文章核心观点 - 具身智能赛道存在泡沫但也有发展前景，软硬件一体的全栈路线是未来趋势，当下是入局和突破的最佳时间点 [10][23][44] 行业现状 - 具身智能赛道一边有投资人逃离泡沫，一边被高额融资激活，腾讯首次押注具身智能领域的智元机器人，该公司成立仅1月完成3亿天使轮融资，几个月内估值达10亿美金，成为全球最快跻身独角兽的具身智能公司 [5] - 行业还未收敛到确定性技术方案，未出现引领型明星公司 [30] - 全球有500万台机器人被部署在真实世界，但都是盲的，靠绝对定位操作，做重复性编程和工作 [42] 泡沫看法 - 泡沫意味着关注度和资源，是提前下注，技术范式转移都会经历泡沫阶段，具身智能更复杂，需要更长时间技术积淀 [10] 大模型与具身智能关系 - 不能简单将具身智能与大模型范式划等号，大模型准确率在机器人身上不适用，用大模型周期类比具身智能低估了作业智能和行动智能的独特挑战 [12][13] 软硬件重要性及卡点 - 软件和硬件同等重要，目前软件和硬件都未收敛到点，行业对两者集成也无共识 [14] - 软件方面，大模型缺乏长时间memory，跨任务尝试、分层控制和实时反馈是难题，仿真、数据使用及RL应用都存在挑战 [15] - 硬件方面，高性能硬件平台成本高，传感器反馈不够精细，可靠性有提升空间，未来可能根据不同行业有相对标准化本体和方案 [16][17] 数据问题 - 数据问题像蛋生鸡、鸡生蛋难题，可先从封闭、半封闭空间部署机器人获取数据来改进系统 [18][20] - 自动驾驶早期也有数据匮乏争论，现在数据过多，具身智能公司掌握产品和生态、有能力部署机器人将有先发优势 [21] 全栈路线必要性 - 自动驾驶和无人机行业发展表明，软硬件一起迭代的全栈路线会笑到最后 [22][23] 智元公司情况 - 智元是中国头部具身智能公司中最高举高打的一家，发布首个通用具身基座大模型，与Pi达成合作，首席科学家是罗剑岚 [6] - 公司内部是扁平、高度协作团队，稚晖君、姚卯青和罗剑岚是平行互补关系，分别负责系统工程、战略方向和算法路线推动及外部技术生态融合 [25][26] - 选择与Pi合作是因理念契合，Pi是国际上做具身智能最好的公司之一 [27][28] - 公司采用生态打法，强调开放协同，帮助外部公司迭代并引入其能力到自身生态体系 [29] 自主决策与任务定义 - 机器人自主决策关键在于对不确定性的分析和建模，换成可执行动作链，其感知、预测、生成机制的泛化能力是关键技术 [31] - 长周期任务关注任务先后复杂依赖关系和泛化能力，复杂任务在manipulation上有未解决问题，如机器手接触外界的物理现象和多模态视觉输入下完成灵巧任务 [32] 机器人AGI相关 - 实现manipulation就是AGI，是比LLM更高级的智能 [34] - 最感兴趣的是让系统有更强自主学习和泛化能力，智元新成立的具身智能研究中心希望打通从基础科学到技术落地的链路 [36] 强化学习与入局优势 - 受大模型影响，强化学习在具身智能领域成潮流，不同背景的人入局视角不同 [37][38] - 大厂和消费电子公司入局是积极信号，它们在用户体验、产品化等方面有积累，创业公司优势在于对行业底层逻辑理解更垂直、精致，擅长智能，最终两个方向会聚合 [39][40] 行业周期与入局时机 - 具身智能已走过约十年探索期，现在进入机器人应用窗口期，特定场景有使用价值且有持续学习能力的机器人会提前到来，是入局和突破的最佳时间点 [41][42][44]