具身智能科技前沿熱點中關村智友研究院、青年科學家50人論壇目 錄一、具身智能靈巧操作大模型程，具備整體優化、泛化能力強和可持續迭代的顯著優勢。尤其在具身智能靈巧操作這一研究難點上，2024年多項研究（如近年來，人工智能和機器學習的迅速發展推動了具身智能技術的突破，特別是在大模型驅動的機器人控制、操作和決策領域，展現出極大的技術潛力和市場前景。具身大模型通過統一的多模態架構，整合視覺、語音、觸覺等信息，顯著提升了機器人靈巧操作能力，推動機器人技術在多個行業中的廣泛應用。年3月，UC伯克利機器人領域的領軍專家SergeyLevine創立了公司Pi（PhysicalIntelligence），核心團隊匯集了硅谷機器AI由卡內基梅隆大學教授DeepakPathak和AbhinavGupta于年創立，專注于開發基于物理世界的智能系統，致力于構建類似“機器人大腦”的機器人基礎模型。其技術旨在賦能各類機器人應用，挑戰“AGI只能來源于數字世界”的傳統觀念，展現了極大的行業潛力。具身智能靈巧操作大模型在工業、醫療和家庭服務等領域落地應用，并取得顯著成果：1）量檢測和智能決策任務，大幅提高生產效率和自動化水平；2）醫療領域：在手術輔助和康復訓練中的應用提升了手術精確性和康復效果；3）根據市場分析，具身智能領域已成為全球資本追逐的熱點。2024年，中國具身智能領域記錄了38起投融資事件，總金額達到51.1億元人民幣。隨著技術進步和市場需求增長，具身大模型機器人市場預計將實現爆發式增長。例如，在智能生產線中，具身通用多模態大模型通過實時感知和智能操作，提升了自動化水平；在醫療與康復輔助領域，這些技術優化了個性化服務并提升了醫療質量。展望未來，具身智能靈巧操作大模型不僅是人工智能和機器人領域技術進步的重要支柱，也是產業轉型升級的核心動力。隨著跨領域技術（如物聯網、5G通信）的深度融合，智能靈巧操作具身系統將為社會提供更高效、更智能的生產和生活解決方案，推動社會全面向智能化方向發展。谷歌RT系列：從傳感到行動的全能模型年1月，谷歌在RT-1、RT-2的基礎上發布了RT-H，這一模型結合語言動作層級提升了機器人在多任務環境中的表現。通過將復雜任務分解為細粒度的語言動作，RT-H實現了任務間的數據共享和泛化能力，提高了機器人執行任務的準確性和適應性。與RT-1和RT-2相比，RT-H進一步優化了任務控制方式：RT-1依賴視覺和語言數據指導動作，RT-2引入視覺-語言-動作模型完成復雜任務，而RT-H通過語言動作層級提供更細粒度的控制，成功率比RT-2提高約15%，并展現出更強的靈活性和泛化能力。這標志著谷歌在具身智能領域邁出了關鍵一步，為機器人在多任務復雜環境中的應用帶來了新突破。圖1.1RT-H的總體流程北京大學RoboMamba：高效的端到端VLA大模型-推理、操作一體化RoboMamba是由北京大學與智平方團隊聯合推出的一款高效端到端視覺-語言-動作（VLA）具身大模型，專為機器人場景優化設計，旨在實現高效的推理與操作能力。年6月，這一成果以題為《RoboMamba：具備機器人推理與操控能力的高效視覺-語言-動作大模型》的論文，發表在全球頂級學術會議NeurIPS上。RoboMamba采用了先進的多模態設計，通過集成視覺編碼器與線性復雜度的狀態空間語言模型（SSM），顯著提升了機器人在推理和操控中的表現。視覺編碼器賦予模型強大的視覺常識理解能力，而SSM任務規劃能力。這種設計使RoboMamba能夠在多任務場景中實現從高層次推理到低層次精細操控的端到端融合，同時大幅提高了模型的計算效率和任務執行效果。該模型通過一種高效的微調策略，僅需調整模型參數的0.1%，就能在短短20分鐘內完成微調。這種設計不僅提升了操作泛化能力，還使模型在適應多任務和多場景需求時更加靈活。與傳統具身大模型相比，RoboMamba在推理速度上達到了現有模型的三倍，同時保持了卓越的魯棒性與可靠性。在模擬與現實世界實驗中，RoboMamba能夠精準完成操控任務中的位姿預測，展現出對復雜機器人任務的高度適配性。RoboMamba在機器人推理與操控領域實現了多項突破。在推理方面，模型具備精準的任務規劃、長程任務規劃、可操控性判斷以及對過去與未來狀態的預測能力，克服了傳統方法的局限；在操控方面，RoboMamba通過高效的感知和推理，能夠流暢完成復雜場景下的操控任務，為機器人“大腦”提供強大的推理思考能力，同時賦予其“小腦”精細的低層次操控技能。