我们内部分享了大量的VLA、强化学习、世界模型、VLN、数采、遥操、仿真等相关的内容。涵 盖目前所有主流的方法论，并形成了技术路线。适合入门进阶的同学做进一步提升。 社区内的成员主要分布在头部的具身公司、一些互联网企业的具身实验室、top的高校实验室、还 有一些传统的机器人公司。形成工业界+学术界互补的态势。如果您真的有需要，想要做系统提 升、和更多的同行业人员交流，欢迎加入。 开学季大额优惠，微信扫码加入~~~ "具身智能之心知识星球"是我们一直在维护的具身社区，目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求职交流为一体，是一个综合类的具身社区，近2000人了。我们期望未来2年内做到近万人的规 模。给大家打造一个交流+技术分享的聚集地，是许多初学者和进阶的同学经常逛的地方。 社区内部经常为大家解答各类实用问题：如何使用设备？如何有效采集数据？如何部署VA、VLA 模型等。是采集背景太复杂还是数据比较dirty? 快速解答，方便大家应用到项目中。 一个社区能在大家最需要帮助的时候解决问题，无疑是非常有价值的。具身智能之心知识星球 （国内首个具身全栈技术社区），目前已经完成了产业、学术、求职、问答交流等多 ...

并行智能体发展趋势 - 并行智能体正成为提升AI能力的新方向 通过多个智能体协作处理不同任务 实现速度快效率高 [2][3] - 传统AI能力提升依赖scaling law 即通过更多数据和算力获得性能提升 但需要长时间输出结果 [6][7][8] - 并行agent在提升性能的同时 让用户无需长时间等待结果 且大语言模型token成本下降使该方法可行 [9][10] 并行智能体应用场景 - 多个agent并行抓取分析网页 快速生成深度研究报告 [11] - 多个agent协同处理代码库不同部分 加快编程任务完成速度 [11] - 多个agent在后台并行工作 由监督agent向用户提供反馈 实现并行异步控制 [11] 技术挑战与研究进展 - 协调多个智能体并行执行任务存在挑战 类似于人类将复杂任务拆分给多个工程师完成的难度 [13][14] - Code Monkeys论文通过并行生成多个轨迹 生成多样化候选解决方案 提高编程问题解决效率 [15][17] - Together Mixture Of Agents架构同时利用多个大语言模型提升性能 并可调整分层架构进一步优化 [18][19] 行业前景展望 - 最优利用并行agent仍需大量研究与工程探索 预计能高效并行工作的agent数量将非常庞大 [22] - 并行计算在AI领域具有历史成功先例 2009年GPU大规模应用曾显著提升卷积神经网络训练效率 [23][24]

最近越来越多的同学开始给具身智能之心传递好消息，秋招拿到口头offer了、社招成功从自驾转到 具身了。而且据我们了解，对应的薪资和前景都是非常好的。 sim2real效果不好怎么办？real2sim2real是怎么work的？ ...... 更有料的是： 星球内部为大家梳理了近30+技术路线，无论你是要找benchmark、还是要找综述和学 习入门路线，都能极大缩短检索时间。星球还为大家邀请了数十个具身领域嘉宾，都是活跃在一线 产业界和工业界的大佬（经常出现的顶会和各类访谈中哦）。欢迎随时提问，他们将会为大家答疑 解惑。感兴趣的同学可以扫码加入： VLA在机器人抓取与规划任务中是怎么用的？ VLA+RL是怎么做的？为什么work？ 分层决策一般是怎么做的？和端到端比优势劣势有哪些？ 具身机器人的研报有哪些？30家汇总 多家头部具身机器人公司岗位分享招聘 具身智能，如何选择研究方向？哪个方向容易出成果？ 除此之外，还有很多具身机器人公司委托我们结合EDU版本的本体开发更多的教程与功能。目前已 经在筹备了，后面将慢慢把这类教程公布到我们的具身社区中，促进行业的发展。 "具身智能之心知识星球"是我们一直在维护的具身 ...

