1 指導思想 以促智能發展、守安全底線、保本體可靠為指導思想，系統構建由檢測對象（涵蓋數據、模型、零部件、具身智能體至應用場景）、專業維度（覆蓋智能、安全、可靠、可信、綠色、兼容六大核心方向）與

21、測試手段（包括仿真、模擬與實物測試）三要素交織融合的立體化評估框架。該體系從底層要素出發，貫穿至系統層面的應用表現，形成覆蓋全生命周期、全鏈條的多維閉環檢測結構，既體現了對人形機器人復雜性本質的深刻理解，也為后續標準制定、能力驗證與產業落地提供了明確路徑與實踐依據。圖 4-1 人形機器人檢測體系架構 4.2 檢測對象 11 人形機器人作為融合感知、認知、交互與執行于一體的具身智能體，人形機器人的檢測對象被系統劃分為兩條相輔相成的技術路線：一方面，從“數據 模型 具身智能體 應用場景”的路徑，聚焦算法能力的構建與驗證，強調數據質量、模型可信性與行為合規性的全過程評估，適用于覆蓋大模型驅動下的智能

22、生成機制。另一方面，從“零件 部件 具身智能體 應用場景”的路徑，聚焦硬件構件的功能性能與系統集成，強調從結構層面的精密性、安全性到整體協同控制能力的分層檢測。兩條路徑在“具身智能體”節點高度匯合，并最終落地于實際應用場景的測試驗證，構成面向“類人化”目標的人形機器人檢測體系的核心骨架。從產業鏈維度看，該體系實現從關鍵部件性能評估到本體系統級驗證，再到典型任務適應性測試的逐層推進，完成從“部件合格”到“系統可靠”再到“場景勝任”的閉環鏈路；從技術迭代維度看，則通過構建標準化“訓練場”體系，實現數據生成、策略訓練與模型驗證的一體化流程，支持持續學習、策略演化下的動態評估與在線更新機制，確保人形機

23、器人在“訓練 驗證 部署”閉環中的全生命周期質量控制與可信保障。圖 4-2 人形機器人檢測對象 4.3 測試手段 人形機器人測試手段構成了檢測的重要創新方向，主要測試手段可劃分為仿 12 真測試、實物測試、環境模擬測試三類。仿真測試側重于對感知、決策模型的離線驗證與精度評估；模擬測試聚焦于本體結構、零部件性能與整機協同能力；而現場實物測試則強調在真實應用條件下對任務完成度、安全性和人機協作能力的系統性考核。為了更有效地支撐上述檢測工作，測試應引入“訓練場”與“測試場”體系。訓練場既包括虛擬仿真環境，也涵蓋現實物理平臺，可為數據采集、算法訓練與測試驗證提供統一、連續的場景基準，尤其適用于人形機器

24、人強化學習策略的收斂性評估與跨場景遷移能力測試。通過構建標準化、可復現的訓練場與測試場體系，有助于打通檢測與算法之間的壁壘，提升整體檢測覆蓋率、通用性與前瞻性，為人形機器人產業化落地提供更強技術保障。4.4 檢測專業 基于人形機器人整體指導思想，人形機器人檢測需同時關注六個核心專業維度，如圖 4-3 所示。圖 4-3 人形機器人檢測專業維度 智能：評估大小腦智能、肢肌體運動等能力的水平；安全：包括機械安全、電氣安全、協同安全及功能安全；13 可靠：考察機器人在壽命、平均無故障時間以及環境適應性；可信：涵蓋數據可信、算法可信以及行為可信；綠色：關注能耗效率、材料可持續性和生命周期影響；兼容：評估

25、其電磁兼容、協議兼容的適配能力。4.4.1 智能 人形機器人智能體系涵蓋“智能大小腦”以及“運動肢肌體”兩大核心環節，其復雜性與系統性在兩條檢測對象路徑中得到了全面體現：在以算法模型為核心的“數據 模型 具身智能體”路徑中，智能體系通過多模態感知融合、語言理解、任務規劃與策略生成等能力模塊加以呈現，重點評估機器人在語義感知、環境建模、邏輯推理及人機協作中的智能水平；而在以本體結構為基礎的“零件 部件 具身智能體”路徑中，智能體系則通過各類傳感器、執行器與運動控制系統的協同工作予以體現，測試內容覆蓋視覺與觸覺傳感鏈路的響應性、交互接口的穩定性，以及復雜動作執行中的動態平衡、自主調整與抗干擾能力。

26、面對日益復雜和動態的真實任務環境，人形機器人需要具備不僅能感知環境、理解語義，還能基于任務目標做出高效決策并通過肢體準確執行的能力。這一過程依賴于其內部高度耦合的“類神經控制結構”，即由“大腦 小腦 肢體系統”構成的具身智能閉環體系。所以，人形機器人智能檢測應重點關注大小腦智能、肢肌體運動兩大核心方向。4.4.1.1 大小腦智能“大腦”模塊主要基于多模態大模型，對來自多源傳感器的信息進行深度語義解析，完成環境建模、目標識別、意圖推理與行為規劃等復雜認知任務，是整臺機器人智能行為生成的核心引擎。該模塊需具備上下文感知、跨模態融合與推理決策能力，能夠在面對模糊、歧義甚至省略性的自然語言指令時，結合

