具身智能的哲学与理论基础 - 具身智能的思想可追溯至中国古代"知行合一"理念，强调认识活动离不开身体与物理世界的交互[4] - 1943年沃伦·麦卡洛克提出人类心智形成根植于个体与外部环境的持续物理交互，为具身认知理论发展提供重要启发[5] - 1963年理查德·赫尔德通过"被动运动猫"实验证明感知依赖于主体在行动中的主动探索与反馈机制，对行为模式建立具有决定性意义[5] - 具身智能强调完整的闭环系统，包含感知与决策、动作执行、环境反馈以及身体在时间维度上的适应与成长[7] 沉浸式感知环境构建 - 构建沉浸式感知需要物理属性、触觉、听觉以及物体相互作用产生的反应行为[9] - 第一代数字孪生环境使用视觉点云和AI语义理解，通过强化学习训练各种策略[10] - 第二代数字孪生环境将物理学的各种感知过程融入，包括物体的重量、转动惯量、泊松比等物理属性[10] - 引入触觉、听觉和操作物体的物理属性后，从虚拟环境迁移到物理世界的策略误差上限变小，鲁棒性和泛化能力远超视觉点云环境[11] 机器人训练场建设现状 - 国内已涌现多个高水平机器人训练平台，包括上海浦东智源研究院训练场、张江人工智能岛实验平台等[12] - 训练场建设面临基础设施布局碎片化、重复建设现象以及不同平台间标准不一等挑战[12] - 理想的机器人训练场应具备虚实一体功能，打通仿真环境与真实世界的边界，支持从模拟到现实的平滑迁移[14] - 训练场的关键技术挑战在于沉浸感与物理真实性，要求仿真系统准确建模重力、摩擦力、弹性、惯性等力学特性[14] 数据采集与多模态感知 - 具身智能发展高度依赖高质量、多样化的行为数据，主要采集视觉数据、行为交互数据和语义理解数据[15] - 视觉信息不仅可用于重建空间结构，还可通过学习模型间接推断力、材质、滑动趋势等非视觉属性，实现跨模态映射[17] - 触觉感知包含分布式压力、剪切力、重量感知、温度变化等多种信号，对于精细操作至关重要[17] - 遥操作仍是主流的数据采集方式，包括主从式遥操作、运动捕捉辅助采集等四类方法[20] 具身智能与大模型融合 - 具身智能与大模型的深度融合成为推动机器人技术实现产业落地的核心方向[26] - 大模型的核心价值在于其强大的场景泛化与策略泛化能力，可通过学习已有经验推演至未见过的相似场景[28] - 云-边-端协同架构形成新型工业范式，由中国研发团队在本地构建核心算法，远程赋能海外工厂的机器人系统[29] - 该模式不仅保障核心技术不外泄，还可规避高额关税壁垒，已在广东省惠州市比亚迪工厂开展试点[29] 具身智能四大发展支柱 - 人形机器人因其高度仿生结构被视为最具潜力的通用平台，具有极高的负重比和强平衡控制能力[31] - 训练场建设是推动具身智能从感知走向行动的关键支撑，必须构建真实与虚拟融合的训练环境[34] - 未来机器人应具备差异化专长，出现工程师型、艺术家型、服务型等多种智能体，服务于不同行业与任务场景[35] - 智能的本质在于持续进步，具身智能系统应具备逐年优化操作能力的进化特性[36] 训练场建设新范式 - 人形机器人发展重构了传统AI+机器人研发范式，从模型驱动走向数据驱动[47] - 训练场建设经历三个阶段技术迭代：人体动作捕捉采集、遥操作人形机器人采集、虚实融合的高保真训练环境构建[48][49][50] - 训练场不仅是基础设施，更是一项关键技术，承担高质量数据的规模化采集、工艺知识沉淀与标准化等职能[51] - 国内已有近20家主流人形机器人品牌接入麒麟训练场，涵盖双足、轮足等多种形态[52] 仿真合成数据驱动 - 银河通用坚持仿真合成数据为核心的技术路线，相较于真实数据采集具有更高可控性、更强一致性和卓越可扩展性[103] - 提出"动作用仿真，语义补真实"的混合学习范式，构建完整的仿真合成数据pipeline[104] - 采用两阶段训练范式：第一阶段利用百亿级仿真合成数据进行通识预训练，第二阶段通过少量真实世界数据进行场景微调[105] - 实证表明，引入大规模仿真预训练后，仅需约200条真实样本即可完成技能迁移，样本效率提升达千倍以上[105] 商业化落地实践 - 具身智能系统已在零售、工业、教育与服务多个领域实现商业化部署[108] - 在零售领域与美团等企业合作推进智能仓储全流程自动化，计划启动"十城百店"战略[108] - 工业应用方面与国内外车企合作开展零部件识别与货箱搬运任务，展现高度泛化能力[108] - 与博世联合成立合资公司，致力于推动具身大模型在高端制造场景的深度落地[109]