具身智能技术发展现状 - 具身智能成为AI领域热点方向，重点关注人形机器人载体上的感知、运动、决策能力[2] - 2025年可能成为具身智能"元年"，行业竞争集中在多模态和具身智能领域[5] - AI发展分为四个阶段：感知AI→生成式AI→自主智能体AI→物理AI，目前处于第三阶段向第四阶段过渡期[5] - 具身智能研究从传统精密控制向更智能化、通用化方向迈进，大模型能力提升推动这一转变[7] 技术演进路径 - 计算机视觉研究者正转向具身智能领域，因大模型压缩传统CV研究空间[8] - 自动驾驶技术是通向具身智能的重要桥梁，两者在感知、规划、控制模块高度相似[17] - 具身智能可分为"思维智能"与"行动智能"，前者包括认知能力，后者关注环境互动[20] - 具身智能系统需要具备世界模型和自我模型两大核心内部模型[25][28] 行业应用前景 - 家庭看护和家务服务是最基础、最现实的需求方向[48] - 检修类场景（如电力、汽车维修）是具身智能最具潜力的应用领域[49] - 工业制造场景中，人形机器人可能比传统自动化更具性价比优势[49] - 生产线机器人最容易落地，高危或高互动性工作最具挑战性[52] 关键技术挑战 - 数据瓶颈是最大痛点，真实数据采集速度跟不上模型训练需求[55] - 计算资源限制明显，高自由度系统控制困难且成本高昂[39] - 模型架构面临从分层决策到端到端再回归分层的演变[67] - 仿真环境精度不足，难以替代真实世界数据采集[60] 未来发展趋势 - 从性能优化转向适应性设计，强化环境适应与新任务应对能力[63] - 从确定性控制转向概率性思维，应对现实世界不确定性[64] - 从分析还原走向整体涌现，展现更强智能与动态逻辑性[64] - 从工具属性转向伙伴属性，实现更自然的协作交互[64] 商业化路径 - 开发者应聚焦专用型机器人而非追求通用能力[42] - 垂直场景配套大客户是具身智能落地的务实选择[44] - 工业领域因其可扩展性成为优先发展方向[45] - 技术从实验室到真实世界仍存在两个数量级的精度差距[46]