具身智能技术突破 - 端到端大模型实现从L2到L4级跃迁 Physical Intelligence公司Π系列模型展示少样本学习能力[7][8] - 数据采集技术突破 主从臂式遥操/VR遥操/光学动捕等技术提升效率 AGL Bot World项目采集百万级真机数据[9] - 仿真技术显著提升 生成式模型使仿真效果从"非常假"到"视觉逼真" 物理交互仿真仍需加强[9] 技术瓶颈与挑战 - 开放环境任务执行能力弱 复杂技能/高精度场景下故障率高 存在安全风险[6] - 硬件成本与运维问题 单台机器人成本达数十万人民币 供电持久性不足[6] - 泛化能力存在局限 Physical Intelligence Π0模型在OOD场景成功率低于产业预期[10] 主流技术范式 - VLA（视觉-语言-动作）成为共识框架 但底层架构仍处探索期 存在自回归与Diffusion两条技术路线[32][33] - 系统1（直觉响应）与系统2（规划决策）协同方案 短程任务端到端解决 长程任务需规则介入[18][19] - 触觉模态(T)增强形成VTLA框架 触觉信号使响应延迟从2-3秒提升至毫秒级[15][16] 数据生态现状 - 真实数据与仿真数据存在鸿沟 刚体仿真准确度达80%-90% 柔性体/流体仿真仍困难[36][39] - 数据规模严重不足 具身数据量仅为语言模型的1/5000 需百亿级VLA token训练量[9][57] - 互联网视频数据利用受限 缺乏动作标签与多视角信息 需清洗与伪标签生成技术[42][43] 产业化路径 - 专业场景优先落地 工厂SOP场景成熟度高于开放家庭环境 规则系统现阶段更可靠[14][51] - 消费级产品渐进发展 扫地机器人+简易操作臂组合或成突破口 价格增幅需控在数百元内[50] - 中间件接口标准化需求迫切 需建立动作抽象层兼容不同机器人本体[26][27] 技术演进方向 - 世界模型与强化学习结合 数据驱动的物理规律模拟替代传统物理引擎[35][37] - 穿戴设备数据反哺 未来消费级设备可能意外积累海量具身数据[41] - 多模态持续扩展 红外/温度等非人类模态将增强环境感知能力[29][32]