机器人大模型是迈向通用具身智能的关键路径 - 机器人大模型通过融合视觉、触觉等多模态信息弥补机器人物理常识不足 是推动产业向通用具身智能发展的重要路径[2][4] - 行业重心已从人形机器人硬件转向小脑+大脑系统研发 投资重点转向通用基础能力构建[2][18] 传统机器人存在专一性瓶颈 - 传统机器人控制存在三专一低特征：任务专一（仅完成1-2种预设任务）、场景专一（离开特定场景性能骤降）、数据专一（依赖人工标注小样本数据）、泛化能力低[10][12] - 传统控制依赖规则编程和模块化算法 难以满足复杂动态环境需求[10] 现有成熟模型应用于机器人存在局限 - 大语言模型虽在自然语言处理成熟 但存在幻觉现象 无法直接解决物理操作问题 主要充当顾问角色而非执行者[4][24][25] - 自动驾驶模型与机器人有技术相通性 但机器人面临更复杂场景和更高通用性要求 难以突破极端场景泛化不足问题[4][29] 机器人大模型解决物理常识缺失问题 - 通过多传感器融合视觉、触觉、力量感应数据 构建物理属性表征 在仿真环境中训练弥补物理常识缺失[17] - 采用仿生学习路径 如RTR框架实现实时模型更新 模仿学习通过人类示范数据初始化策略[17] 商业化路径分化为硬件优先与模型优先 - 硬件优先路径由车企和机器人企业主导 侧重硬件本体研发和运动数据积累[41] - 模型优先路径由AI企业主导 先构建智能大脑再反向定义硬件需求[41] - 2025年上半年国内机器人产业链披露88起融资事件 同比增长近80% 融资规模超50亿元[36] 产业发展趋势与挑战 - 多数企业将聚焦垂直领域实现通用/柔性应用 仅少数全栈能力企业有望定义具身智能标准[5][43] - 产业将向专业化分工模式演进 形成技术层与商业层分工协作体系[46] - 面临数据稀缺问题 真机数据、仿真语句和互联网视频是主要训练数据来源[47] - 存在安全隐患 对抗攻击可导致系统性能下降21.2%-30.2%[49] 技术实现方式与案例 - 海外机器人大模型如谷歌RT-1/RT-2、PaLM-E等已展现端到端控制、对象泛化性和零样本能力[34] - 多模态融合技术整合视觉、语音、触觉信息 提升环境感知与操作精度[27]