在处理复杂任务和支持智能自动化的需求不断攀升的推动下，人形机器人技术正在以前所未有的速度发展。人工智能在计算、感知以及运动控制方面取得的重大突破，正在促使这些机器人走出实验室，迈向物流、检查以及医疗保健等真实应用场景。它们擅长承担危险或重复性的工作，通过机器视觉、人工智能推理以及传感器融合技术灵活适应动态变化的环境。
过去十年，工业无人机完成了从“航拍工具”到“数据采集”的身份切换。这是个不小的进步，但当应用场景真正深入到油气管道、输电线路、风机叶片、桥梁隧道这些复杂工业环境时，一个根本性的问题开始浮现：通信受限、时效不足、云端计算正在逼近能力边界。
校验是将写入数据与原文件逐位比对，报错代表链路存在偏差。正规芯片不良率仅PPM级别，多数问题源于电源、时序、连接、软件配置等操作环境因素。
本文系统探讨嵌入式软件相较于通用软件在单元测试层面的特殊性，深入研究AI驱动的自动化测试在提升效率与覆盖率方面的优势。
机器人系统对嵌入式计算提出了严峻要求，它需要实现低延迟实时通信、多传感器集成以及确定性性能，这些功能都需在复杂的中间件栈中协同运作。ROS 2 凭借其数据分发服务（DDS）通信架构、模块化软件生态系统以及对嵌入式 Linux 的支持，已成为机器人领域的事实标准。
以太网供电（PoE）技术通过省去单独的电源线简化了部署——既降低了成本，又加快了安装速度。