具身智能产业发展路径 - 产业界存在两种不同发展路径：一种是以优必选、智平方为代表的企业聚焦人工智能大模型技术投入商业和工业场景 另一种是以冷劲松院士团队为代表的从底层智能材料入手重构机器人"身体"的路线 [1][3][18] "身体"革命：智能材料创新 - 冷劲松团队研发的智能材料可根据电、磁、光、热等外界激励主动改变形状、软硬和功能 目标替代传统电机成为未来机器人"肌肉" [2][10][11] - 智能材料柔性太阳能帆板已成功应用于商业卫星 实现国际首次作为主电源在轨展开 将传统"炸、弹、锁"三步展开流程简化为单一平稳动作 [5][7][8] - 智能材料在工业制造领域应用：新能源汽车碳纤维储氢气瓶制造中使用可变形模具 解决异形芯模取出难题 [9] - 生物医疗领域应用：可降解智能高分子材料制作心血管支架 两年后自行降解吸收 降低长期血栓风险 [10] - 其他应用场景包括：根据湿度变化的智能服装 自适应车速的汽车外形 自动升降的应急防洪坝 可重复擦写盲文纸 [10] "大脑"竞速：AI算法与感知系统 - 智平方与惠科子公司达成合作 未来三年将部署超过1000台VLA大模型驱动的具身智能机器人进入半导体显示生产基地 [2][14] - VLA大模型通过端到端数据驱动实现"从感知到行动"自主能力 解决传统机器人柔性作业难题 采用人形轮式设计适配现有工厂环境 [14] - 优必选获得2.5亿元具身智能人形机器人采购合同 为全球人形机器人领域最大合同 Walker系列累计获得近4亿元合同 [14][15] - 优必选百亿参数多模态大模型Thinker在微软、谷歌等机构发起的三大国际机器人权威测试中获得四项全球第一 [2][15] - 帕西尼公司聚焦触觉感知系统 自研高精度阵列式触觉传感器 建立具身智能数据采集工厂 [15] - 帕西尼全模态数据集"OmniSharing DB"在北京国际大数据交易所上架 成为可流通的标准数据资产 [15] 产业发展现状与挑战 - 中国在变形智能材料基础研究论文数量全球最多 但产品化方面可能在未来五到十年被日本和德国公司抢占先机 [16] - 产业面临共同挑战：如何将技术优势转化为具备成本效益和长期可靠性的商业化产品 [18]

文章核心观点 - 具身智能已成为全球焦点 国内外公司正积极开发机器人"大脑"系统 包括具身大模型和多模态感知决策系统 [2][3] 国内公司技术布局 - 自变量机器人聚焦通用具身大模型研发 以真实世界数据构建具备精细操作能力的通用机器人 [4] - 星海图成立于2023年 坚持端到端的具身通用大模型路线 成立不到两年完成8轮融资 [5] - 星海图推出WALL-A模型 为全球最大参数规模的具身智能通用操作大模型 能整合视觉 语言与运动控制信号 [5] - 星海图开源具身智能基础模型Wall-OSS 具备强大泛化性和推理能力 [5] - 优必选为全球人形机器人商业化领导者 拥有全栈自研能力包括运动控制和AI-Embodied系统 [6][9] - 优必选Thinker大模型在三大国际权威基准测试中斩获四项全球第一 显著提升机器人感知与规划能力 [9] - 智元机器人聚焦AI与机器人深度融合 推出启元大模型Genie Operator-1 任务成功率较市面模型提升32% [7][9] - 智元机器人建立"具身智脑"分层系统 包括云端超脑 大脑 小脑和脑干 形成完整控制体系 [9] - 银河通用构建三大技术壁垒 自主研发全球首个"通用具身大模型" 采用大脑+小脑协同框架 [8][9] - 银河通用推出GraspVLA模型 全球首个端到端具身抓取基础大模型 仅通过合成数据达到预训练能力 [9][13] - 千寻智能Spirit V1 VLA模型攻克柔性物体长程操作难题 实现自然语言指令驱动的复杂任务 [10][13] - 星动纪元研发端到端原生机器人大模型ERA-42 支持机器人完成超过100种动态任务 [11][13] - 逐际动力聚焦具身智能机器人研发 构建具身Agent开发工具链 推动多领域应用 [12][13] - 穹彻智能聚焦以力为中心的具身智能大模型 其Noematrix Brain 2.0新增实体概念学习能力 [14][16] - 智源研究院推出RoboBrain 2.0 