行业现状与人才供需矛盾 - 具身智能行业面临"有钱招不到人"的困境，尽管公司融资充足且岗位开放多，但实际offer发放审慎，反映出行业进入精打细算的保守发展阶段 [1] - 当前产品成熟度不足（本体/算法/数据），底层技术突破拐点未现，企业更倾向储备核心技术人才（如人形机器人稳定性、数据规模化应用等方向） [1] - 行业洗牌周期预计持续2-3年，企业选择"储备干粮过冬"策略，求职者需技术硬实力与研究方向高度适配 [1] 技术社区资源体系 - 具身智能之心知识星球覆盖国内外40+开源项目、60+数据集及主流仿真平台，提供40+技术学习路线（含强化学习/VLA/Diffusion Policy等16个细分领域） [12] - 社区成员来自斯坦福、ETH、清华等顶尖高校及优必选、小米等头部企业，建立内推机制直通30+具身公司招聘 [12][7] - 技术资源覆盖全产业链： - 硬件端：汇总芯片/激光雷达/IMU等零部件厂商 [25] - 算法端：强化学习/多模态大模型（理解+生成）/VLA模型等17类技术方案 [35][45][47][51] - 应用端：机械臂抓取/四足机器人/sim2real等9大场景 [62][64][59] 行业研究基础设施 - 建立全球实验室/公司数据库：收录斯坦福、港科大等高校实验室及智元机器人、傅里叶机器人等企业 [15][17] - 研报体系覆盖大模型/人形机器人等领域，跟踪30家企业动态 [20][13] - 仿真平台资源包含通用机器人仿真和真实场景仿真两类，配套开源项目助力快速验证 [33][27] 人才发展路径 - 针对入门者：提供机械臂策略学习/机器人导航等基础技术栈，配套PDF书籍（如概率机器人、运动学教材） [8][23] - 针对进阶者：设置触觉感知/视觉语言导航等前沿方向，含传感器应用、多模态算法集成等深度内容 [37][43] - 职业支持：组织产业大佬直播（含顶会专家）、圆桌论坛，实时解答求职/研究方向选择问题 [2][71] 典型应用场景案例 - 机械臂领域：涵盖位姿估计/抓取策略/任务数据表示全流程方案 [62] - 移动机器人：提供双足/四足机器人从仿真到硬件的完整资源 [64] - 复合系统：整合"轮式/四足+机械臂"硬件方案设计指南 [66][67]