具身智能技术框架 - 具身智能领域围绕大脑和小脑两大模块展开 大脑负责思考感知和任务规划 小脑负责高精度运动执行[3] - 细分技术包括仿真 VLA Diffusion Policy VLN 世界模型和强化学习等多个子模块[5] - VLA和世界模型在自动驾驶和具身领域同时发力 代表两个不同技术路线[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 但缺乏任务上下文和动作序列建模[7] - 第二阶段进入行为克隆阶段 通过专家演示数据学习端到端映射 但存在泛化能力弱和误差累积问题[7] - 第三阶段引入Diffusion Policy方法 通过扩散模型生成动作轨迹 提升策略稳定性与泛化能力[8] - 第四阶段探索VLA模型与强化学习 世界模型 触觉感知等模块融合 弥补现有局限[9] 关键技术发展 - VLA研究热点为端到端和分层两种方案 分别基于大模型和diffusion技术拓展 VLA+RL方案成为新探索方向[5] - Diffusion Policy负责学习具体动作和执行 包括状态扩散 动作空间扩散和三维空间扩散等多个方向[6] - 仿真技术发展sim2real和real2sim2real 解决真机泛化差问题 获多家具身公司认可[6] - VLN更关注目标导航 与移动操作相关联 map-free方案利于任务泛化[6] 应用与落地 - 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[10] - 产业界重视推动具身智能从论文走向部署 对工程能力提出更高要求[14] - 需掌握在Mujoco IsaacGym Pybullet等平台完成策略训练与仿真测试的能力[14] - 需实现强化学习在VLA后训练上的应用 支持机器人反馈微调[14] 人才需求与培养 - 岗位呈现爆发式增长 导致许多专业人士转入具身智能领域[10] - 需要掌握具身大脑+小脑算法全体系知识点 熟悉模型优化方法[25] - 需掌握仿真 DP VLA VLA+RL模型的基本原理和实际应用[25] - 需熟悉世界模型在具身智能领域中的应用 掌握基于触觉信息的VLA主流方案[25]