具身智能行业概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦智能体在物理世界中感知环境、理解任务、执行动作并反馈学习的能力[1] - 大脑和小脑构成具身机器人核心模块 大脑负责思考感知（语义理解和任务规划） 小脑负责执行（高精度的运动执行）[1] 产业发展动态 - 近2年具身明星团队陆续创业 成立星海图、银河通用、逐际动力等公司 推动具身本体和大小脑技术进步[3] - 华为2024年底启动"全球具身智能产业创新中心" 与乐聚机器人、大族机器人等合作建设具身智能大脑、小脑关键技术[5] - 京东自2025年5月以来连续投资智元机器人、千寻智能、逐际动力等公司 强化物流科技与家庭服务场景效率[5] - 腾讯、蚂蚁集团、小米等科技巨头通过战略投资与合作加快构建具身智能产业生态[5] - 国外Tesla/Figure AI推进工业与物流机器人应用 美国投资机构支持Wayve、Apptronik等公司落地自动驾驶与仓储机器人[5] - 国内企业以产业链投资与综合平台驱动具身智能落地 国外科技巨头侧重基础模型、模拟环境与类人机器人原型研发[5] 技术演进路径 - 第一阶段聚焦抓取位姿检测 通过点云或图像预测末端执行器姿态实现静态物体抓取 但缺乏任务上下文和动作序列建模[6] - 第二阶段进入行为克隆阶段 借助专家演示数据学习从感知到控制的端到端映射 具备模仿人类完成复杂任务能力[6] - 第三阶段2023年兴起Diffusion Policy方法 通过扩散模型生成整个动作轨迹 提升策略稳定性与泛化能力[6] - 2024年进入Vision-Language-Action模型阶段 代表工作包括OpenVLA、RT-2、PI0等 融合视觉感知、语言理解与动作生成模块[7] - VLA模型支持零样本或小样本快速泛化 实现从"感知+控制"向"感知+推理+行动"的范式跃迁[7] - 2025年探索VLA模型与强化学习、世界模型、触觉感知等模块融合 弥补"只能理解不能反馈"等局限[9] - VLA+强化学习提升机器人在长时任务中的试错能力与自我改进能力[11] - VLA+世界模型引入环境动态预测 使机器人具备"想象未来"能力 助力高效规划与决策[11] - VLA+触觉信息拓展从"看"到"看+触多模态融合"的感知边界 实现更精细安全的操作[12] 应用与人才发展 - 技术演进推动人形机器人、机械臂、四足机器人等产品落地 服务于工业、家居、餐饮、医疗康复等领域[14] - 相关产品和融资络绎不绝 岗位呈现爆发式增长 导致许多学生转入具身智能领域研究[14] - 产业界重视推动具身智能从"论文"走向"部署" 对工程能力提出更高要求[17] - 需掌握Mujoco/IsaacGym/Pybullet等平台的策略训练与仿真测试能力[17] - 需具备训练部署Diffusion Policy/VLA/力触融合VLA模型的实践能力[17] - 需实现强化学习在VLA后训练上的应用 支持机器人反馈微调[17] - 需掌握从世界建模预测→策略学习→物理执行的一体化具身智能架构[17]

具身智能技术演进 - 技术发展经历了四个阶段：从抓取位姿检测（单步决策缺乏任务上下文建模）到行为克隆（端到端模仿但泛化能力弱），再到2023年Diffusion Policy（扩散模型生成动作轨迹提升稳定性与泛化能力），最终进入2024年Vision-Language-Action模型阶段（多模态协同支持零样本泛化）[6][7] - 2025年技术探索聚焦VLA模型与强化学习、世界模型、触觉感知的融合，以弥补"只能理解不能反馈""只能关注当下不能看见未来""只能看不能触"的局限[8] - 技术演进路径体现从"低层感知->中层策略->高层理解"的能力补齐，逐步迈向通用任务和开放环境智能体时代[9] 产业生态与竞争格局 - 