具身智能社区概况 - 国内首个具身全栈技术社区"具身智能之心知识星球"已完成产业、学术、求职、问答等多领域闭环，成员来自斯坦福大学、清华大学、ETH等顶尖高校及智元机器人、优必选等头部企业[17] - 社区提供近40+开源项目、60+数据集、30+技术路线及主流仿真平台资源，覆盖感知学习、强化学习、多模态大模型等16个技术方向[17] - 已建立企业内推机制，与智元机器人、傅里叶机器人等公司合作输送人才，首批学员获头部公司offer并开始实习[1][11] 技术资源体系 - 汇总30家具身机器人公司资料，涉及教育、医疗、工业等7大应用场景，包含零部件厂商芯片/激光雷达等供应链信息[22][27] - 整理60+数据集涵盖触觉感知、视觉语言导航等9大领域，40+开源项目覆盖仿真、抓取、控制等6大模块[17][30] - 技术路线包含Diffusion Policy、VLA+RL等24个前沿方向，提供强化学习全栈、多模态大模型等系统学习路径[17][31][32] 行业动态与人才发展 - 具身智能行业处于探索期，技术路径向大模型/端到端迁移，自动驾驶领域人才正逐步转向该领域[47][49] - 薪资水平显示：具身智能岗位薪资较传统SLAM岗位高出6k/月，头部初创公司1-2年经验总包达70-80万[48][49] - 职业转型建议：视觉SLAM从业者可转向视觉语言导航或DL-based SLAM，需补充Transformer等深度学习基础[47][49] 社区运营模式 - 采用"问题驱动"机制，实时解决设备使用、数据采集等实操问题，案例响应速度达项目级应用[1] - 组织圆桌论坛/直播活动50+场，邀请产业界嘉宾分享本体设计、算法优化等实战经验[4][43] - 建立分层学习体系：小白可获取入门技术栈，进阶者接触产业级项目方案，高阶成员参与前沿课题研讨[14][15][17] 技术热点聚焦 - VLA+RL融合方向受重点关注，社区汇总相关训练方案及在抓取规划任务中的应用案例[3][31] - sim2real技术瓶颈突破方案受关注，社区提供real2sim2real等创新方法解析[3][41] - 多模态大模型应用最活跃，细分12个子领域包括Many-to-Many跨模态生成等前沿方向[36][37]