具身智能系统架构 - 具身智能系统由"大脑"、"小脑"和"身体"三部分组成，分别对应认知决策、运动控制和物理执行功能 [2] - "大脑"采用大语言模型和视觉语言模型，具备感知、理解、推理和规划能力，是系统的智慧核心 [2] - "小脑"运用运动控制算法和反馈控制系统，实现精准流畅的动作控制，被称为"动作艺术家" [2] - "身体"作为物理载体，负责将认知决策和运动指令转化为实际动作，完成"知行合一" [2] 当前技术挑战 - "大脑"需提升自主推理能力，实现无指令、无地图环境下的实时在线思考与路径规划 [3] - "小脑"需增强适应性，在复杂物理环境中实现类人类的直觉反应和精细操作 [3] - 系统需解决"大脑"与"小脑"的协同问题，目前存在信息传递延迟和动作响应滞后 [3] - 数据采集面临成本高、质量差等挑战，需构建真实多样且可迁移的训练数据集 [3] 行业技术进展 - 北京智源人工智能研究院和智元机器人正在开展具身智能相关研究 [3] - RoboBrain 2.0和RoboOS 2.0等系统展示了最新技术成果 [5] - 对抗性数据收集方法(Human-Collaborative Perturbations)可提升模仿学习效率与鲁棒性 [5] - 相关研究成果已在ArXiv等平台公开发表，涉及机器人操作系统和脑机协同等领域 [7] 未来发展方向 - 行业聚焦于提升具身智能系统的认知能力、运动控制精度和系统协同效率 [4] - 需建立更高效的数据获取与处理体系，解决数据质量与成本问题 [3] - 技术突破将推动具身智能向通用人工智能(AGI)方向发展 [3]

人形机器人市场前景 - 人形机器人具备与人类相似的感知方式、肢体结构及运动方式，对人类社会适配性高，潜在应用场景可覆盖生产制造、社会服务、危险作业等领域 [1] - 2024-2028年中国人形机器人智能水平整体仍处于Lv1，少部分最新产品向Lv2探索，市场规模不足百亿元 [1] - 伴随智能水平向具身智能进化，人形机器人有望突破特定场景及任务限制，实现各行业领域全面覆盖，2045年以后中国人形机器人市场规模有望突破万亿元 [1] 技术驱动因素 - 多模态大模型是提高人机交互效率、增强情景理解力的关键，目前英伟达GR00T、特斯拉Grok3大模型积极整合多模态感知，加速提升机器人交互及决策精度 [2] - 思维链赋能大模型高效推理，GPT-4.5已在一定程度上通过图灵测试，优必选基于DeepSeek-R1研发具身推理大模型，预期可实现复杂环境中的准确高效反应和决策 [2] - 运动控制算法是协调全身动作执行核心，强化学习可基于奖励函数实现步态、奔跑等运动高效学习，并增强泛化能力，有望成为运动算法主要范式 [2] 硬件与通信升级 - 纯视觉方案显著降低硬件成本，实现视觉高效感知，六维力传感器及电子皮肤可有效提高感知灵敏度，助力机器人精准理解环境信息，精确执行动作操作 [2] - 纯视觉+六维力传感器+电子皮肤未来有望成为传感器标准方案 [2] - 实时控制需要高效的通信协议及强大的硬件算力作为底层支撑，EtherCAT具备高实时性、低延迟与高同步性，通信延迟由CAN协议的毫秒级降至微秒级，预计将成为机器人主流通信协议 [2] - 伴随机器人智能向具身智能演进，端侧算力需求预计持续增长，驱动端侧芯片性能升级 [2] 推荐标的 - 峰岹科技(688279SH) [1] - 奥比中光-UW(688322SH) [1] - 创耀科技(688259SH) [1] - 华兴源创(688001SH) [1]