行业现状与商业模式 - 当前大量机器人公司，包括元老级公司和新兴具身智能公司，其产品均面向科研场景，业务涉及高校 [1] - 教育场景的落地模式主要包括提供科研本体、组织赛事、线下基地建设和学科建设等 [1] - 行业内存在明显的错位竞争，公司分别专注于提供灵巧手、完整机器人本体、视觉系统（眼睛）或具身大脑等不同环节 [1] 社区资源与平台服务 - 社区已完成产业、学术、求职、问答交流等多个领域的闭环，提供问题解决方案和前沿研究思路 [3] - 社区汇总了超过30种技术路线，涵盖基准测试、综述和学习路径，以缩短用户检索时间 [4] - 社区邀请了数十位来自产业界和学术界的具身智能领域专家，提供答疑解惑服务 [4] - 社区与近2000名成员及200家公司和机构建立了联系，提供学术进展、工业应用和交流机会 [76] - 社区汇总了40多个开源项目、60多个数据集以及行业主流仿真平台 [13] 技术研究与发展方向 - 技术研究覆盖数据采集、灵巧手、VLA模型、VLN模型、多传感器融合、分层感知操作、机器人操作系统、协同感知、机器人模型、Sim2Real泛化、具身世界模型、触觉感知、大模型规划推理、模型加速与微调等多个领域 [5] - 具体技术议题包括机器人仿真与数据采集平台、人形机器人模仿学习、VLA在抓取与规划中的应用、VLA+RL方法、sim2real挑战、分层决策与端到端方案比较等 [4] - 社区为不同基础的学习者提供了从入门到进阶的多种学习路线，包括具身智能感知、交互、强化学习、VLN、VLA、多模态大模型、Diffusion Policy等 [13][14] 行业生态与基础设施 - 社区汇总了国内外具身智能领域的高校实验室和机器人公司，涵盖教育、宠物、工业、救援、物流、交互、医疗等多个方向 [13][19] - 基础设施资源包括行业研报、机器人相关书籍、零部件品牌（芯片、激光雷达、相机、IMU、底盘等）、ToF与3D相机厂家、数据采集方案、开源数据集和仿真平台等 [16][19][21][24][25][27][29][31][33][35][37]