27、歷史經驗與當前情境進行自主判斷與響應，體現出由大模型驅動的類人認知與理解能力?！靶∧X”模塊則承擔更加接近控制層面的協調任務，負責融合來自慣性、力覺、視覺等多源傳感器的信息，實時調節姿態、維持平衡、控制運動軌跡，是執行高頻控制與動作穩定的關鍵節點，具有很強的時效性和魯棒性。兩者共同協作，為 14 下層肢肌體系統提供策略指導與控制信號支持，實現穩定、協調、連續的運動過程。在測試項目上，大小腦智能應覆蓋感知、認知、決策與執行的完整鏈路。其中，感知算法測試包括視覺感知（如圖像識別、目標檢測、圖像分割、空間理解）和聽覺算法測試（如語音識別、語音對話、聲源定位）等多模態輸入的處理與理解；數據集方面，應檢驗

28、數據的規范性、準確性與一致性，確保感知信息在后續決策中的可靠性；認知與決策模塊則需評估模型的可解釋性、魯棒性以及在復雜環境中的自適應調整能力，確保機器人在多變條件下仍能保持穩定、高效的任務執行水平。此外，隨著大語言模型（LLM）、世界模型與認知架構的發展，具身智能體系的“思維能力”正逐步從傳統的指令驅動向主動感知、自主決策與情境預測演進。智能檢測體系也應順勢轉型，從僅評估行為輸出準確性，轉向評估認知過程的合理性、決策鏈條的透明性以及輸出內容的可控性與倫理邊界。通過對“大腦 小腦”結構的深入測試與系統建模，可以實現對人形機器人從信息輸入、認知處理、控制指令生成到動作輸出的全鏈條質量控制與可信保障

29、。這一檢測思路不僅推動機器人從“能用”邁向“可信”，更為其在服務、制造、教育、醫療等應用場景中的長周期穩定運行奠定堅實基礎。4.4.1.2 肢肌體運動 在人形機器人“肢肌體運動”層面，肢肌體系統不僅承擔直接的物理交互任務，更集中體現其結構集成、控制算法與感知反饋系統的融合程度，是具身智能能否“落地執行”的關鍵標志。肢肌體運動能力的檢測不僅僅是對單一部件性能的驗證，更是對機器人在任務驅動下實現動態協調性、姿態穩定性、操作精度等多目標控制能力的系統性驗證。在上肢運動方面，檢測需覆蓋機器人在柔順力控、精細操作與復雜交互中的表現能力。重點評估其在不同負載剛度、形態變化或位姿偏移條件下的操作魯棒 15

30、性、執行效率與運動軌跡一致性。尤其是在高精度場景中，還應測試其對毫米級誤差的容忍度與控制修正能力，驗證其在動態環境中保持動作精準性的能力。在靈巧手運動方面，作為高度模塊化的末端執行器，檢測需重點評估其觸覺感知鏈路的響應性能，包括受力變化的感知靈敏度、反饋環節的實時性與動作閉環的穩定性。此外，在低光、遮擋或視覺不可用的場景中，靈巧手是否能夠通過觸覺 力覺協同感知完成目標識別與任務執行，也是關鍵的智能化評估指標，體現其在復雜環境下的自主適應與操作能力。在下肢運動方面，檢測需聚焦于機器人在復雜地形條件下的穩定行走能力、抗擾動恢復能力與自適應路徑調整能力。測試項目應涵蓋典型不規則地形（如碎石、草地、臺

31、階、坡道、障礙區）中的雙足平衡性、步態自然度與落腳精度，并在外力擾動（如推拉力或沖擊）條件下，測試其重心重構、姿態恢復與防跌倒機制的綜合效能。尤其在模擬真實世界突發情境中，機器人能否完成連續步態重規劃并保持穩定移動，是衡量其控制系統成熟度的重要依據。該部分也應結合零力矩點、質心軌跡、關節電流變化等指標，形成量化的運動穩定性評價模型。未來，肢肌體運動測試范圍還將進一步擴展，覆蓋電子皮膚的感知性能、耐久性與智能交互能力等測試項目。為了實現對肢肌體運動能力的全面測評，檢測體系應設計訓練與測試一體化的場景平臺，通過“訓練場”與“測試場”的協同使用，覆蓋從策略學習到執行驗證的全流程。在訓練場中，機器人可

32、通過數據采集并進行復雜任務的策略學習、姿態練習、參數優化與擾動響應模擬，強化其在多任務協同、動作泛化與反應延遲補償方面的能力。在測試場中，則采用標準化、可復現的任務流程進行定量評估，包括搬運物品的穩定性、裝配任務中的誤差補償能力、障礙越過中的路徑規劃表現，以及多關節聯動的流暢性與節能表現，全面反映機器人在結構 控制 感知協同下的實際執行能力。此外，在高動態應用場景類測試項目中，還可設計“競速跑”、“越野行走”、“舞蹈表演”、“足球互動”等典型任務，通過長時序連續動作、高頻動態控制 16 與實時環境響應，全面展示機器人在非結構化場景下的綜合運動智能。這類任務不僅考驗機器人硬件結構的可靠性與耐久性

33、，更驗證其動作控制系統在面對非線性擾動、路徑突變與任務切換中的魯棒性與響應效率。同時，通過這些任務的執行表現，還可直觀呈現機器人在家庭服務、工業作業、物流搬運、公共交互及競技娛樂等多元領域的適用性與擴展潛力，推動其從實驗驗證向真實場景應用的轉化。4.4.2 安全 人形機器人安全是指機器人在設計運行環境及任務場景中，能夠有效保障人類生命財產、自身系統穩定以及周邊環境安全的能力。其核心在于通過多維度防護機制實現全方位安全，即在硬件結構、軟件算法、人機交互和環境適應等層面構建預防性安全保障體系，從機械安全、電氣安全、功能安全、協同安全等角度出發，避免因系統故障、控制失效或環境干擾引發人身傷害、財產損

