行业周期与商业化展望 - 自动驾驶行业从2015年硅谷人才回国创业至今，规模化与商业化发展已近10年[1] - 机器人产业已发展多年，后续突破将更多集中在算法与数据层面，硬件已取得一定发展[1] - 预计具身智能（机器人）领域将在5-8年内实现真正的商业化落地，其发展速度可能快于自动驾驶[1] 行业动态与社区目标 - 智元机器人和宇树机器人正在为上市做准备，其进展可能对整个产业产生极大的振奋作用[1] - 行业社区旨在打造一个凝聚行业人群、快速响应问题、并能影响整个行业的平台[1] - 目标是在3年内打造一个万人规模的具身智能社区[1] 社区资源与桥梁作用 - 社区与多家具身智能公司合作，搭建了连接学术、产品与招聘的完整桥梁[1] - 社区内部已形成包含课程、硬件与问答的教研闭环[1] - 社区持续关注行业核心问题，如本体技术现状、数据采集效率提升以及仿真到现实（sim2real）的有效方法等[1] 社区成员构成 - 社区成员来自全球顶尖高校实验室与头部机器人公司[8] - 涵盖的高校包括斯坦福大学、加州大学、清华大学、西湖大学、上海交通大学、上海人工智能实验室、香港科技大学、香港大学、南洋理工大学、新加坡国立大学、苏黎世联邦理工学院（ETH）、南京大学等[8] - 涵盖的公司包括智元机器人、有鹿机器人、云深处、优必选、傅里叶机器人、开普勒机器人、小米、星海图、银河通用、星尘智能、逐际动力等[8] 社区内容与知识体系 - 汇总了超过40个开源项目与近60个具身智能相关数据集[11] - 汇总了行业主流的具身仿真平台[11] - 提供了全面的技术学习路线，涵盖感知、交互、强化学习、视觉语言导航、视觉语言动作、多模态大模型、机械臂控制、机器人导航等超过15个方向[11] 日常讨论与问题聚焦 - 社区日常讨论的问题包括机器人仿真与数据采集平台选择、人形机器人模仿学习、视觉语言模型在机器人任务中的应用、分层决策与端到端方案的优劣比较等[14] - 社区汇总了约30家公司的具身机器人研究报告[14] - 分享多家头部公司的招聘岗位，并提供研究方向选择的指导[14] 知识星球核心资源汇总 - 汇总了国内外具身智能领域的高校实验室，为深造与科研提供参考[16] - 汇总了涉及教育、宠物、工业、救援、物流、交互、医疗等多个方向的国内外机器人公司[18] - 汇总了行业研究报告，以跟踪大模型、人形机器人等领域的发展与工业落地情况[21] - 汇总了机器人导航、概率机器人、动力学、运动学、路径规划、视觉控制等多个方向的PDF书籍[23] - 汇总了机器人行业知名的零部件制造厂商，涉及芯片、激光雷达、相机、IMU、底盘等[25] - 汇总了机器人仿真、抓取、控制、交互、感知等多个领域的开源项目[27] - 汇总了国内外知名ToF厂家及相关产品、技术手册与综述[29] - 汇总了具身感知、触觉感知、导航、问答、大模型、机械臂抓取、控制规划等多个领域的开源数据集[31] - 汇总了通用及真实场景的机器人仿真平台[33] - 汇总了基于大语言模型的强化学习、可解释强化学习及深度强化学习的主流方案[35] - 汇总了主动视觉感知、3D视觉感知定位、视觉语言导航、触觉感知等任务的学习路线[37] - 汇总了涉及抓取、检测、视觉语言模型、具身问答、高斯溅射等内容的具身智能交互相关工作[39] - 汇总了视觉语言导航与规划在自动驾驶及机器人中的应用[41] - 汇总了触觉感知的最新综述、传感器应用、多模态算法集成及数据集[43] - 汇总了图像、视频、音频、3D等多种模态结合文本进行理解的多模态大模型内容[45] - 汇总了多种模态到图像、视频、音频等生成任务的多模态大模型内容[47] - 汇总了主流视觉-语言-动作模型的相关内容[51] - 汇总了扩散模型设计、Diffusion Policy任务应用等相关内容[53] - 汇总了大模型部署框架与轻量化方法[56] - 汇总了机械臂抓取的任务数据表示、位姿估计与策略学习等内容[58] - 汇总了开源的双足与四足机器人项目、仿真、源码及硬件资料[60] - 汇总了移动平台（四足/轮式）与机械臂结合的常用硬件方案[62] 社区互动与增值服务 - 社区不定期邀请行业专家进行直播分享，内容可回看[64] - 社区成员可以自由提问，在工作选择或研究方向选择上获得解答[67] - 社区提供求职与岗位分享，致力于打造完整的具身智能生态[6] - 社区为新人提供配套的入门路线与产业体系项目方案，帮助不同阶段的从业者提升[2][4]