具身智能算法架构演进 - 机器人控制算法从依赖先验控制理论（如MPC/WBC）演进至结合神经网络（模仿学习与强化学习），并最终由生成式AI引领认知范式转折，实现理解语言、推理任务并生成复杂动作序列的能力 [7] - 当前行业算法呈现分层架构、VLA范式和世界模型三条主流路径分化；分层架构（高层任务分解+低层动作执行）因工程可控性仍是短期主流，VLA范式（如RT-2模型）在62类任务中实现78%零样本泛化率，展现跨任务泛化潜力，世界模型（如Meta的Code World Model）具备跨设备迁移能力被视为长期方向 [5][9][11][15] - 模型规模化与泛化规律成为关键；大模型结构（如Transformer）成为统一算法底座，当模型与数据规模达到临界点后，Scaling Law使模型在零样本条件下具备跨任务学习与迁移能力 [8] 具身智能数据生态构建 - 数据获取形成真机、视频学习和仿真三大互补路径；真机通过遥操作和训练场采集高价值多模态数据（单位时间生成PB级样本），视频数据凭借低成本与场景丰富度成为关键增量，仿真通过高保真物理引擎合成数据以解决真实数据产能不足 [5][18][20][23] - 数据应用从“同构闭环”迈向“异构训练”；传统策略仅能在同类型硬件上复现，而异构训练通过模块化Transformer架构（如MIT与Meta的框架）使不同形体机器人（如10关节与30关节机型）共享同一算法模型，实现跨本体学习 [5][24] - 数据安全成为产业底线挑战；人形机器人厂商需应对权限隔离、数据加密体系及跨境传输政策等多方挑战 [5] 行业热点议题与前沿进展 - 具身智能Scaling Law尚未迎来爆发式突破，制约因素包括真实数据产能不足与Sim2Real迁移难题；研究范式从单纯数据量提升转向关注场景、任务、物体、空间等多样性，已有研究证明数据多样性可驱动更优的模型Scaling特性 [6][27] - Benchmark推动评测标准化进程；斯坦福李飞飞团队发布BEHAVIOR-1K基准，覆盖50个场景和1000项活动，包含超9000个标注物体，并基于英伟达Omniverse平台实现可变形物体、流体等复杂物理仿真，智元机器人也发布Genie Sim Benchmark覆盖550+高精度仿真环境 [6][29][32][34] - 物理AI融合物理知识与AI模型，成为底层探索方向；英伟达PhysicsNeMo将CO2存储建模速度提高100000倍，其数字孪生平台结合Cosmos世界模型实现从“仿真”向“推演”进化，谷歌DeepMind的Gemini Robotics及亚马逊的OmniRetarget引擎展示了物理AI在机器人操作中的迁移应用 [37][38][39][41] 产业生态与参与者格局 - 人形机器人软件生态由基础模型、数据科学软件、模拟仿真与视觉软件等构成；科技大厂（如谷歌、Meta、英伟达）侧重基础模型和软件生态构建，人形机器人公司（如FigureAI、智元）多与AI巨头合作，第三方跨界公司（如达索系统、西门子）开发仿真模拟系统 [45]