行业现状与竞争格局 - 国内具身智能领域公司数量已接近200家，包括机器人公司、互联网公司和各类二级研究院，行业参与者众多 [1] - 行业内业务、产品和故事相似度过高，预示着内卷即将到来 [1] - 面对竞争，部分公司选择将机器人本体与应用场景结合以验证商业化能力，而另一部分公司则专注于强化本体研发，将场景验证开放给开发者，以期在后期集成算法并落地，被视为一种更聪明的长期策略 [1] 人才需求与职业发展 - 行业早期发展创造了大量工作机会，但最终能成为主力的将是那些技术栈丰富且能实现落地的人才 [1] - 对于转型或入门的从业者而言，进入该领域面临试错成本高、时间不足和缺乏完整知识体系等障碍 [3] - 一个名为“具身智能之心”的知识星球社区旨在为从业者提供学习、求职内推、升学建议等支持，以降低入行门槛 [3] 社区资源与服务体系 - 该社区已构建覆盖产业、学术、求职和问答的闭环生态 [5] - 社区内部梳理了超过30条技术学习路线，并邀请了数十位来自产业和学术一线的大佬作为嘉宾答疑解惑 [5] - 社区与多家具身智能公司建立了岗位内推机制，可帮助成员对接工作机会 [7] - 社区成员背景多元，来自斯坦福大学、清华大学、智元机器人、优必选等国内外顶尖高校和头部公司 [15] - 社区汇总了海量资源，包括近40个开源项目、近60个相关数据集、主流仿真平台以及各类技术学习路线 [15] - 社区定期举办圆桌论坛和直播，内容涵盖数据采集、灵巧手、VLA模型、大模型规划等前沿话题 [7] 技术研究方向与内容汇总 - 社区关注并汇总了机器人仿真、数据采集、模仿学习、视觉语言动作模型、sim2real、分层决策等具体技术问题 [6] - 技术内容覆盖广泛，具体包括：数据采集与灵巧手 [7]、VLA与VLN模型 [7]、多传感器融合 [7]、机器人操作系统与本体 [7]、协同感知与机器人模型 [7]、Sim2Real泛化 [7]、具身世界模型 [7]、触觉感知 [7]、大模型规划推理与加速 [7]、模型微调 [7] - 学习路线规划详尽，涵盖感知、交互、强化学习、VLN、VLA、多模态大模型、Diffusion Policy、传感器融合、机械臂控制、足式机器人、部署、sim2real、世界模型等多个方向 [15][16][44][46][48][54][56][57][58][60][61][63][64][66][68][69][70][71][72] 行业信息与资料库 - 社区汇总了国内外具身智能领域的高校实验室信息，供成员升学参考 [19][20] - 汇总了涉及教育、宠物、工业等多方向的国内外具身机器人公司 [23] - 汇总了行业相关的研报，以跟踪行业发展与落地情况 [25][26] - 建立了包括机器人导航、动力学等方向的PDF书籍资料库 [28] - 汇总了机器人芯片、激光雷达、相机等零部件制造厂商信息 [30] - 汇总了机器人仿真、抓取、控制等领域的开源项目 [32] - 汇总了ToF与3D相机厂商及技术资料 [34] - 汇总了数据采集方案与多领域开源数据集 [35][36][38] - 汇总了通用及真实场景机器人仿真平台 [40]