具身智能行业概述 - 具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应 聚焦智能体在物理世界中感知环境、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由大脑和小脑构成 大脑负责思考感知（语义理解和任务规划） 小脑负责执行（高精度运动执行）[1] 国内外产业布局 - 近2年具身明星团队陆续创业 成立星海图、银河通用、逐际动力等公司 推动具身本体和大小脑技术进步[3] - 华为2024年底启动"全球具身智能产业创新中心" 与乐聚机器人、大族机器人等企业合作建设具身智能大脑和小脑关键技术[5] - 京东自2025年5月以来连续投资智元机器人、千寻智能、逐际动力等公司 强化物流科技与家庭服务场景效率[5] - 腾讯、蚂蚁集团、小米等科技巨头通过战略投资与合作加快构建具身智能产业生态[5] - 国外Tesla/Figure AI推进工业与物流机器人应用 美国投资机构支持Wayve、Apptronik等公司落地自动驾驶与仓储机器人[5] - 国内企业以产业链投资与综合平台驱动具身智能落地 国外科技巨头侧重基础模型、模拟环境与类人机器人原型研发[5] 技术演进阶段 - 第一阶段聚焦抓取位姿检测 通过点云或图像预测末端执行器姿态实现静态物体抓取 但缺乏任务上下文和动作序列建模[6] - 第二阶段进入行为克隆阶段 借助专家演示数据学习从感知到控制的端到端映射 具备模仿人类完成复杂任务能力[6] - 第三阶段（2023年起）采用Diffusion Policy方法 通过扩散模型生成整个动作轨迹 提升策略稳定性与泛化能力[6] - 2024年进入Vision-Language-Action模型阶段 融合视觉感知、语言理解与动作生成模块 支持零样本或小样本快速泛化[6][7] - 第四阶段（2025年起）探索VLA模型与强化学习、世界模型、触觉感知等模块融合 提升长时任务试错能力与环境动态预测能力[8] 技术发展特征 - 从抓取位姿检测到行为克隆、扩散策略与VLA模型的演进 体现"低层感知->中层策略->高层理解"的能力补齐路径[9] - VLA+强化学习结合提升机器人试错能力与自我改进能力 VLA+世界模型引入环境动态预测 VLA+触觉信息拓展多模态融合感知边界[8] - 技术发展推动人形机器人、机械臂、四足机器人等产品落地 服务于工业、家居、餐饮、医疗康复等领域[9] 工程化需求 - 产业界推动具身智能从"论文"走向"部署" 对工程能力提出更高要求[12] - 需要在Mujoco/IsaacGym/Pybullet等平台完成策略训练与仿真测试[12] - 需要训练并部署Diffusion Policy/VLA/力触融合的VLA模型[12] - 需要实现强化学习在VLA后训练上的应用 支持机器人反馈微调[12] - 需要实现从世界建模预测→策略学习→物理执行的一体化具身智能架构[12]