34、失或社會風險。人形機器人安全具有高度集成性、任務多樣性與人機共處環境復雜性等典型特點，決定了其安全保障必須從底層結構到整體行為逐級展開、多層協同。人形機器人安全不僅涉及單一部件的可靠性，還關聯多個軟硬件系統間的動態耦合與協同控制。因此，人形機器人的安全基于“零件 部件 具身智能體 應用場景”的檢測路徑進行全鏈路評估。4.4.2.1 危險來源 人形機器人危險是指人形機器人固有的潛在傷害來源，即其設計、功能或運行中可能導致物理、心理或社會危害的固有屬性。所以針對人形機器人進行風險評估時，除依據 GB/T15706-2012（ISO 12100:2010）等標準外，還需利用全鏈致因過程模型的危害辨識

35、方法，充分收集考慮人形機器人風險觸發條件和潛在危險場景，基于機械危險電氣危險、熱危險、噪聲危險、震動危險、輻射危險、材料/物質產生的危險、人類工效學危險、與機器使用環境有關的危險、網絡安全危險、遠程升級危險、E/E/PE 控制領域的危險、AI 應用安全領域的危險、倫理道德危險等典型危險類型進行分析。17 表 4.1 人形機器人危險類型及典型示例 危險類型危險類型 具體危險典型示例具體危險典型示例 機械危險 碾壓；拋出；擠壓；切割或切斷；吸入或陷入；纏繞；摩擦或磨損；碰撞；噴射；剪切；滑倒、跌倒和跌落；刺破或刺穿；窒息。電氣危險 燒傷；化學效應；電死；墜落、甩出；著火；融入顆粒射出；電擊。熱危險

36、 燒傷；脫水；不適；凍傷；熱源輻射引起的傷害；燙傷。噪聲危險 不適；失去知覺；失去平衡；永久性聽覺喪失；緊張；耳鳴；疲勞；其他因干擾語音傳遞或聽覺信號引起的（機械、電氣）后果。震動危險 不適；脊椎彎曲??；神經失調；骨關節疾??；脊柱損傷；血管疾病。輻射危險 燒傷；對眼睛和皮膚的傷害；影響生育能力；突變；頭痛、失眠等。材料/物質產生的危險 呼吸困難、窒息；癌癥；腐蝕；影響生育能力；爆炸；著火；感染；突變；中毒；過敏。人類工效學危險 不舒服；疲勞；肌肉與骨骼疾??；緊張；其他因人為錯誤引起的后果(如機械的、電氣的)。與機器使用環境有關的危險 燒傷；輕微疾??；滑倒、跌落；室息；其他由機器或機器部件上的危

37、險源引起的后果。網絡安全危險 數據泄露（如用戶隱私信息被竊?。?；系統劫持（如遠程操控機器人）；通信協議漏洞導致指令篡改等。遠程升級危險 固件升級漏洞植入惡意代碼；升級過程中斷導致系統崩潰；未經驗證的更新引發功能異常；升級后權限管理失效（如越權訪問敏感模塊）。E/E/PE 控制領域的危險 電子元件失效導致控制功能執行失效；電磁干擾引發傳感器誤判；硬件冗余不足導致關鍵功能癱瘓；安全回路設計缺陷等。AI 應用安全領域的危險 算法偏見導致歧視性決策；自主行為不可預測（如越權執行危險操作）；深度學習模型被對抗樣本攻擊誤導；倫理邏輯沖突（如錯誤權衡）。倫理道德危險 用戶隱私濫用（如監控數據商業化）；責任歸

38、屬模糊（如機器人過失傷人時開發者與用戶責任爭議）；過度擬人化引發情感操控風險；算法強化社會不平等（如資源分配偏向特定群體）。人形機器人可以參照機械行業通用風險評估標準 GB/T15706-2012（ISO 12100:2010）風險評估的所有要求應適用。本標準提供了實施風險評估的要求和指導，包括基于危險識別的風險分析。該標準提出了實施風險評估時，應考慮的八大生命周期（運輸、裝配和安裝、試運行、設定、運行、清潔和維護、故障排查、報廢和停用）以及包含機械危險、電氣危險、熱危險、噪聲危險、震動危險、輻射危險、材料/物質產生的危險、18 人類工效學危險、與機器使用環境有關的危險、組合危險在內的十大類危

39、險類型。人形機器人作為具身智能的典型載體，相較于傳統的工業機器人、服務機器人等，人形機器人適用工作應用場景豐富，可承擔的工作任務多樣化。GB/T15706-2012（ISO 12100:2010）應用于人形機器人風險評估仍會有所不足：對自主性與動態決策能力的覆蓋不足。人形機器人依賴 AI 和機器學習，行為具有不可預測性，可能超出預設場景。GB/T15706-2012（ISO 12100:2010）基于靜態風險分析，缺乏對動態決策過程中實時風險演變的評估方法，例如機器人因學習算法在未知環境中做出突發動作，導致碰撞風險，該風險無法通過現有標準評估。動態與非結構化環境的適應性。人形機器人在開放環境（

