行业趋势与人才流动 - 当前行业共识是自动驾驶进入存量阶段，而具身智能被视为下一波技术浪潮 [2] - 大量人才正从自动驾驶领域流向具身智能领域，技术大佬出走方向统一，表明两领域技术共通性强且人才流动趋势明显 [2] - 具身智能的发展阵仗类似2016/2017年的自动驾驶热潮，但预计发展速度更快，想象空间更大 [2] - 多家自动驾驶公司已开始布局机器人赛道，并着手搭建具身智能团队 [3] 关键技术进展：π系列模型 - π系列是视觉语言动作（VLA）领域的里程碑，其核心在于以持续技术突破引领生成式AI时代的机器人学习范式，重塑行业应用逻辑 [4] - π0（2024年10月）：首创Flow Matching连续动作轨迹预测，突破传统离散动作精度瓶颈，为精密制造、自动驾驶等场景提供毫米级操作基础 [5] - π0.5（2025年4月）：采用异构任务协同训练与层次化推理，在陌生环境复杂任务泛化成功率高达94%，通过人类视频训练使数据成本降低90%，大幅提升跨本体适应性并降低规模化部署门槛 [5] - π0.6（2025年11月）：通过RECAP强化学习赋能零样本泛化与高效微调，真实世界效率与精度超越人类，实现工业级100%任务完成率与数十分钟快速换型，推动柔性生产落地 [5] - π系列模型能力引领通用机器人从实验室走向工业制造、家庭服务等实景应用，成为2025年以来业界众多VLA模型的核心参考 [5] - 不少具身智能公司基于π系列搭建真机演示（如叠衣服、拆箱子），或基于其思路进行改进优化 [5] 技术应用挑战与市场需求 - π系列模型存在调试困难、不易达到预期效果的问题，导致使用者需要花费大量时间“踩坑” [6] - 对于初学者而言，基于π系列完成从数据、VLA模型训练优化到部署的全套任务非常困难，有的甚至踩坑半年仍无法有效入门 [7] - 市场存在对项目指导的强烈需求，有项目经验有助于转行面试 [8][13] - 对于更新快速的技术路线如VLA，如何有效学习难倒了相当多的从业者，即使拥有真机设备也常不知如何使用 [10] 行业培训解决方案 - “具身智能之心”平台基于SO-100机械臂复现了π0、π0.5、ACT、GR00T等方法，旨在解决行业缺乏真机与项目指导的问题 [9] - 该平台联合业内VLA专家开发了国内首个《面向实战与求职的VLA小班课》，手把手指导复现π0系列 [10] - 课程内容全面，涵盖机械臂硬件、数据采集、VLA算法、VLA评测、仿真、主流VLA模型部署、VLA+世界模型、各类真机实验及具身产业讲解 [14][15] - 购买课程的学员将获赠一套SO-100机械臂（包含示教臂和执行臂） [17] - 课程讲师为某机器人公司VLA高级研究员，拥有5年以上机器人行业实战经验，聚焦产学研协同落地，并在顶级期刊发表学术论文10篇以上 [20] - 课程目标学员包括：正在具身领域求职需实战项目者、VLA领域需进阶者、从事具身智能研究的本硕博学生、希望从传统CV/机器人/自动驾驶转行者，以及对领域感兴趣的其他人员 [24] - 课程对硬件有建议配置：推理建议RTX 3060及以上，训练建议2张以上RTX 3090 Ti，学员也可自租云服务器资源 [24] - 学员学后预期收获包括：对具身产业及落地有清晰认识、简历上有足够项目支撑、达到1-2年以上算法工程师经验水平 [28] - 课程于2025年12月30日正式开课，分九章进行，有效期2年并提供微信群答疑 [25][29]