這樣的能力組合使得RoboMamba在現實環境中的表現更加高效且可靠。這一模型的顯著優勢還在于其以極低的訓練成本實現高效性能的能力。通過生成精準的任務規劃與位姿預測，RoboMamba有效平衡了模型的泛化性、遷移性與運行速度，為具身智能的實際落地提供了強有力的技術支持。其快速適應能力和高效的運行機制，進一步降低了機器人在開發和應用中的時間成本，為推動智能機器人技術的廣泛應用創造了更多可能性。1.2RoboMamba的總體流程清華大學TSAIL團隊：RoboticsDiffusionTransformer（RDT）清華大學人工智能研究院TSAIL團隊于2024年10月推出了全球最大的雙臂機器人操作任務擴散基礎模型——RoboticsDiffusionTransformer（RDT-1B）。這一創新模型通過基于擴散模型的設計與大規模預訓練策略，為雙臂操控任務的研究和應用帶來了重要突破，成為運動控制領域最接近人類“小腦”的機器人控制模型之一。圖1.3RDT的整體框架RDT-1B具備1.2B參數量，采用了可擴展的Transformer架構，能夠高效處理多模態輸入的異質性，捕捉機器人數據中的非線性和高頻特性。模型通過擴散模型的多模態行為分布表示，展現了卓越的動作預測與執行能力。在實際應用中，RDT-1B在ALOHA雙臂機器人平臺上得到了驗證，其在家庭環境下的復雜任務中表現尤為出色。例如，在“洗杯子”任務中，RDT-1B能夠精確完成一系列復雜操作，甚至在面對從未見過的新類型杯子時，也能展現出強大的零樣本泛化能力。這種泛化能力使得模型能夠快速適應全新的任務和物體，僅通過少量示范即可學習新技能。RDT-1B在應對數據稀缺性問題上也取得了顯著進展。模型引入了物理可解釋的統一動作空間，使其能夠統一不同機器人的動作表示，同時保留原始動作的物理意義。此設計極大提升了模型的跨平臺知識遷移能力，使得RDT-1B能夠在多個任務和物體場景中理解并執行復雜任務。這種能力不僅讓模型具備出色的初始性能，也展現了強大的學習潛力和快速適應能力，為雙臂操控領域的研究和優化奠定了堅實基礎。作為開源項目，RDT的發布將加速機器人技術的研發與產業化。憑借其多模態處理能力、高效的擴散模型架構和優越的泛化能力，RDT有望推動機器人在更多領域的應用，如家庭服務、工業自動化和醫療輔助等，成為推動機器人技術進步的重要驅動力。基于多模態大模型的具身操作大模型RoboFlamingo字節跳動聯合清華大學開發的具身操作大模型RoboFlamingo，利用預訓練的VLMs進行單步視覺語言理解，使用顯式策略頭對序列歷史信息進行建模，并且僅在語言條件操作數據集上通過模仿學習進行微調。這種分解為RoboFlamingo提供了開環控制和在低性能平臺上部署的靈活性。通過在測試基準上大大超過了最先進的性能，這表明RoboFlamingo可以成為使VLM適應機器人控制的有效和有競爭力的替代方案。廣泛的實驗結果還揭示了一些關于不同預訓練VLM在操作任務上行為的有趣結論。RoboFla-mingo有潛力成為機器人操作的具有成本效益的且易于使用的解決方案，使每個人都有能力微調自己的機器人策略。圖1.4RoboFlamingo的整體流程基于大語言模型的機器人操作學習RobotGPT0可以使輸出更圖1.5RobotGPT的整體流程具身智能支氣管鏡機器人：提升醫療資源平等性與操作安全性圖1.6支氣管鏡機器人工作流程二、空間智能空間智能是人類智能的重要組成部分，不僅幫助人類理解并與周圍世界交互，還賦予我們將內心想象轉化為實際創造的能力。從求解問題到構建現實，無論是簡單的沙堡還是宏偉的城市，空間智能的作用無處不在。同樣，對于具身智能來說，空間智能是其發展的關鍵驅動力。以機器人為代表的智能終端，需要在物理世界中完成復雜任務，這要求其具備類似人類的能力，能夠理解環境、進行交互并高效行動。空間智能的核心在于通過對三維環境的精準理解和建模，生成動態的四維世界模型。通過這種能力，AI不僅可以識別開放環境中的物體和動態場景，還能夠深入理解物理空間的動態變化關系，并進行空間推理。這些能力為具身智能的發展奠定了重要基礎，使機器能夠更深刻地理解人體與物理環境的關系，在復雜任務環境中實現自主學習與高效執行。同時，空間智能還進一步優化了人機交互及復雜場景中的運動能力，為人工智能技術的升級和在人類生活中更廣泛的應用開辟了新的可能性。