40、如家庭、公共場所）中運行，環境高度不確定，而標準假設固定工作條件。例如機器人因環境感知錯誤（如誤判障礙物位置）引發事故，該風險無法通過現有標準評估。倫理與心理風險的忽視?，F有標準聚焦物理傷害，但人形機器人可能引發心理影響（如兒童過度依賴、用戶隱私泄露）或倫理爭議（如擬人化導致的欺騙性）。例如擬人化外觀導致用戶產生非理性信任，均未被納入評估范疇。多模態交互的復雜性。人形機器人通過語音、視覺、觸覺等多渠道交互，可能產生復合風險（如語音指令被干擾、視覺系統誤識別）。例如：嘈雜環境中語音指令被曲解，導致機器人執行危險動作，現有標準中的組合危險也未包含該類型危險與風險。4.4.2.2 機械安全 人形機器

41、人機械安全是指通過機械結構設計、材料選擇、運動控制及物理防護機制的綜合優化，確保機器人在運行過程中避免因機械故障、運動失控或物理接觸導致人身傷害、設備損壞或環境破壞的能力。人形機器人機械安全，一方面可以參照傳統的機械安全要求針對棱緣和拐角驗證、配合間隙、限位裝置、危險的運動部件防護等方面進行考慮，另一方面可以針對人形機器人的運動特點補充靜態穩定性以及動態穩定性的要求。4.4.2.3 電氣安全 19 人形機器人電氣安全是指通過電氣系統設計、絕緣防護、能量管理及故障控制等技術手段，確保機器人在運行、充電或維護過程中，避免因電氣故障（如短路、漏電、過載、電磁干擾等）引發觸電、火災、設備損毀或系統失效

42、的能力。目前由于人形機器人整機路線多樣化，且功率、規格、外形迥異，故針對人形機器人的電氣安全要求可以細化拆分至各電氣零部件的要求，參照已有針對各類型機器人的關鍵電氣零部件安全要求進行規定，例如：外殼、交流電源適配器、導線、電源軟電線、電線防護套、連接外部保護接地系統的端子、激光雷達、電機、過流保護元件、斷開電氣設備的器件、電池（組）及其配件。同時，可以補充考慮整機的通用電氣安全要求：輸入電流、對觸及帶電部件的防護、電氣間隙、爬電距離和絕緣穿透距離輸入電流、接觸電流、抗電強度、溫升、殘余電荷等等。4.4.2.4 功能安全 人形機器人功能安全是指通過系統化的設計與控制策略，確保人形機器人在其功能執

43、行過程中，即使因硬件故障、軟件錯誤、環境干擾或人為誤操作導致部分功能失效時，仍能維持安全狀態或執行預定義的安全響應，從而避免對人員、環境或自身造成傷害。人形機器人有別于服務機器人、工業機器人的工作場景工作任務局限，具備多場景工作能力，故一方面人形機器人可以按照不同的工作場景進行風險評估并提出特定的功能安全設計需求。另一方面人形機器人可以按照自身物理特性，設計提出基礎、通用安全功能：避免危險碰撞、緊急停止、操作空間限制、安全相關速度控制、安全相關力控制、防跌落等。同時，因為人形機器人作為具身智能的典型載體，由于其傳感器感知能力不足、控制器算力缺乏，執行器功率受限等問題而導致的感知失效、決策失誤、

44、執行錯誤等問題均會導致人形機器人整機層面的非預期/非期望動作從而造成危害。所以也可從感知、決策、執行的角度針對其預期功能安全進行考慮。4.4.2.5 協同安全 人形機器人協同安全是指在人類、機器人與運行環境三方主體之間建立持續 20 感知、實時互聯與動態應對機制，通過系統性風險防控與責任協作體系，實現風險降低后的整體安全狀態，主要考慮系統導向性、遠程操作性、同步性及自主性。該機制強調多主體聯動、環境感知反饋與自適應調整，確保人形機器人在復雜應用場景下的安全性、可靠性與韌性。圖 4-4 人形機器人協同安全 4.4.3 可靠 人形機器人作為融合機、電、材料、計算機、傳感器與控制等多學科技術的復雜系

45、統，其可靠性不僅體現為完成單一功能的能力，更是在長期運行、復雜環境和多任務負載下保持系統穩定、高效、精準運行的綜合能力。這種高度集成化與高度任務耦合的特性，決定了人形機器人的可靠性評估必須具備系統性與層級遞進性，需沿著“零件 部件 具身智能體 應用場景”的路徑逐步展開?？煽啃允侵府a品在規定的條件下、規定的時間內完成規定功能的能力。人形機器人的可靠性是指機器人在設計的工作條件、時間范圍內，持續穩定地完成預期功能的能力，涵蓋硬件、軟件、環境適應性和任務執行等多維度的綜合性能。其核心是確保機器人在復雜環境中安全、精準、高效地運行，避免因故障導致功能失效或危險情況。人形機器人的可靠性需要考慮環境適應性

46、、平均故障時間、壽命。4.4.3.1 環境適應性 人形機器人環境適應性是指人形機器人在不同環境條件下保持正常運作、完成指定任務的能力，涵蓋對溫度、濕度、氣壓、降水、風沙、輻射、振動、沖擊等自然因素的耐受性與動態調整能力。其核心目標是確保機器人在極端或多變氣候中仍能穩定發揮功能，避免因環境因素導致性能下降或損壞。21 環境適應性包括氣候環境適應性、機械環境適應性以應用環境方面的適應性等。其中，氣候環境適應性主要考慮高溫、低溫、濕熱、鹽霧、水、砂塵、太陽輻射等對人形機器人的影響；機械環境適應性主要考慮人形機器人運輸過程中造成的振動、沖擊、跌落等；應用環境的適應性主要考慮人形機器人在實際應用場景中對

