核心观点 - 具身智能领域正面临仿真数据、真实数据与世界模型三种技术路线的选择与融合，行业专家普遍认为仿真数据在当前及可预见的未来具有不可替代的作用，尤其是在模型训练、测试和安全验证方面，而世界模型作为新兴方向，在长期规划和数据生成方面展现出潜力，但其发展仍受限于奖励机制设计、计算资源等因素 [4][19][27] 对Sim-to-Real Gap的理解 - Sim-to-Real Gap的核心在于仿真环境对真实世界模拟不完全，存在视觉细节（如物体摩擦力、光影效果）和物理细节还原不足的问题，导致模型泛化能力弱、仅适配特定场景 [8] - 缩小差距需围绕数据优化展开，包括结合模型需求设计虚拟与真实数据配比、借助AIGC生成丰富数据以兼顾体量与真实性等 [8] - 以阴影问题为例，不同光源位置会形成不同阴影，可作为判断模型对真实世界理解程度的有效依据 [8] - 解决数据问题的一种方案是借助AIGC强大的生成能力，通过替换桌面纹理、光照、物体摆放等方式，兼顾数据丰富性与真实性 [11] 仿真数据与真实数据的价值与应用 - 在自动驾驶等领域，仿真测试已被验证更快速、省时省力且安全，训练用真机更务实，测试用仿真更合适是核心观点之一 [19] - 从学术角度看，若真机数据能极大丰富，同等数量下其训练效果优于仿真数据，但现实是具身智能领域真实数据体量远不及自动驾驶，且机器人本体不易统一，行业期待高，导致真实数据缺口巨大 [20] - 仿真数据在当前阶段的关键作用在于基础模型迭代和测试，没有机构会训完模型不做仿真测试就直接上真机，可避免真机实验中烧电机、损坏关节等难以估量的损失 [21] - 仿真在强化学习规模化上价值更大，若仿真器构建良好，可通过大规模并行训练让模型学习到真实数据中难获取的场景（如物体被碰倒后如何处理） [24] - 仿真数据的核心优势包括代码复用性强（更换机器人时仿真代码基本无需改动）以及在教育领域的显著价值，能降低授课与学习门槛 [26] - 长期来看，仿真数据是更有效的解决方案，只有在仿真无法满足需求时才考虑使用真实数据进行补充 [26] 世界模型的未来研究方向与价值 - 世界模型应用于自动驾驶、具身智能的方向正确，但存在核心问题待解决，如“小世界模型”路径是否可行（即能否基于其直接生成轨迹或策略），以及奖励设计与下游任务衔接问题 [29] - 世界模型并非新概念，与过往相关模型概念相通，该领域研究无需大量计算资源，学术界应聚焦用小资源就能探索的学术问题 [29] - 引入力、触觉等新模态是值得关注的研究方向，可聚焦世界模型中物理规律的相关问题，在有限计算资源下开展尝试 [30] - 在未来12-18个月内，最重要的科学问题是如何在世界模型中引入reward，因为action和observation已有较好发展，而操作领域仍处于混沌状态，适合科研探索 [31] - Genie 3虽能渲染视频且三维一致性较好，但在面向机器人等场景时，当前动作维度（如六维、七维）不足，仍需数据引擎构建对应场景来生成高维度动作数据 [32] - 世界模型的研究对于通用视觉、长期规划和记忆功能等方面展现出潜力，但如何设计合适的奖励机制以及如何应用于更多场景是关键待解问题 [32] 对波士顿动力机器人技术的分析 - 波士顿动力机器人的技术实力体现在其执行任务的“丝滑”性，这不仅涉及单纯的抓取操作，还涉及全身运动，其遥操作部分技术难度很高，需要出色的运动控制作为支撑 [33][35] - 该系统的模型设计若不复杂，但结合出色的底层能力实现了好效果，比设计复杂模型更令人震惊，目前在遥操作素材采集上就落后于该系统 [35] - 具身智能领域的关键不在于算法，而在于数据和硬件，波士顿动力的硬件技术方案与教育界常用方案差异显著，其高度拟人化设计代表了正确发展方向，但核心问题在于其硬件产品并不对外出售 [37] - 实现丝滑效果的另一关键因素是推理层面的架构经过大量调整优化，“避免阻塞”这一问题即便有专门研究，开源方案仍有很大改进空间 [37] - 运动控制（运控）水平的差异是表现差异的重要原因，传统控制的相关技术值得被结合、借鉴到现代具身智能中，以提升机器人动作的流畅性 [38][39]

