具身智能技术发展 - 具身智能的核心要素包括身体、环境与智能，三者通过深层次交互实现智能功能[4] - 智能实现依赖身体结构（如身高、感官分布）与感知行为能力的协同作用[4] - 具身大模型需融合视觉、语言、行为数据及物理参数等多模态信息，训练复杂度显著高于传统模型[4] 具身大模型挑战 - 单一本体训练更务实，多形态机器联合训练面临泛化能力、传感器差异等工程难题[4] - 虚拟环境生成数据存在物理参数失真问题，真实与虚拟环境对齐技术尚未突破[5] 世界模型研究 - 世界模型需整合三维空间、动态变化、对象关系等要素，为智能体决策提供环境预测基础[5] - 当前研究聚焦导航等工程实现领域，理论方法仍待完善[5] 机器人行业动态 - 2024年机器人上市公司年报显示行业竞争加剧，头部企业领跑趋势明显[8] - 人形机器人领域面临量产爆发与价格战双重压力，AI技术融合成为关键机遇[8] - 国际前沿技术包括螳螂虾仿生机器人、3D打印软体机械手等创新方向[8]