47、環境的適應性，例如對極端天氣的適應性、復雜地形的適應性等。4.4.3.2 平均無故障間隔時間 在人形機器人的研制階段中期和后期、生產階段，通過可靠性驗證試驗驗證人形機器人的設計是否達到了規定的可靠性要求，可靠性驗證試驗的數據用于人形機器人可靠性評估工作，通常是評估產品的平均無故障間隔時間（Mean Time Between Failure,簡稱 MTBF），給出產品 MTBF 的置信下限。人形機器人平均無故障間隔時間反映了產品的運行穩定性。平均無故障間隔時間是衡量產品可靠性的重要指標，是產品在相鄰兩次故障之間的平均工作時間，它是可修復產品的一種基本可靠性參數，MTBF 主要考核偶發故障，是失效

48、率的倒數，通過 MTBF測評可以得到產品的失效率，MTBF 值越高，說明產品的可靠性越強，故障率越低。在人形機器人平均無故障間隔時間測試過程中，應根據人形機器人的特點和應用場景分析人形機器人的工作應力、環境應力和電應力，根據其應力情況確定任務剖面和環境剖面，制定出人形機器人綜合試驗剖面，以綜合試驗剖面開展平均無故障間隔時間測試。4.4.3.3 壽命 壽命試驗是指為了測定人形機器人在規定條件下的壽命所進行的試驗。壽命試驗主要考核耗損型故障。壽命試驗的目的是驗證人形機器人在規定條件下的使用壽命。壽命試驗適用于人形機器人的研制早期和中期，目的是發現人形機器人中可能過早發生耗損的零部件，以確定影響壽命

49、的根本原因和可能采取的糾正措施，驗證人形機器人在規定條件下的使用壽命是否達到規定的要求。人形機器人壽命試驗應對產品的研制現狀、耐久性、薄弱環節和試驗條件進行分析，制定試驗條件，可以結合產品加速試驗理論，通過對人形機器人進行高 22 溫老化、溫度循環熱疲勞、濕熱腐蝕老化、振動疲勞壽命試驗和運動序列加速等實現人形機器人的加速壽命測評。4.4.4 可信 人形機器人的可信性涵蓋數據可信、算法可信與行為可信三個核心維度，構成從感知到決策再到執行的全鏈條智能信任體系。在高度智能化、具身化的時代背景下，檢測的核心目標已從“是否可用”轉向“是否可信”。這一“可信”的內涵，遠不止系統運行是否穩定、算法輸出是否準

50、確，更是一套系統性命題，包括數據來源的可溯性、模型構建的可解釋性、行為邏輯的合規性、交互過程的透明性與倫理機制的可控性?；诖?，可信檢測體系的構建應沿“數據 模型 具身智能體 應用場景”四層路徑逐級展開，構建起從感知到決策再到執行全鏈條閉環的智能信任生態。4.4.4.1 數據可信 人形機器人的智能水平高度依賴于海量數據驅動的算法訓練，其數據質量在很大程度上決定了模型的性能表現與行為的安全穩定。因此，構建科學完善的數據可信評估機制，是推動人形機器人安全檢測體系建設的關鍵前提。首先，數據可信的核心在于建立清晰可執行的判定標準。這包括數據采集過程的合法合規性，數據本身的準確性、時效性和完整性，以及標

51、注流程的一致性與規范性。特別是在人形機器人涉及復雜人機交互、多模態感知與環境理解的背景下，訓練數據還應涵蓋邊界場景、極端情況等“長尾”內容，以確保模型具備足夠的泛化能力與風險應對能力。同時，還需強化對數據來源的合規性審查，防止因數據偏見、數據污染或隱私泄露導致的算法歧視、誤判或法律糾紛。在國際層面，數據合規正日益成為人工智能系統面臨的重大法律挑戰。以歐盟 AI 法案為例，其已將在人類健康、教育等敏感場景中應用的人形機器人歸類為“高風險 AI 系統”，明確要求其遵守通用數據保護條例（General Data Protection Regulation，GDPR）。其中包括數據最小化原則、用戶知情

52、同意機制、個人信息匿名化處理等要求，且在公共空間使用實時生物識別數據（如人臉識別）23 被嚴格限制，僅在國家安全等特定場景下可獲得豁免（如反恐行動）。此外，由于人形機器人往往通過攝像頭、麥克風、力覺傳感器等方式持續采集環境數據，極易涉及諸如家庭內部影像、語音指令、行為習慣等高度敏感信息。在歐盟，若相關產品由歐盟以外的企業研發（如中國、美國），還需面臨數據跨境傳輸限制，必須符合歐盟數據主權要求（如Schrems II裁決中確立的等效保護原則），或建立本地化數據存儲和監管機制。綜上所述，未來人形機器人檢測與合規體系應推動構建公開、透明、可追溯的數據資產管理機制，納入合規審核、偏差檢測、模糊匹配等評

53、價流程，為算法安全與智能可信提供制度保障與操作路徑。4.4.4.2 算法可信 隨著人形機器人越來越多地依賴深度學習、大模型等“黑箱式”算法來實現復雜的感知、推理與決策，其智能行為的不可解釋性問題逐漸凸顯，對算法可信性提出了前所未有的挑戰。在這種背景下，傳統以“準確率”為核心的算法評估方式已無法全面反映系統的安全性與可控性。構建科學完備的算法可信檢測體系，亟需引入“過程可解釋”、“風險可控”、“輸出可預測”等新型評價維度。例如，對于導航決策系統，不僅要評估其路徑規劃是否最優，更要關注其決策路徑是否具有邏輯一致性，是否能應對動態障礙和突發情況；對于大語言模型驅動的交互系統，回答內容是否合理、能否被

