具身智能研究路径建议 - 传统工业研究背景团队应从机械臂和具身任务入手而非直接挑战人形机器人[1] - 大模型背景研究者可转向VLA和VLN方向但需补充硬件知识短板[1] - 人形机器人研究需先夯实强化学习基础再逐步拓展到端到端方案[1] - 实验本体选择应优先考虑稳定性以避免硬件维修时间损耗[1] 具身智能之心社区生态 - 社区集成视频图文学习路线问答求职功能现拥有近2000名成员[3] - 计划两年内扩张至近万人规模打造技术交流与分享聚集地[3] - 提供30余条技术路线覆盖基准测试综述与入门学习资源[4] - 邀请数十位产业学术界一线专家提供实时答疑服务[4] - 定期举办圆桌论坛与直播分享本体数据算法领域前沿动态[4] 社区技术资源体系 - 汇总40余个开源项目与60余个具身智能数据集[12] - 覆盖感知交互强化学习多模态模型等16个学习路线[12] - 包含数据采集VLA模型灵巧手设计等13个核心技术模块[6] - 提供仿真平台机器人操作系统多传感器融合等实践方案[6][34] 行业基础设施支持 - 汇总国内外具身智能高校实验室资源助力学术发展[14][16] - 整合教育工业医疗等领域具身机器人公司生态[17] - 收录芯片激光雷达IMU等零部件制造商技术资料[24] - 提供机器人动力学导航控制等基础理论书籍[22] 职业发展服务 - 建立与智元机器人优必选等头部企业内推机制[6][12] - 第一时间对接企业招聘岗位与求职者简历[13] - 提供学术进展与工业落地应用实时资讯[13] - 搭建行业机会挖掘与投资项目对接平台[13]