eaiadminandClaude Code
c1af86c934
按用户指示做**一包提交**，不按工作流拆分。本提交刻意混合了多条并行线：
· 本地 ASR 接管：audio 成为与 chat/embed/image/video 同等的路由类别
（IsLocalRoute 单一判据、audio 健康探测、default_audio_route、
auto 占位、GET /api/ai/routes/audio、回退云端时界面明示「音频已出网」）
· LLM 调用层：ctx 贯穿、ToolCall/ToolSchema、EmptyCompletionError /
TransientUpstreamError（按错误类型而非文案判重试）
· 编排 Agent：general_assistant orchestrate/persistence/spec_driver
· 联网搜索：internal/search（playwright）
· 网盘：backend + 前端
· 前端 UI：导航/路由/工作台若干页
· 交付文档：DELIVERY.md / AR04 / 部署文档的「无 Python」表述据实改写，
新增 eai_agentplatform-asr.service、asr.env、clonezilla-cleanup 清 ~/asr-poc
不分拆的原因：dev 早期，粒度不该打断工作节奏。且实测过——这些改动
**在编译上是同一个单元**（llm.go 的 ctx 签名变更牵动 12 个调用点，
chat_message.go 的 ctx 改动又与编排重写同处一个 hunk），拆出来的中间态编不过。
详见 TOP_CODING_RULES.md G14.5 与 bugs_and_errors.md E09。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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{"code":0,"data":{"message":{"role":"assistant","content":"## 制定报告框架与关键问题清单\n\n以下为规划稿。作为“规划者”，我先锁定报告框架、关键问题与执行拆解；后续撰写正文时可按此推进，避免返工。\n\n## 一、报告定位与边界\n\n- **研究对象**：通用人形机器人，兼顾双足与轮式/轮足形态。\n- **产业链范围**：上游核心零部件与算力软件、中游整机制造与具身智能系统、下游应用场景与运营服务。\n- **对比地域**：中国、美国、欧洲、日本、韩国。\n- **时间口径**：现状以近 3 年为主，市场预测延伸至 2030 年。\n- **输出目标**：形成“产业链图谱 + 成本/技术/玩家对比 + 场景成熟度 + 趋势风险”的分析报告。\n\n## 二、报告框架\n\n1. **摘要与核心结论**\n - 产业链关键判断、国内外差距、投资/产业机会。\n\n2. **产业链总览与界定**\n - 上中下游划分、价值分布、技术架构、商业化阶段。\n\n3. **上游：核心零部件**\n - 成本结构与价值量占比\n - 减速器、伺服电机、控制器、传感器、丝杠、编码器、执行器、芯片/算力、电池/热管理\n - 技术壁垒、国产化率、卡脖子环节、降本路径、代表供应商\n\n4. **中游：整机制造**\n - 技术路线：电驱/液压、双足/轮式、端到端/分层控制\n - 本体平台、运动控制、具身智能大模型\n - 量产能力、BOM 成本、供应链、商业模式\n\n5. **下游：应用场景**\n - 工业制造、物流仓储、商业服务、家庭服务、医疗康复、特种作业、教育科研\n - 场景成熟度、ROI、付费意愿、规模化瓶颈\n\n6. **国内外主要玩家对比**\n - 海外：Tesla、Figure、1X、Agility、Boston Dynamics、Apptronik 等\n - 国内：优必选、宇树、智元、傅利叶、小鹏、小米、达闼、开普勒、星动纪元等\n - 对比维度：技术路线、成本、量产进度、客户/订单、软件生态、融资与股东\n\n7. **市场空间、趋势与风险**\n - 市场规模预测、驱动因素、技术拐点、政策环境\n - 风险：技术路线变化、商业化不及预期、估值泡沫、安全伦理\n\n8. **结论与建议**\n - 产业端、投资端、政策端建议。