54、人類追蹤與解釋，直接影響用戶信任與行為安全。此外，算法在面對極端工況、異常輸入或倫理沖突時，是否具備足夠的魯棒性與邊界響應能力，也是衡量其可信水平的重要指標。人形機器人算法可信檢測，應從穩定性、透明性和可驗證性三大方向出發，構建涵蓋可解釋性測試框架、對抗性安全評估工具、行為一致性分析機制等在內的系統性檢測體系，為算法的“可信”建立可量化的驗證路徑。在法規層面，歐盟 人工智能法案 已對高風險 AI 系統提出明確合規要求，特別強調算法邏輯的透明性與技術文檔的完備性，要求企業提供可追溯的決策依據，杜絕“黑箱算法”的濫用。該法案明確禁止在關鍵決策場景（如養老服務資源的自動分配）中使用不可解釋的自動化模

55、型，尤其是深度學習系統和強化學習算法，其“不可控行為”可能導致嚴重的倫理偏離與安全隱患。大模型驅動的語言交 24 互系統因其難以追蹤的決策鏈條，更被列為重點監管對象，企業必須證明其模型不會因數據偏見或優化目標錯誤而產生不可接受的行為偏差。綜上所述，可信算法檢測不僅是技術問題，更是法律與倫理共治的交匯點，唯有在透明可解釋、合規可控的基礎上，人形機器人才能真正實現“可信智能”的應用落地。4.4.4.3 行為可信 可信不僅是“做得對”，更是“做得合適”。在人形機器人日益參與人類社會活動的背景下，其行為表現是否符合人類預期，是否遵循社會規范，是否具備足夠的安全冗余與應急反應能力，成為“行為可信”的核心

56、議題。檢測體系應探索構建以“價值對齊”為導向的行為評估機制，從行為意圖識別、執行路徑合理性、用戶感知一致性等角度評估機器人行為的社會可接受性。未來，可信檢測還將延伸至“責任追溯”體系的建設，明確當系統行為超出邊界或出現失誤時的責任歸屬機制，強化機器人在真實環境中的“可托管”屬性。在法規層面，歐盟人工智能法案要求高風險 AI 需通過強制性合規評估，包括風險緩解措施、魯棒性測試（如防止被惡意干擾）。要求 AI 系統符合“人類監督”原則（如機器人不得完全自主決定醫療方案）。綜上所述，人形機器人的可信檢測體系亟需從“功能正確性”向“社會適配性”延展，構建涵蓋行為價值、倫理規制與責任追溯的全鏈條評估體系

57、，推動機器人在真實社會中的安全、可信、可控運行。4.4.5 兼容 人形機器人的兼容性主要包括電磁兼容與協議兼容兩個方面，是保障系統穩定運行與多設備協同的重要基礎能力。由于人形機器人集成了大量高頻電子器件、無線通信模塊與多種傳感執行系統，其在復雜環境中的電磁干擾防護與通信協議適配尤為關鍵。兼容性問題往往具有系統性隱蔽性，需通過“零件 部件 具身智能體 應用場景”遞進式路徑進行分層驗證。4.4.5.1 電磁兼容 25 電磁兼容性要求是確保其在電磁環境中正常工作且不對其他設備造成干擾的關鍵技術指標。人形機器人需抵抗來自外部的電磁干擾（如靜電、射頻場、快速瞬變脈沖等），避免誤動作或性能下降。人形機器人

58、自身產生的電磁噪聲（傳導/輻射）需低于限值，避免影響周邊設備。4.4.5.2 協議兼容 協議兼容性是確保人形機器人、不同設備、系統或平臺能夠在異構網絡環境中穩定通信和協同工作的關鍵能力。其核心在于解決協議差異、數據格式沖突、安全策略不一致等問題。4.4.6 綠色 人形機器人綠色屬性包括能效水平、有害物質控制與碳足跡管理等核心指標，體現其在全生命周期內對環境影響的最小化要求。由于人形機器人結構復雜、部件眾多、運行周期長，其綠色性能不僅是設計優化的結果，更需要通過系統化檢測路徑進行全過程驗證。為此，應構建“零件 部件 具身智能體 應用場景”遞進式綠色評估體系，實現從材料選擇到整機運行的全鏈條綠色評

59、價。4.4.6.1 能效 能效是衡量人形機器人能源利用效率的關鍵指標，旨在推動節能環保、降低用戶使用成本，并引導行業技術升級。隨著人形機器人的規?；瘧?，人形機器人能效水平將成為行業關注點。4.4.6.2 污染控制 國家統一推行的電子信息產品污染控制自愿性認證實施意見中明確提出國家認監委與工業和信息化部采取措施鼓勵、支持電子信息產品的生產者、銷售者、進口者對其生產、銷售、進口的電子信息產品申請國推污染控制認證，對滿足國推污染控制自愿性認證的產品及相關獲證企業采取在廢棄電器電子產品處理基金征收上進行減免、優先納入政府采購計劃、推動國際互認以及強制性認證對國推 RoHS 認證結果的采信等措施。有害