最近越来越多的同学开始给具身智能之心传递好消息，秋招拿到口头offer了、社招成功从自驾转到 具身了。而且据我们了解，对应的薪资和前景都是非常好的。 除此之外，还有很多具身机器人公司委托我们结合EDU版本的本体开发更多的教程与功能。目前已 经在筹备了，后面将慢慢把这类教程公布到我们的具身社区中，促进行业的发展。 "具身智能之心知识星球"是我们一直在维护的具身社区，目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求 职交流为一体，是一个综合类的具身社区，近2000人了。我们期望未来2年内做到近万人的规模。给 大家打造一个交流+技术分享的聚集地，是许多初学者和进阶的同学经常逛的地方。 社区内部经常为大家解答各类实用问题：如何使用设备？如何有效采集数据？如何部署VA、VLA模 型等。是采集背景太复杂还是数据比较dirty? 快速解答，方便大家应用到项目中。 一个社区能在大家最需要帮助的时候解决问题，无疑是非常有价值的。具身智能之心知识星球（国 内首个具身全栈技术社区），目前已经完成了产业、学术、求职、问答交流等多个领域的闭环。遇 到什么问题就分享什么解决方案，哪块研究最前沿，就给大家源源不断提供解决思路，还有求职 ...

社区发展现状与规模 - 具身智能之心知识星球社区已发展成为集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体的综合类具身社区，目前拥有近2000名成员 [1] - 社区计划在未来2年内将规模扩大到近万人，致力于打造技术分享与交流的聚集地 [1] - 社区与多家具身机器人公司合作开发教程与功能，并计划将相关内容公布到社区以促进行业发展 [1] 社区资源与技术内容 - 社区内部梳理了近30+技术路线，涵盖benchmark、综述和学习入门路线，显著缩短检索时间 [2] - 汇总了40+开源项目、60+具身智能相关数据集及行业主流仿真平台 [18] - 提供多领域技术学习路线，包括具身感知、强化学习、VLA模型、多模态大模型等18个方向 [18] - 社区定期举办圆桌论坛和直播，覆盖本体、数据、算法等领域，分享行业动态 [4] 行业合作与就业服务 - 社区与多家具身公司建立岗位内推机制，为成员提供简历直推服务 [10] - 发布具身智能相关职位招聘信息，如多模态大模型方向月薪40k-80k，强化学习方向月薪40k-80k [11][13] - 汇总国内外具身智能高校和公司信息，为成员提供学术和职业发展参考 [21][23] 技术研讨与创新 - 社区探讨前沿技术问题，包括机器人仿真、VLA模型应用、sim2real泛化等 [2][4] - 分享多项创新研究成果，如Interleave-VLA框架提升跨域泛化2-3倍，BridgeVLA方案提升真机性能32% [4][5] - 覆盖多传感器融合、机器人操作系统、世界模型等多个技术领域 [6][7][9] 成员互动与支持 - 社区为成员提供实用问题解答，包括设备使用、数据采集、模型部署等 [1] - 成员可自由提问工作选择或研究方向问题，并获得行业大佬解答 [77] - 社区内部交流案例显示，成员从自动驾驶转向具身智能领域的技术过渡路径 [78][80]