\n\n9. **附录**\n - 数据来源、术语表、公司清单、时间线。\n\n## 三、关键问题清单\n\n| 类别 | 关键问题 | 对应章节 |\n|---|---|---|\n| 上游 | 人形机器人 BOM 中，减速器、电机、丝杠、传感器、控制器各占多少？ | 上游 |\n| 上游 | 哪些环节国产化率低、壁垒高？降本路径是什么？ | 上游 |\n| 中游 | 主流技术路线有哪些？电驱是否成为共识？ | 中游 |\n| 中游 | 头部玩家是否具备量产能力？BOM 成本降到多少？ | 中游 |\n| 中游 | 具身智能大模型在整机中扮演什么角色？ | 中游 |\n| 下游\n\n\u003cdetails\u003e\u003csummary\u003e📋 本次由通用编排拆分执行\u003c/summary\u003e\n\n##### 制定报告框架与关键问题清单\n\n以下为规划稿。作为“规划者”，我先锁定报告框架、关键问题与执行拆解；后续撰写正文时可按此推进，避免返工。\n\n## 一、报告定位与边界\n\n- **研究对象**：通用人形机器人，兼顾双足与轮式/轮足形态。\n- **产业链范围**：上游核心零部件与算力软件、中游整机制造与具身智能系统、下游应用场景与运营服务。\n- **对比地域**：中国、美国、欧洲、日本、韩国。\n- **时间口径**：现状以近 3 年为主，市场预测延伸至 2030 年。\n- **输出目标**：形成“产业链图谱 + 成本/技术/玩家对比 + 场景成熟度 + 趋势风险”的分析报告。\n\n## 二、报告框架\n\n1. **摘要与核心结论**\n - 产业链关键判断、国内外差距、投资/产业机会。\n\n2. **产业链总览与界定**\n - 上中下游划分、价值分布、技术架构、商业化阶段。\n\n3. **上游：核心零部件**\n - 成本结构与价值量占比\n - 减速器、伺服电机、控制器、传感器、丝杠、编码器、执行器、芯片/算力、电池/热管理\n - 技术壁垒、国产化率、卡脖子环节、降本路径、代表供应商\n\n4. **中游：整机制造**\n - 技术路线：电驱/液压、双足/轮式、端到端/分层控制\n - 本体平台、运动控制、具身智能大模型\n - 量产能力、BOM 成本、供应链、商业模式\n\n5. **下游：应用场景**\n - 工业制造、物流仓储、商业服务、家庭服务、医疗康复、特种作业、教育科研\n - 场景成熟度、ROI、付费意愿、规模化瓶颈\n\n6. **国内外主要玩家对比**\n - 海外：Tesla、Figure、1X、Agility、Boston Dynamics、Apptronik 等\n - 国内：优必选、宇树、智元、傅利叶、小鹏、小米、达闼、开普勒、星动纪元等\n - 对比维度：技术路线、成本、量产进度、客户/订单、软件生态、融资与股东\n\n7. **市场空间、趋势与风险**\n - 市场规模预测、驱动因素、技术拐点、政策环境\n - 风险：技术路线变化、商业化不及预期、估值泡沫、安全伦理\n\n8. **结论与建议**\n - 产业端、投资端、政策端建议。\n\n9. **附录**\n - 数据来源、术语表、公司清单、时间线。\n\n## 三、关键问题清单\n\n| 类别 | 关键问题 | 对应章节 |\n|---|---|---|\n| 上游 | 人形机器人 BOM 中，减速器、电机、丝杠、传感器、控制器各占多少？ | 上游 |\n| 上游 | 哪些环节国产化率低、壁垒高？降本路径是什么？ | 上游 |\n| 中游 | 主流技术路线有哪些？电驱是否成为共识？ | 中游 |\n| 中游 | 头部玩家是否具备量产能力？BOM 成本降到多少？ | 中游 |\n| 中游 | 具身智能大模型在整机中扮演什么角色？ | 中游 |\n| 下游\n\n##### \n\n（本子任务结果为空）\n\n##### \n\n（本子任务结果为空）\n\n##### \n\n（本子任务结果为空）\n\n##### \n\n（本子任务结果为空）\n\n##### \n\n（本子任务结果为空）\n\n\u003c/details\u003e","timestamp":"2026-09-25 22:16:38","type":"text"},"is_plan":false,"is_expert":false,"stream":false},"error":null,"message":"success"} |