具身智能机器人十大发展趋势 物理实践与模型协同驱动 - 物理实践是具身智能的本质，物理模拟器构建高保真训练环境，世界模型提供环境内部特征，三者融合可训练机器人的感认知能力[3][26] - 融合后能实现接触与非接触交互的感认知训练，为决策控制奠定基础[3][26] 多层次端到端决策 - 多模态大模型启发认知与规划研究，结合生命科学成果和实时控制模块，增强机器人在非结构化环境的泛化性[5][29] 融合生命科学的智能控制 - 模型预测控制的动态优化能力与强化学习的自适应决策结合，再融合生命科学的冗余多环路控制机制，提升机器人适应性[8][33] 生成式AI驱动设计 - 通过生成式AI对电机、减速器、结构等硬件统一优化，结合工材领域成果，实现硬件与控制策略的协同优化[10][36] 软硬件一致性 - 硬件开发阶段预置算法接口规范，算法设计内嵌物理约束，通过联合仿真验证实现系统一致性[12][39] 具身智能机器人大工厂 - 在仿真环境中整合自然语言交互、环境生成、本体设计等模块，实现快速设计和高质量系统产出[14][43] 大规模高质量数据集 - 基于物理实体采集与仿真合成构建数据集，提升机器人构型优化、训练效率及跨场景迁移能力[15][46] 机器人集群与人协同 - 多智能体协同机制构建机器人集群，提升安全性与共情能力，促进人机融合[17][49][50] 跨学科开源社区 - 需信息科学、材料科学、生命科学等多学科协作，聚集全球顶级专家推动技术探讨与产业链融合[19][53] 安全评估与伦理建设 - 通过行为规范验证、决策可解释性分析及数据安全研究，建立安全评估体系和伦理规范[21][56]