60、物質包括：26 （1）鉛（Pb）（2）鎘（Cd）（3）汞（Hg）（4）六價鉻 Cr(VI)（5）多溴聯苯（PBBs）（6）多溴二苯醚（PBDEs）隨著人形機器人進入家庭等場景，與兒童、老人等的接觸，有害物質的控制成果關鍵性綠色要求。4.4.6.3 碳足跡 碳足跡認證通過量化產品全生命周期的溫室氣體排放，驗證其環境影響的國際通行方法。對于幫助企業應對碳關稅、滿足 Environmental social and governance（ESG）要求并引導綠色消費發揮著重要作用 為了系統評估人形機器人在環境層面的影響，碳足跡的核算應貫穿其從研發、制造、運輸、使用到回收的全生命周期過程?？蓞⒖紘H標準

61、 ISO 14067溫室氣體 產品碳足跡 量化要求與指南，結合產品生命周期評價模型，對機器人在不同階段所產生的溫室氣體排放量進行定量分析。這一方法有助于企業明確排放源頭，優化設計方案，提升環境績效，同時也為認證體系提供科學、可比的碳排放評估依據。27 5 人形機器人標準需求人形機器人標準需求 5.1 概述 人形機器人產業健康發展離不開標準、檢測、認證的支撐，目前其處于發展的初級階段，預期將在眾多場景下廣泛應用，包括工業制造、商業服務、家庭服務、高危/救援以及醫療等。人形機器人的組成相較于傳統機器人更為復雜，其核心零部件、功能模塊、肢體部件、數據、模型、具身智能體需要從安全、可靠、可信、智能、兼

62、容、綠色六個關鍵技術維度，形成方法標準、基本指標標準和應用指標標準。通過仿真測試、實物測試和環境模擬測試手段開展人形機器人檢測與評估。為了快速推動人形機器人產業第三方測評、認證需求，機器人檢測認證聯盟將廣泛采用各類先進標準，包括各類國標、行標、團標，以及經過專家評定的認證技術規范。圖 5-1 人形機器人標準需求示意圖 28 5.2 方法標準 方法標準需具有可復現、可驗證的測試方法，包括安全、可靠、可信、智能、兼容、綠色等六個方面：1）安全方面，需要機械安全、電氣安全、功能安全、協同安全等測試方法/規范標準；2）可靠方面，需要運動穩定性、環境適應性及任務可靠性評估標準；3）可信方面，需要數據可信

63、性驗證、算法透明性評估及行為合規性檢測方法標準；4）智能方面，需要智能大小腦（決策與控制能力）、運動肢肌體（動態協調與操作精度）的測試方法/規范標準；5）兼容方面，需要電磁兼容、通信協議兼容等適配性指標標準；6）綠色方面，需要能效、有害物質限值、碳足跡管理等全生命周期綠色評估標準。5.3 基本指標標準 基本指標標準應提供量化指標，包括核心零部件性能閾值、功能模塊接口規范、具身智能體軟硬件一體化指標，涵蓋了零件、部件、數據、模型和具身智能體的標準。1）零件標準需求，包括伺服電機、減速器、控制器、攝像頭等零件的評價指標及對應的測評方法。2）部件標準需求，包括靈巧手、雙足系統、柔性皮膚等部件的評價指

64、標及對應的測評方法。3）數據標準需求，包括通過真實、融合等單一或組合方式構建的訓練集、測試集、驗證集，全生命周期中各階段的質量評價指標及對應的測評方法。4）模型標準需求，包括對各類模型的性能、功能、安全等維度開展驗證的評價指標及對應的測評方法。5）具身智能體（人形機器人）標準需求，包括符合性指標和分級指標及對應的測評方法。29 5.4 應用指標標準 應用指標標準需要場景導向的專用評估標準，確保檢測內容具備行業針對性與任務適配性，在基本指標標準外給出特定的指標要求，包括工業制造、商業服務、家庭服務、高危/救援以及醫療等應用場景。應用指標標準需進一步研究制定。1）工業制造場景專用標準需求，例如聚焦

65、物料搬運、裝配作業等任務的精密操作與長期穩定性指標。2）商業服務場景標準需求，例如覆蓋導覽、配送、表演等場景的交互響應與環境適應性要求。3）家庭服務場景標準需求，例如強化安全監護、情感陪護等功能的安全性與隱私保護能力。4）高危救援場景標準需求，例如規范應急處置、安防巡檢等任務的環境適應性與任務可靠性要求。5）醫療輔助場景標準需求，例如明確康復訓練、護理陪伴等功能的倫理合規性與操作安全性指標。30 6 人形機器人認證規劃人形機器人認證規劃 6.1 認證標志 中國機器人 CR 認證標志按照國家市場監督管理總局、國家發展和改革委員會、工業和信息化部、國家標準化委員會等五部委聯合發布的關于推進機器人檢

66、測認證體系建設的意見（國質檢認聯2016622 號）及機器人產品認證標志管理要求確立，由五部委對我國機器人檢驗檢測認證體系進行統籌規劃和管理，作為國家推動的高端認證品牌該認證將推動機器人產業高質量發展，中國機器人CR 認證標志如圖 6-1 所示。圖 6-1 中國機器人 CR 認證標志 標志中：CR 標志代表國家機器人認證，基本圖案由 C、C 和 R 三個字母組成，分別代表 China，Certification 和 Robot，字母 C 內嵌隱含 R 字母的機器人圖案，具有三層含義，China Robot、China Robot Certification 和 Robot Certificat