国内企业如华为2024年底启动"全球具身智能产业创新中心"并与乐聚机器人、大族机器人合作建设大脑与小脑关键技术；京东自2025年5月连续投资智元机器人、千寻智能、逐际动力以强化物流与家庭服务场景能力；腾讯、蚂蚁、小米等通过战略投资加快生态构建[5] - 国外企业如Tesla/Figure AI聚焦工业与物流机器人应用；美国投资机构支持Wayve、Apptronik等公司落地自动驾驶与仓储机器人[5] - 国内以产业链投资与综合平台驱动落地，国外侧重基础模型、模拟环境与类人机器人原型研发，双方进入关键竞赛阶段[5] 应用场景与商业化进展 - 技术发展推动人形机器人、机械臂、四足机器人等产品在工业、家居、餐饮、医疗康复等领域落地，相关产品和融资活动活跃[9] - 岗位需求呈现爆发式增长，吸引大量人员转入具身智能领域研究[9] 技术体系与学习框架 - 具身智能核心模块分为大脑（语义理解与任务规划）和小脑（高精度运动执行），需系统学习灵巧操作、移动操作、仿真框架、Diffusion Policy、VLA及融合技术[1][20] - 主流仿真框架包括Mujoco（生态系统架构与接口）、Isaac Gym（数据采集与可视化）、Pybullet（数据集与接口）[21] - 关键技术方法涵盖Diffusion Policy数学原理与3D点云融合、VLA模型（OpenVLA/PI0/SmolVLA架构与性能对比）、VLA+强化学习/触觉/世界模型的融合方案[21]

具身智能概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦于感知环境 理解任务 执行动作并反馈学习的能力 [1] - 具身智能的核心模块分为大脑(语义理解与任务规划)和小脑(高精度运动执行) 类比人类神经系统结构 [1] 产业动态 - 近2年星海图 银河通用 逐际动力等明星团队从实验室走向商业化 推动本体与大小脑技术进步 [3] - 国内华为2024年启动"全球具身智能产业创新中心" 联合乐聚机器人 大族机器人攻关关键技术 [5] - 京东2025年起连续投资智元机器人 千寻智能 逐际动力 强化物流与家庭服务场景能力 [5] - 国际方面Tesla/Figure AI聚焦工业物流机器人 Wayve/Apptronik获资本支持发展自动驾驶与仓储机器人 [5] 技术演进路径 - **第一阶段**：抓取位姿检测(Grasp Pose Detection) 通过点云/图像预测末端执行器姿态 但缺乏任务上下文建模 [6] - **第二阶段**：行为克隆(Behavior Cloning) 通过专家数据学习端到端映射 存在泛化能力弱 误差累积问题 [6] - **第三阶段**：2023年Diffusion Policy引入序列建模 2024年VLA模型实现多模态协同 支持零样本泛化 [7] - **第四阶段**：2025年探索VLA与强化学习 世界模型 触觉感知融合 解决反馈 预测与触觉局限 [8] 应用与产品 - 技术演进推动人形机器人 机械臂 四足机器人在工业 家居 餐饮 医疗等场景落地 [9] - 行业岗位呈现爆发式增长 吸引大量从业者转入具身智能领域 [9] 技术体系与课程 - 课程系统梳理大脑+小脑技术路线 涵盖灵巧手 移动操作 人形机器人方法 [15] - 包含主流仿真框架配置 DP/VLA/VLA+RL/VLA+触觉等方法详解 以及世界模型下一代范式 [15] - 实践环节覆盖Sim2Real演进 IsaacGym/Mujoco仿真环境 Diffusion Policy代码实战 VLA模型训练等 [21] - 目标群体包括具身算法从业人员 研究方向学生 以及传统CV/自动驾驶转行者 [24][29]