核心观点 - FlowVLA模型通过视觉思维链（Visual CoT）原则解决传统VLA世界模型的根本缺陷，将动态运动与静态外观解耦，显著提升长时程预测的物理合理性和下游任务样本效率 [1][8][36] - 模型在单自回归Transformer中统一外观与运动推理，采用"帧→光流→帧"的两阶段结构化预测流程，避免像素复制陷阱并增强物理动态理解 [9][12][14] - 实验验证显示，FlowVLA在LIBERO和SimplerEnv基准测试中达到最先进性能，长时程任务成功率提升显著，低数据场景下样本效率优势达55% [20][22][30] 技术架构创新 - 引入视觉思维链（Visual CoT）原则，强制模型先预测中间光流编码运动动态，再基于光流生成未来帧，实现动态与外观学习的解耦 [8][12][14] - 采用共享分词方案，将2通道光流场转换为RGB类图像，通过相同VQ-GAN分词器处理光流与原始帧，保持参数效率和架构简洁性 [9][15] - 两阶段训练范式：预训练阶段从无动作视频学习通用物理规律，微调阶段适配机器人控制任务，损失函数仅针对动作令牌计算 [15][16][19] 性能表现 - LIBERO数据集平均成功率88.1%，超越所有对比模型，其中长时程任务成功率72.6%较基线提升显著 [20][21] - SimplerEnv数据集平均成功率74.0%，在视觉偏移场景（如堆叠积木任务62.5%）表现优异，验证对真实环境变化的强适应性 [22][23] - 低数据场景下峰值成功率比基线高55%，仅用1000训练步数即超越基线峰值性能，样本效率优势显著 [30][32] 关键组件验证 - 消融实验显示：移除Visual CoT结构使成功率下降至64.0%，移除光流监督降至69.5%，证明核心设计必要性 [33][34] - 定性分析表明FlowVLA预测结果符合物理规律（无机械臂消失或物体运动异常），且与语言指令语义对齐 [24][26][29] - 统一分词方案和交错序列格式贡献49.4%基础性能，分组序列结构对整体效果有关键影响 [33][34] 行业价值定位 - 突破传统VLA模型端到端学习局限，提供动态优先的世界模型构建范式，为通用机器人开发奠定物理推理基础 [35][36] - 解决预训练被动观测知识与策略学习主动控制知识的领域差距，显著降低下游任务微调成本和收敛时间 [7][10][30] - 光流预测提供任务无关的低层物理理解，可作为高层控制基础，弥补现有具身推理方法在物理动态建模方面的不足 [35][36]

双臂机器人训练瓶颈 - 真实示教数据规模化获取成本高耗时长 难以覆盖足够多任务物体形态与硬件差异 [2] - 现有仿真缺乏针对新任务的高效可扩展专家数据生成方法 [2] - 域随机化设计过于表层 无法模拟真实环境中的复杂性 [2] - 未考虑不同双臂平台在运动学与抓取策略上的行为差异 导致数据合成方案难以在新环境或新硬件上泛化 [2] 技术资源与竞赛 - RoboTwin平台提供代码库论文及使用文档 涉及双臂机器人仿真与训练 [3] - CVPR RoboTwin竞赛技术报告展示真实场景机器人导航与运动控制方案 [3][4] - BridgeVLA方案实现真机性能提升32% [4] 行业技术进展 - VR-Robo技术通过real2sim2real框架助力真实场景机器人导航与运动控制 [4] - UniVLA方案高效利用多源异构数据构建通用可扩展机器人动作空间 [5] - 行业关注遥操技术流畅度对机器人操作性能的影响 [5] 深度内容获取 - 具身智能之心知识星球提供完整技术细节QA及未公开彩蛋 涵盖双臂机器人训练仿真等专题 [1][4]