67、ion，表示安全和 EMC 為質量底線；認證機構名稱字母“ABCD”為實施該認證的認證機構名稱信息縮寫；技術專業標識符可靠、信息安全、功能安全、智能代表四個技術專業，通過某項專業認證的產品，方塊為認證等級所代表的顏色，否則為灰色；31 數字等級色條等級由低到高分為 5 個等級，L1 最低，L5 最高等級顏色由紅逐漸過渡到綠色；二維碼該二維碼將錄入企業產品獲證信息，供用戶查詢。機器人檢測認證聯盟統一制定、發布認證標志，對認證標志實施監督管理。機器人產品，必須獲得機器人檢測認證聯盟成員單位的檢測機構出具的型式試驗報告和聯盟成員單位的認證機構頒發的認證證書，并在認證有效期內，方可使用認證標志。6.2

68、 認證模式 在人形機器人認證的評價方式上，針對不同的認證對象（如零部件、整機、系統與集成）、不同的責任主體（如制造商、集成商、運營商等）、不同的環節（如設計環節、生產環節、驗收環節等），采用不同的評價方式，并結合產業及產品發展特點，對現有認證模式進行適時的創新和嘗試，使人形機器人認證更能符合產業發展的需求。人形機器人產品認證可參照 CR 認證采用的評價方式，根據國際現行認證八大通用模式，并結合目前國內人形機器人產品生產的現狀，采用其中的第一類和第五類模式，即型式試驗（模式 A）和型式試驗+首次工廠檢查+獲證后監督（模式 B）。此外，針對人形機器人產品的特點，部分認證項目上在研發環節就要介入，以

69、避免企業因設計失誤造成的整改成本。人形機器人出廠后通過訓練學習，其能力會得到進一步提升，對于人形機器人能力認定未來可參考人員不同技能或崗位認定的方式進行。如 ISO 17025 基于實驗室人員授權的要求包括確定能力要求、人員選擇、人員培訓、人員監督、人員授權和人員能力監控等，以此為基礎評定測試人員、報告編制人員、報告審核人員和報告簽發人員等。對于人形機器人群組系統的服務活動水平的服務認證，要從實際使用的角度出發評價機器人的水平高低。服務認證是基于顧客感知、關注組織質量管理和服務特性滿足程度的新型認證制度。而對于人形機器人群組服務活動的評價可借鑒服務認證的基礎上進行創新，通過服務特性檢驗或檢測、

70、服務設計審核、服務管理審核、顧客調查等多種方式開展此類認證工作。32 與傳統對象的認證模式不同，人形機器人認證模式需打破“一證到底”的傳統思路?？紤]到人形機器人大量采用基于強化學習和模仿學習的算法模型，其行為邏輯具備自我優化、自主演化的特性，傳統靜態版本檢測難以全面覆蓋潛在風險。因此，認證模式中應引入模型生命周期管理機制，覆蓋從訓練數據審查、模型透明性評估，到行為軌跡回溯、策略變化監測等全過程，確保系統演化在可控、可追溯的范圍內進行。6.3 認證發展路徑 當前人形機器人產業處于快速發展階段，技術不斷迭代、產品不斷升級、應用領域不斷擴大，相關技術標準會不斷升級迭代。在此過程中，人形機器人認證所依

71、據標準或技術規范應采用不同形式，包括國家標準、行業標準、經確認的團體標準和認證技術規范，并鼓勵有利于產業高質量發展的各類標準納入 CR 認證技術體系。人形機器人 CR 認證目錄的建立是人形機器人檢測認證體系建設的關鍵環節。目錄可從三個維度進行構建：首先是產業鏈維度，應覆蓋包括零部件、組件、具身智能體、系統與集成等典型對象，達到固鏈強鏈的作用；其次是技術迭代維度，覆蓋數據、模型到具體智能體，推動行業技術不斷發展；最后是應用場景維度，隨著應用場景的不斷擴大，逐步覆蓋工業制造、物流、環境清潔、信息傳播、建筑等典型應用場景。6.4 采信互認 當前人形機器人產業處于起步發展階段，首先推動人形機器人認證結

72、果在財政專項、稅收減免、金融信貸、科技研發、重大工程等方面的采信使用，引導企業申請認證，引領市場采信證書。隨著人形機器人在工業制造、商貿物流、家庭護理、養老康復等場景下的不斷應用，加強 CR 認證結果在各場景下的采信對于打通人形機器人制造商與用戶之間溝通信任的橋梁發揮著重要作用，從而實現人形機器人產品的規?；瘧煤驮诟鲌鼍跋碌馁x能。33 不斷加強國際技術交流，通過國際主流技術機構、相關國際合作組織，逐步實現機構間檢測認證結果互認到認證制度間的互認，發揮認證作為國際貿易通行證的作用，解決人形機器人產品“出?！边^程中面臨的技術貿易壁壘，促進人形機器人產品的國際化。34 附錄附錄 A 參考文獻參考文

73、獻 1 工業和信息化部.人形機器人創新發展指導意見 Z.2023:2 INSTITUTION B S.Robots and robotic devices.Ethical design and application of robots and robotic systems.Guide:S.British Standards Institution,2023:3 國家標準化管理委員會.服務標準制定導則 考慮消費者需求:S.國家標準化管理委員會,2022:4 ISO/IEC:17025.General requirements for the competence of testing and calibration laboratories:S.International Organization for Standardization,2017:5 IEC127:2025 Guidelines for safety related risk assessment and risk reduction for collaborative safety system:35 機器人檢測認證聯盟 地址:上海市普陀區武寧路 505 號 郵編:200063 電話:021-62574990-640/18801970610 郵箱:TCAR_CR 網址:www.china-