具身智能技术发展 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应，聚焦感知、理解、执行和反馈学习能力，其核心模块为大脑（语义理解与任务规划）和小脑（高精度运动执行）[1] - 技术演进分为四个阶段：从抓取位姿检测（静态物体单步决策）→行为克隆（端到端模仿但泛化弱）→Diffusion Policy（扩散模型提升时序稳定性）→VLA模型（多模态协同实现零样本泛化）[6][7] - 2025年技术前沿探索VLA与强化学习、世界模型、触觉感知的融合，以解决"理解不反馈"、"关注当下不预测未来"等局限[8] 产业竞争格局 - 国内企业以产业链投资驱动：华为2024年建"全球具身智能产业创新中心"联合乐聚机器人等；京东2025年连续投资智元机器人等强化物流与家庭服务场景；腾讯/蚂蚁/小米通过战略合作布局生态[5] - 海外企业侧重基础研发：Tesla/Figure AI推进工业物流机器人；Wayve/Apptronik获资本支持发展自动驾驶与仓储机器人；中美进入关键技术竞赛阶段[5] - 明星创业团队涌现：星海图、银河通用、逐际动力等从实验室走向商业化，推动本体与大小脑技术进步[3] 应用与商业化进展 - 技术落地产品涵盖人形机器人、机械臂、四足机器人，应用于工业、家居、餐饮、医疗康复等领域，融资与岗位呈爆发式增长[9] - 工程化需求激增：产业界要求从论文转向部署，需掌握Mujoco/IsaacGym等仿真平台训练、Diffusion Policy/VLA模型部署、强化学习微调等能力[24] 技术培训市场动态 - 课程体系覆盖全技术栈：包括具身仿真框架配置、Diffusion Policy/VLA/VLA+RL算法详解、触觉融合与世界模型等前沿内容[15][20] - 实践导向设计：每个模块配备实战代码（如DP3、SmolVLA）、大作业监督，目标使学员达到1-2年从业经验水平[20][30] - 受众定位明确：面向算法从业人员、转行者及在校生，要求具备Python/Pytorch基础及3090ti以上算力[13][30]

具身智能概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦于感知环境 理解任务 执行动作并反馈学习的能力 [1] - 大脑模块负责语义理解和任务规划 小脑模块负责高精度运动执行 构成具身机器人核心架构 [1] 产业动态 - 2024年华为启动"全球具身智能产业创新中心" 联合乐聚机器人 大族机器人等企业共建大脑 小脑关键技术 [5] - 京东2025年起连续投资智元机器人 千寻智能 逐际动力等公司 强化物流科技与家庭服务场景能力 [5] - 腾讯 蚂蚁集团 小米通过战略投资加速构建具身智能产业生态 [5] - 国外Tesla/Figure AI聚焦工业与物流机器人 Wayve Apptronik获资本支持推进自动驾驶与仓储机器人应用 [5] 技术演进路径 - **第一阶段**：抓取位姿检测技术依赖单步决策 缺乏任务上下文建模能力 [6] - **第二阶段**：行为克隆技术通过专家数据实现端到端映射 但存在泛化能力弱 误差累积缺陷 [6] - **第三阶段**：2023年Diffusion Policy采用扩散模型生成动作轨迹 提升策略稳定性与泛化能力 [6] - **第四阶段**：2024年VLA模型融合视觉 语言与动作模块 支持零样本快速泛化 实现"感知+推理+行动"范式跃迁 [7] - 2025年技术探索聚焦VLA与强化学习 世界模型 触觉感知的融合 突破环境预测与多模态感知边界 [8] 商业化应用 - 技术演进推动人形机器人 机械臂 四足机器人在工业 家居 餐饮 医疗康复领域落地 [9] - 行业岗位呈现爆发式增长 吸引大量跨领域人才转入具身智能研究 [9] 工程化挑战 - 产业界需求推动从论文向部署转型 对Mujoco IsaacGym Pybullet等仿真平台训练能力要求提升 [13] - 需解决Diffusion Policy/VLA模型训练部署 强化学习反馈微调 世界建模一体化架构等工程难题 [13] 人才能力需求 - 从业者需掌握Python/Pytorch基础 具备3090ti及以上算力设备 [17] - 核心技能覆盖仿真环境搭建 模型训练优化 触觉信息融合 世界模型应用等全栈能力 [17]