具身智能行业发展趋势 - 具身智能行业处于早期发展阶段 对标自动驾驶行业2017-2018年阶段 仍存在窗口期机会 [83] - 技术发展重点从传统SLAM转向大模型和端到端方案 传统机器人从业者与具身感知技术派系分化明显 [83] - 行业平均薪资水平较高 初创公司1-2年工作经验人员总包可达70-80万 但稳定性较差 [83] 技术发展重点 - 视觉语言模型(VLA)和视觉语言动作模型(VLA)成为技术热点 应用涵盖机器人抓取与规划任务 [2][58] - 强化学习与VLA结合(VLA+RL)成为重要技术方向 [40][42] - 多模态大模型技术快速发展 涵盖理解与生成两大方向 包括Image+Text到Text等多种模态组合 [52][54] - 仿真技术(sim2real)和数据采集成为关键环节 存在real2sim2real等解决方案 [2][66] 人才需求与就业情况 - 企业招聘偏好有实习经验的候选人 机器人创业公司普遍要求实习经历 [81] - 自动驾驶领域人才向具身智能领域迁移 技术栈通用性较高 [80][83] - 算法岗位需求旺盛 VLA算法岗位薪资较高 某案例显示强化学习岗位薪资达(N+6000)*15水平 [1][81] 技术社区生态 - 具身智能之心知识星球为国内首个具身全栈技术社区 成员近2000人 目标2年内达到近万人规模 [1][16] - 社区汇聚40+开源项目 60+数据集 30+技术路线 覆盖感知、交互、导航等全方位技术领域 [16] - 社区成员来自斯坦福大学、清华大学等顶尖高校和智元机器人、优必选等头部企业 [16] - 建立企业内推机制 与多家具身公司合作提供岗位对接服务 [10] 技术资源体系 - 汇总国内外40+高校实验室资源 提供读研、申博参考 [18][20] - 汇总国内外具身机器人公司 涵盖教育、工业、医疗等多个应用方向 [21] - 整理机器人相关书籍 包括导航、动力学、运动学等基础学习资料 [26] - 汇集零部件制造厂商信息 涵盖芯片、激光雷达、相机等核心部件 [28] 技术应用方向 - 视觉语言导航成为自动驾驶与机器人的重要应用领域 [48] - 触觉感知为前沿应用方向 包括传感器应用和多模态算法集成 [50] - 机械臂技术涵盖抓取、位姿估计和策略学习等多个环节 [69] - 双足与四足机器人技术发展迅速 提供从零搭建机器人的完整方案 [71] 学习与培训体系 - 为入门者提供完整技术栈和学习路线 [11] - 为从业者提供产业体系和项目方案 [13] - 社区提供问答交流、直播分享等多元学习方式 [76][78] - 建立专家答疑机制 数十位产业界和工业界大佬提供技术支持 [2]

上周社区开了2场圆桌，一个是灵巧手专场，一个是agent专场。前面我们内部也圆桌过几次为大家分享 了关于数采、具身本体相关内容。基本覆盖了所有主流方案与技术。后面还会在具身大脑+小脑算法技 术上为大家带来新的认知。 我们的具身社区"具身智能之心知识星球"目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求职交流为一体，是 一个综合类的具身社区，近2000人了。我们期望未来2年内做到近万人的规模。给大家打造一个交流 +技术分享的聚集地。 社区内部还经常为大家解答各类问题：如何使用设备？如何有效采集数据？如何部署VA、VLA模型 等。是采集背景太复杂还是数据比较dirty? 快速解答，方便大家应用到项目中。 一个社区能在大家最需要帮助的时候解决问题，无疑是非常有价值的。具身智能之心知识星球（国内首 个具身全栈技术社区），目前已经完成了产业、学术、求职、问答交流等多个领域的闭环。遇到什么问 题就分享什么解决方案，哪块研究最前沿，就给大家源源不断提供解决思路，还有求职岗位第一时间对 接给大家！除了上面的问题，我们还为大家梳理了很多其它的内容： 机器人仿真和数据采集有哪些平台？ 人形机器人怎么做模仿学习？VLA为什么难 ...