以70亿和320亿参数实现感知 推理与规划能力统一 [15][16] 国外公司技术进展 - Figure AI致力于开发具备AI能力的人形机器人 解决劳动力短缺等问题 [17] - Figure AI推出Helix模型 采用独特双系统AI架构模仿人类直觉和思考的认知模式 [17] - Physical Intelligence专注于为机器添加高级智能 发布机器人基础模型π0和π0.5 [18][21] - 谷歌DeepMind推出Gemini Robotics模型 可直接控制机器人执行复杂任务 [19][21] - 谷歌DeepMind开发Gemini Robotics-ER 增强机器人对空间和物理世界的理解能力 [21] - 英伟达Eureka系统基于GPT-4打造 支持机器人实现30余种复杂动作 [20][25] - 英伟达GR00T N1开源模型采用双系统架构 实现接近人类的运动控制能力 [25] - Skild AI研发通用机器人操作系统Skild Brain 通过摄像头图像直接控制机器人动作 [22][25] - Covariant构建RFM-1模型 为世界上首个基于真实任务数据训练的80亿参数机器人大模型 [23][25] 知名研究团队成果 - Meta和CMU联合打造RoboAgent 采用多任务动作分块Transformer架构 [24][25] - 斯坦福李飞飞团队开发VoxPoser 利用VLM和LLM常识知识实现零样本机器人操纵 [24][25]

文章核心观点 - 具身智能已成为全球焦点 重点关注开发机器人"大脑"系统的企业 包括具身大模型和多模态感知决策系统 [2][3] 国内公司技术布局 - 自变量机器人聚焦通用具身大模型研发 采用端到端技术路线 成立不到两年完成8轮融资 [4][6] - 星海图专注于智能导航技术 坚持"一脑多形"理念 开发具身基础模型EFM-1采用快-慢双系统架构 [5][6] - 优必选拥有全栈自研能力 Thinker大模型在三大国际权威基准测试中斩获四项全球第一 [7][10] - 智元机器人发布启元大模型 采用VILLA架构 任务成功率较市面模型提升32% 支持跨本体应用 [8][10] - 银河通用构建三大技术壁垒 自主研发全球首个通用具身大模型 采用大脑+小脑协同框架 [9][10] - 千寻智能开发Spirit V1 VLA模型 国内首个攻克柔性物体长程操作难题的AI模型 [11][14] - 星动纪元研发端到端原生机器人大模型ERA-42 支持机器人完成超过100种动态任务 [12][14] - 逐际动力聚焦本体硬件设计制造 基于强化学习的全身运动控制和具身大脑训练范式 [13][14] - 穹彻智能开发Noematrix Brain 2.0 新增实体概念学习能力 支持3D模仿学习框架和视-触觉融合网络 [15][17] - 智源研究院推出RoboBrain 2.0 以70亿和320亿参数规格实现感知 推理与规划能力统一 [16][17] 国外公司技术突破 - Figure AI开发Helix模型 采用独特双系统AI架构模仿人类直觉和思考认知模式 [18] - Physical Intelligence发布π0通用机器人基础模型 采用预训练+后训练模式 π0.5采用知识隔离训练方法提升泛化能力 [19][22] - 谷歌DeepMind推出Gemini Robotics系列 具备通用性 交互性和灵巧性 Project Astra体现具身智能在人机交互应用 [20][22] - 英伟达开发Eureka系统基于GPT-4打造 支持30余种复杂动作 GR00T N1采用双系统架构实现接近人类运动控制能力 [21][26] - Skild AI研发Skild Brain分层架构 适用于各种四足机器人 人形机器人和移动机械手 [23][26] - Covariant开发RFM-1模型 参数80亿 是世界首个基于真实任务数据训练的机器人大模型 [24][26] 知名研究团队贡献 - Meta和CMU联合打造RoboAgent 采用多任务动作分块Transformer架构恢复高性能策略 [25][26] - 斯坦福李飞飞团队开发VoxPoser 利用VLM和LLM常识知识实现零样本机器人操纵 [25][26]