世界模型与多模态融合 - 世界模型正加速成为连接感知、理解与决策的关键基座，重塑多模态边界[4] - 现有方法多以语言模态为中心，忽视视觉信息的时序动态与因果结构[5] - UniVLA通过原生建模视觉、语言与动作信号，引入世界模型增强下游决策性能[5][14] UniVLA模型架构 - 采用全离散自回归机制，统一视觉、语言与动作信号的离散token表示[8][9] - 构建视觉-动作交错的多模态时序序列，支持原生统一建模[9] - 自回归训练范式高效稳定，具备大规模扩展潜力[9][24] 技术突破与性能表现 - 后训练阶段仅需海量视频数据，无需依赖大量动作标签即可提升决策性能[14] - 在CALVIN基准上平均成功率达95.5%，长程任务（LONG）成功率94.0%，显著超越TO-FAST的60.2%[19] - LIBERO基准整体成功率69.8%，较Robo VLMs提升32.3个百分点[20] - SimplerEnv任务中世界模型策略取得64.6%成功率，较基线提升64.6个百分点[16] 应用场景与未来方向 - 展现出真机操控和自动驾驶等现实场景的应用潜力[5] - 提出视频版VLA架构，有效捕捉时空动态特征[23] - 未来将探索与多模态强化学习深度融合，提升开放世界决策能力[24] 行业影响 - 刷新CALVIN、LIBERO、SimplerEnv等主流具身智能基准的SOTA纪录[5][17][18] - 为机器人从视频中学习真实世界知识提供新路径[15] - 开创区别于传统VLM拓展路径的全新技术路线[22]

市场表现 - 2025年5月14日沪深300指数上涨1.21%，机械板块下跌0.43%，在一级行业中排名第29 [1][2] - 细分行业中半导体设备涨幅最大（+0.79%），工程机械跌幅最大（-1.96%） [1][2] - 个股涨幅前三：恒而达（+20.00%）、中集环科（+19.97%）、大叶股份（+12.98%） [1][2] - 个股跌幅前三：磁谷科技（-8.20%）、信宇人（-7.46%）、德马科技（-6.19%） [1][2] 公司公告 - 新时达股东王春祥减持0.15%股份，减持前持股比例分别为2.12%和1.25% [3] - 光格科技股东北京基石创业投资基金减持0.27%股份，减持前持股5.00% [3] - 凤形股份股东江西泰豪技术减持1.02%股份，减持前持股7.92% [3] - 卓兆点胶股东英豪创业投资减持0.2914%股份，减持前持股1.2230% [3] 高管变动 - 天宜上佳总裁杨铠璘辞职，改聘孟利为新任总裁，杨铠璘保留副董事长职务 [4] - 中国铁物董事袁宏词辞去董事及提名委员会委员职务，监事侯治国辞去监事职务 [5] 行业创新 - 智元机器人与香港大学联合推出通用策略学习系统UniVLA，实现跨本体/场景/任务的机器人控制，预训练GPU耗时仅为竞品1/20，在LIBERO仿真平台四项指标平均成功率提升18.5% [6] - UniVLA仅用10%数据即在LIBERO-Goal达到62.4%成功率，显著优于OpenVLA（11.6%）和OpenVLA-OFT（43.0%） [6] 技术突破 - 郑州信大壹密科技发布国内首款实用化抗量子密码芯片"密芯PQC01"，国产化率100%，采用28nm工艺，功耗降低60% [7][8] - 该芯片集成国际格基算法与国产标准化算法，支持动态切换加密模式，达到金融级安全认证标准 [7][8] - 已与苏州国芯科技、郑州大学合作推进政务、金融等场景试点应用 [8]