具身智能社区概况 - 国内首个具身全栈技术社区"具身智能之心知识星球"已完成产业、学术、求职、问答等多领域闭环，成员来自斯坦福大学、清华大学、ETH等顶尖高校及智元机器人、优必选等头部企业[17] - 社区提供近40+开源项目、60+数据集、30+技术路线及主流仿真平台资源，覆盖感知学习、强化学习、多模态大模型等16个技术方向[17] - 已建立企业内推机制，与智元机器人、傅里叶机器人等公司合作输送人才，首批学员获头部公司offer并开始实习[1][11] 技术资源体系 - 汇总30家具身机器人公司资料，涉及教育、医疗、工业等7大应用场景，包含零部件厂商芯片/激光雷达等供应链信息[22][27] - 整理60+数据集涵盖触觉感知、视觉语言导航等9大领域，40+开源项目覆盖仿真、抓取、控制等6大模块[17][30] - 技术路线包含Diffusion Policy、VLA+RL等24个前沿方向，提供强化学习全栈、多模态大模型等系统学习路径[17][31][32] 行业动态与人才发展 - 具身智能行业处于探索期，技术路径向大模型/端到端迁移，自动驾驶领域人才正逐步转向该领域[47][49] - 薪资水平显示：具身智能岗位薪资较传统SLAM岗位高出6k/月，头部初创公司1-2年经验总包达70-80万[48][49] - 职业转型建议：视觉SLAM从业者可转向视觉语言导航或DL-based SLAM，需补充Transformer等深度学习基础[47][49] 社区运营模式 - 采用"问题驱动"机制，实时解决设备使用、数据采集等实操问题，案例响应速度达项目级应用[1] - 组织圆桌论坛/直播活动50+场，邀请产业界嘉宾分享本体设计、算法优化等实战经验[4][43] - 建立分层学习体系：小白可获取入门技术栈，进阶者接触产业级项目方案，高阶成员参与前沿课题研讨[14][15][17] 技术热点聚焦 - VLA+RL融合方向受重点关注，社区汇总相关训练方案及在抓取规划任务中的应用案例[3][31] - sim2real技术瓶颈突破方案受关注，社区提供real2sim2real等创新方法解析[3][41] - 多模态大模型应用最活跃，细分12个子领域包括Many-to-Many跨模态生成等前沿方向[36][37]

昨天下午有个同学找峰哥吐槽，公司让调试机器人，不知道怎么做数据采集和调试，自由度太多了。如何 分析问题也是一头雾水，在校跑跑demo还可以，真的上手真机了，坑还是很多。 这类问题前面在咱们的具身社区里面已经碰到过多次了，如何使用设备？如何有效采集数据？如何部署 VA、VLA模型等。是采集背景太复杂还是数据比较dirty? 后面我们也很快给他相关答复，快速用到项目里 面了。 一个社区能在大家最需要帮助的时候解决问题，无疑是非常有价值的。具身智能之心知识星球（国内首个 具身全栈技术社区），目前已经完成了产业、学术、求职、问答交流等多个领域的闭环。遇到什么问题就 分享什么解决方案，哪块研究最前沿，就给大家源源不断提供解决思路，还有求职岗位第一时间对接给大 家！除了上面的问题，我们还为大家梳理了很多其它的内容： 机器人仿真和数据采集有哪些平台？ 人形机器人怎么做模仿学习？VLA为什么难做？ VLA在机器人抓取与规划任务中是怎么用的？ VLA+RL是怎么做的？为什么work？ sim2real效果不好怎么办？real2sim2real是怎么work的？ 分层决策一般是怎么做的？和端到端比优势劣势有哪些？ 具身机器人的研 ...

一个社区能在大家最需要帮助的时候解决问题，无疑是非常有价值的。具身智能之心知识星球（国内首个 具身全栈技术社区），目前已经完成了产业、学术、求职、问答交流等多个领域的闭环。遇到什么问题就 分享什么解决方案，哪块研究最前沿，就给大家源源不断提供解决思路，还有求职岗位第一时间对接给大 家！除了上面的问题，我们还为大家梳理了很多其它的内容： 机器人仿真和数据采集有哪些平台？ 人形机器人怎么做模仿学习？VLA为什么难做？ VLA在机器人抓取与规划任务中是怎么用的？ VLA+RL是怎么做的？为什么work？ sim2real效果不好怎么办？real2sim2real是怎么work的？ 分层决策一般是怎么做的？和端到端比优势劣势有哪些？ 具身机器人的研报有哪些？30家汇总 多家头部具身机器人公司岗位分享招聘 具身智能，如何选择研究方向？哪个方向容易出成果？ ...... 更有料的是： 星球内部为大家梳理了近30+技术路线，无论你是要找benchmark、还是要找综述和学习入门 路线，都能极大缩短检索时间。星球还为大家邀请了数十个具身领域嘉宾，都是活跃在一线产业界和工业 界的大佬（经常出现的顶会和各类访谈中哦）。欢迎随时提 ...