文章核心观点 - 智能飞行机器人是具身智能的重要分支，通用飞行智能已到爆发前夜，旨在打造聪明、安全、能自主决策的飞行平台[7] - 行业正致力于攻克天空端具身智能的独特挑战，以构建技术护城河，并最终实现能大规模量产的智能飞行机器人[16][22] - 通过构建从“小脑”到“群脑”的五维技术体系，公司展示了在环境感知、本体控制、端侧决策、集群协同及飞行操作方面的显著进展，推动技术在多场景落地[18][45] 飞行机器人的愿景和无人机技术演进 - 旋翼无人机技术从2015年前依赖人工操控的“高级玩具”，演进至具备跟踪避障、自主导航等机器人学赋能阶段，下一个里程碑是“具身智能”[9] - 团队的终极愿景是打造如电影《普罗米修斯》中所示的、能在复杂环境中自主穿梭的智能飞行器，以及如《流浪地球》反例所强调的、无需中心节点的分布式无人机集群[10] - 目标是开发具备规模化、分布式化和高灵活特性的智能飞行载体，以执行大规模复杂任务[10] 天空端具身智能的四大挑战 - **数据稀缺**：无人机难以通过雇佣专业飞手进行高精度飞行控制来采集数据，因技能门槛高、设备易损毁且存在安全风险，导致数据采集成本与风险不可控[12] - **场景复杂**：无人机飞行场景跨度大、环境差异显著，要求算法具备跨场景泛化能力，核心难点在于从差异化场景中提炼通用化的环境表征规律[14] - **易受干扰与零容错**：无人机易受气流扰动，需具备极强动态抗扰能力，且飞行过程零容错，任何剐蹭都可能导致坠毁，无停驻待机机会[14] - **端侧资源受限**：机载算力弱、传感器性能有限，难以支持大模型在端侧实时运行，且易受各种扰动[15] 技术体系与研发进展：从“小脑”到“群脑” - **小脑技能（本体运控）**：通过sim-to-real端到端强化学习技术，使无人机仅凭单颗机载摄像头，即可将视觉图像映射为控制指令，端侧模型运行频率超过100Hz，实现高动态自适应飞行[25] - **小脑技能（性能表现）**：系统飞行能力可超越人类高水平飞手，能自主连续穿越多个狭窄不规则缝隙，并完成如倒转穿框等高难度特技动作[27] - **小脑技能（轻量化与仿真）**：最小端到端网络可部署在总重仅50克的无人机上，实现低成本端到端导航避障，并构建了像素级、以假乱真的数字孪生仿真系统用于数据合成[29] - **大脑（端侧决策与规划）**：研发的路径规划大脑具备跨本体（旋翼/固定翼无人机、轮足机器人）和跨场景的通用能力，单次神经网络路径规划时间在10毫秒以内[30] - **大脑（多模态理解）**：通过端/边缘侧部署的视觉语言基础模型，飞行机器人能理解语言文字指令，将模糊逻辑与视觉图像对齐，完成从理解、推理到决策的闭环，实现无GPS、无人为操作的自主探索任务[31][33] - **集群协同智能**：致力于打造完全分布式、去中心化的无人机集群架构，确保个体加入或退出不影响整体任务，已实现16架无人机在未知、无GPS环境下的实时协同与队形保持[35][37][38] - **集群协同规模**：分布式集群避障算法框架在仿真中已支持1,000架以上无人机规模，是学界考虑高阶动力学的实时分布式最大规模运动规划算法框架[37] - **集群应用（协同作业）**：实现多机协同三维重建与任务调度，并成功演示多机协同调运，通过精细化动力学模型实时分配拉力，确保载荷稳定及无个体“偷懒”，相关研究已被TRO条件接收[39][40] - **飞行操作一体化**：开发了具备“飞行手”功能的欠驱动机械手无人机，可通过单电机实现指尖捏取或掌心抓握，完成“抓了就跑”的物品投递任务，并能在抓取前后保持平稳飞行[42][43][45] 产业应用与商业化方向 - 技术正朝多个方向落地，包括泛测绘-巡检（替代人工进入复杂恶劣环境）、特种安防、车用级飞行智能体（满足移动平台协同需求）以及通用开放的二次开发平台[45]

文章核心观点 - 人工智能正从语言理解迈向物理世界交互 未来十年的关键是将通用智能从语言领域拓展到物理世界 其核心路径在于融合“数据价值重构”与“一脑多形”架构革命 [1][5] - 数据正从“资源”演变为定义模型认知边界与价值对齐的“认知基础”与“价值载体” 高质量、结构化、富有逻辑链的数据是驱动智能持续进化的核心纽带 [3][4] - “一脑多形”范式旨在构建一个统一的底层认知核心 使其能动态衍生出适应不同场景、模态与任务的多种形态 这是实现从“专用智能”到“统一智能”跃迁的关键 [5] 新数据范式：驱动模型演进的核心基础设施 - 人形机器人代表的具身智能成为对高质量数据有强烈需求的新赛道 行业正系统性思考数据规模、质量与模型能力的关系 [10] - 具身智能数据获取面临三大结构性挑战：成本效率低且成功率低、能力存在局限性（如灵巧手内操作）、以及跨本体泛化能力差 [11][13] - 行业探索以人为中心的数据路径 构建不与单一机器人本体强绑定的数据体系以提升数据复用价值 诺亦腾正在建设覆盖标准化与真实场景采集的具身智能数据工厂 [12] - 具身数据体量将爆发式增长 “具身数据服务”被视为机器人赛道下一个“Scale AI”级别的确定性机会 [15] - 当前数据采集主要分为真机端（如末端执行器动捕、遥操作）与仿真端（如轨迹合成、资产生成）两条路径 [16] - 通过平台化与引入AI Agent构建数据工具链 可实现真实世界数据集构建速度提升30倍 仿真数据生成提升3.5倍 [17] - 圆桌讨论共识：好的数据应以终为始 由最终模型性能与机器人训练受益程度决定 采集方式将多元化 包括遥操作、UMI、动捕、仿真等 [19] - 野外数据采集技术门槛高 需低摩擦、高精度、多模态的数采设备 并可能通过世界模型进行先验估计来丰富数据维度 [20] AI的“大脑”革命：一脑，何以多形？ - “一脑多形”指同一套智能系统可适配人形、车形等不同形态 核心大脑不变 这是当前具身智能的热门技术路线之一 [21] - 通用飞行智能处于爆发前夜 行业存在气流扰动大、机载算力弱、传感器廉价、数据采集困难等挑战 [26] - 微分智飞展示了多任务小脑技术 其最小的端到端神经网络可运行在自重约50克、机载算力低于1 Tops的无人机上 并通过自动化系统降低数据采集成本 [28] - 团队实现了飞行机械手通过单电机线驱动机构进行多自由度形变 具备指尖捏取和掌心抓握能力 可应用于短途物品运送 [29] - 空间智能技术分为三个层级：基础空间感知、进阶空间交互、最终空间理解与生成 并形成“建模-训练-迭代优化”的研发飞轮 [33] - 在自动驾驶领域 提出以“占据栅格”为中心的生成方案UniScene 其V2版本新增深度与语义分割模态 并与理想汽车合作测试泛化能力 [34] - 在机器人领域 提出ORV框架并构建InterVLA数据集 同时研发DreamVLA模型 将大语言模型“思维链”思想引入 以提升决策可解释性与泛化能力 [37] - 人形机器人是面向人类环境的相对通用方案 互联网上大量人类日常生活数据包含可用运动与操作逻辑 [40] - 通过体素化点云表示环境与引入激光雷达自扫描 可显著提升复杂地形下运动策略从仿真到真实的迁移成功率 使控制从“盲动”转向“感知驱动” [40][42] - 圆桌讨论认为 具身智能行业仍处探索阶段 技术路线尚未收敛 本质是AI与机器人结合带来的智能性与泛化性飞跃 [46] - 对于世界模型 自动驾驶与机器人任务的要求和技术范式区别很大 世界模型与视觉-语言-动作模型可结合应用 [47] - 通用控制器的实现 在仿真中需权衡精度与平衡性 在真实世界则高度依赖硬件性能 [47] - 技术落地面临“既要星辰大海 也要赶紧赚钱”的困境 虽然落地尚远 但已能看到现实应用 不再仅是科幻展示 [48]

产业投资与项目签约 - 人工智能（具身智能机器人领域）产业投资对接会现场签约项目总投资额达66.6亿元 [1] - 湖州新组建300亿元规模的产业母基金，采用“子基金+直投”模式，重点投资人工智能（具身智能机器人领域）项目 [8] - 今年前三季度，湖州引进且备案固投3亿元以上人工智能产业项目34个，总投资超过200亿元 [7] 产业规模与企业集聚 - 湖州已集聚105家人工智能核心企业，2024年核心产业营收达114亿元 [3] - 计划到2027年底，人工智能核心产业规模超200亿元，力争到2030年底核心产业规模超500亿元 [11] - 目标到2027年底累计引育人工智能领域龙头企业10家以上，上市企业5家以上，专精特新“小巨人”企业40家以上，集聚规模以上企业200家以上 [11] 产业链条与核心企业 - 产业链覆盖算力服务（甚湖科技、吉利智算）、数据服务（千寻位置、中海达）、算法模型（实在智能、九州未来）及智能终端（云深处、图达通、诺亚机器人） [3] - 湖州是浙江省五大新能源汽车产业培育基地之一，全国最大的智能物流装备生产基地之一，拥有全国最大的绿色环保动力电池生产基地 [9] - 区域内集聚了吉利汽车、三一重工、零跑汽车等龙头企业 [9] 技术研发与创新平台 - 湖州拥有全国工业控制重点实验室、浙江大学湖州研究院等8家研发机构，已研发50余项人工智能科研成果/产品 [4] - 浙江大学湖州研究院技术团队开发机器狗和空地两栖无人机等具身智能产品 [4][6] - 计划在人工智能领域累计培育省级及以上实验室（平台）、概念验证中心等10个以上 [11] 产业园区与基础设施 - 揭牌浙江省内首个具身智能产业园——长三角（湖州）具身智能产业园，并新搭建2个机器人训练场 [7] - 谋划建设总规划50亩用地的湖州具身智能数据采集训练场（数源空间），首期4万方训练场将容纳千台以上具身智能机器人 [7] - 目标到2027年底建成人工智能特色产业园5个以上 [11] 应用场景与产业融合 - 具身智能落地领域包括工业制造与物流、公共服务与商业、家庭与养老护理、危险环境巡检等 [9] - 湖州职业技术学院启动“具身智能工程技术应用实践中心”项目，从工业制造、智慧物流、特种应用、智慧农业4个方向服务相关产业 [6] - 吉利汽车长兴基地通过AI质检机器人与数字孪生技术实现生产全流程实时监控，并正对接具身智能机器人技术以提升效率 [9] - 在湖州马拉松等活动中展示机器人舞蹈表演、楼梯攀爬及“人机协作”接力赛等应用 [9]