具身智能概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦于感知环境 理解任务 执行动作并反馈学习的能力 [1] - 具身智能的核心模块分为大脑(语义理解与任务规划)和小脑(高精度运动执行) 类比人类神经系统结构 [1] 产业动态 - 近2年星海图 银河通用 逐际动力等明星团队从实验室走向商业化 推动本体与大小脑技术进步 [3] - 国内华为2024年启动"全球具身智能产业创新中心" 联合乐聚机器人 大族机器人攻关关键技术 [5] - 京东2025年起连续投资智元机器人 千寻智能 逐际动力 强化物流与家庭服务场景能力 [5] - 国际方面Tesla/Figure AI聚焦工业物流机器人 Wayve/Apptronik获资本支持发展自动驾驶与仓储机器人 [5] 技术演进路径 - 第一阶段：抓取位姿检测(Grasp Pose Detection) 通过点云/图像预测末端执行器姿态 但缺乏任务上下文建模 [6] - 第二阶段：行为克隆(Behavior Cloning) 通过专家数据学习端到端映射 存在泛化能力弱 误差累积问题 [6] - 第三阶段：2023年Diffusion Policy引入序列建模 2024年VLA模型实现多模态协同 支持零样本泛化 [7] - 第四阶段：2025年探索VLA与强化学习 世界模型 触觉感知融合 解决反馈 预测与触觉局限 [8] 应用与产品 - 技术演进推动人形机器人 机械臂 四足机器人在工业 家居 餐饮 医疗等场景落地 [9] - 行业岗位呈现爆发式增长 吸引大量从业者转入具身智能领域 [9] 技术体系与课程 - 课程系统梳理大脑+小脑技术路线 涵盖灵巧手 移动操作 人形机器人方法 [15] - 包含主流仿真框架配置 DP/VLA/VLA+RL/VLA+触觉等方法详解 以及世界模型下一代范式 [15] - 实践环节覆盖Sim2Real演进 IsaacGym/Mujoco仿真环境 Diffusion Policy代码实战 VLA模型训练等 [21] - 目标群体包括具身算法从业人员 研究方向学生 以及传统CV/自动驾驶转行者 [24][29]