机器人大模型技术发展 - 机器人大模型是破解传统机器人控制瓶颈、迈向通用具身智能的关键路径 [1] - 行业形成共识认为机器人大模型可通过融合视觉、触觉等多模态信息弥补机器人"物理常识"不足 [2] - 产业重心已转向"小脑+大脑"系统研发 不同企业在研发与商业化路径上存在差异 [1] 现有技术模型局限性 - 大语言模型在自然语言处理领域成熟但无法直接解决机器人物理操作问题且存在"幻觉"现象 [3] - 自动驾驶模型与机器人技术有相通之处但机器人面临场景更复杂 对通用性要求更高 [3] - 自动驾驶领域存在的极端场景泛化不足和安全冗余失衡问题在机器人领域同样难以突破 [3] 商业化发展路径 - 商业化存在"硬件优先"（由车企、机器人企业主导）和"模型优先"（由AI企业主导）两种路径 [4] - 受场景复杂度、技术门槛及商业回报周期影响 多数企业可能聚焦特定垂直领域实现场景化应用 [4] - 仅有少数具备全栈技术能力、资源整合优势与长期主义战略的企业有望突破至"具身智能"层级 [1][4]

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]

行业规模与市场表现 - 2024年中国工业机器人市场销量达30.2万套，连续12年保持全球最大工业机器人市场 [1] - 2024年中国机器人专利申请量占全球总量的三分之二 [1] - 2025世界机器人大会展示200多家企业、1500余件展品、100余款新品 [1] 政策与产业链优势 - 工信部2023年10月发布《人形机器人创新发展指导意见》，各地如北京、上海、广东出台专项政策支持技术创新与产业集聚 [1] - 摩根士丹利报告指出人形机器人"身体"部分是中国企业的强项 [1] - 核心部件如关节模组、传感器实现100%国产自研，产业链完备性成为竞争优势 [1] 技术演进与创新 - 具身智能大模型为人形机器人提供"初级大脑"，推动感知—决策—执行链路完善 [1] - 机器人大模型突破得益于架构端（如SayCan、RT-1、PaLM-E）与数据端（互联网、仿真、真机动作三类数据）协同 [2] - 未来技术演进方向包括模态扩展（触觉、温度感知）、推理机制与数据构成优化 [2] 产品应用与商业化前景 - 超50家整机企业展示数百款人形机器人产品，应用场景持续拓宽 [3] - 通用机器人有望3-5年内进入消费端，需满足数据价值（复杂环境反哺训练）与经济价值（替代低劳动价值环节）双重标准 [3] - 行业核心挑战在于构建长思维链，打通视觉语言与行动壁垒以适配复杂物理世界 [2]