未來，人工智能系統將以空間智能為核心，在推動技術發展的同時，為人類創造力的全面提升提供強有力的支持。空間智能通過理解3D環境信息，不僅能夠生成3D空間，還可以深入理解物理空間并進行3D空間推理，逐步形成4D能的發展奠定重要基礎。在視覺大模型（VLM）和具身智能的領域，感知性能對整體性能的提升起到了至關重要的作用。然而，目前主流的VLM模型在空間智能方面表現仍有不足，特別是在精細空間推理能力上存在顯著缺陷。團隊由圖靈獎得主Lecun與SainingXie導，通過研究發現，感知模塊的性能直接決定了VLM模型的整體表現。例如，他們通過簡單混合CLIP和DINOv2這兩個感知模型，就顯著提高了VLM的空間推理能力。圖2.1CLIP和MLLM在視覺模式上的表現同樣，硅谷初創公司Pi、斯坦福大學與伯克利大學的研究團隊也通過類似的模型融合技術提升了機器人在端到端操作任務中的表現。然而，現有的空間感知模型依然無法完全滿足具身智能對空間智能的高標準需求。圖2.2多模態語言模型的適配器設計對比隨著AI技術范式變革從數字世界向物理世界逐步擴展，感知性能的突破成為推動空間智能發展的關鍵技術支柱。空間智能基礎模型的進步，不僅是技術層面的升級，更是實現具身智能的必經之路。這一趨勢表明，具身智能需要從根本上提升感知能力，才能在復雜的物理世界中完成精準操作與推理。隨著技術進步，空間智能也成為投融資領域的熱點方向。例如，由“AI教母”李飛飛教授創立的orldLabs，在短短幾個月內便以構建大型世界模型為目標，專注于生成、感知并交互3D世界。WorldLabs空間智能。其成立后迅速完成高額融資，公司估值超過10億美元（約70億人民幣），投資方包括AndreessenHorowitz旗下NVentures，以及DeepMind首席科學家JeffDean和AI教父GeoffreyHinton全球頂尖資本與技術團隊的關注。根據Omdia的最新報告，全球空間計算市場預計在2024年達到45億美元，并在2029年突破100億美元，復合年均增長率（CAGR）高達18%。與此同時，泰伯智庫預測，到2030年，中國元宇宙市場規模將達到8500億元，其中與空間計算相關的市場規模將達到3400億元，占元宇宙市場的40%。這些數據表明，空間智能不僅是人工智能發展的重要技術方向，更將成為推動元宇宙生態和相關產業發展的核心動力。WorldLabs發布首個空間智能AI模型年12月，WorldLabs推出了首個空間智能AI模型，可從單張圖片一鍵生成3D生成對應的3D虛擬世界。這一技術顯著提升了3D內容制作的效率和一致性，特別是在電影、游戲和VR等領域。3D世界生成僅是空間智能的第一步，未來將擴展至更全面的環境感知、理解與推理，最終打造大型世界模型。圖2.3orldLabs的生成實例Genie2：大型世界基礎模型2024年12月，谷歌DeepMind推出了大型基礎世界模型Genie2，在空間智能領域展現出卓越的應用能力，能夠通過單張圖片或文字描述生成3D場景。通過對大規模視頻數據和生成模型的訓練，Genie2能夠生成多樣化、可交互的3D環境，并模擬物理現象（如重力、光照、反射等）以及長時間視頻內容，體現出對空間和時間的綜合理解。它支持對象交互、角色動畫以及動作控制，即使未使用特定領域的數據也能實現精準模擬。這些功能使Genie2廣泛應用于AI代理的訓練與測試、快速原型設計等場景，為系統在復雜空間任務中的理解和操作能力提供了創新平臺，推動了人工智能的進一步發展。圖2.4Genie2的整體流程NWM：導航世界模型4年12月，Meta的人工智能研究團隊（AIR）推出了導航世界模型（NvigationorldModels，NWM），顯著提升了AI在復雜環境中的空間智能和導航能力。NWM能夠從單張圖像生成連續視頻，模擬智能體在環境中的移動過程，實現對空間和時間動態的深刻理解。它不僅在已知環境中沿指定軌跡移動表現出色，還能夠在未知環境中自主探索路徑，并通過結合外部導航策略評估多條潛在路徑以選擇最優路線。NWM展現了AI有力的支持，推動了空間智能的進一步發展。圖2.5擴散Transformer中的高效的CDiT塊三、人形機器人隨著人工智能和自動化技術的飛速發展，政府的高度重視和政策支持為人形機器人行業創造了良好的發展環境。例如，工業和信息化部發布的《人形機器人創新發展指導意見》，明確了人形機器人產業的發展目標和重點任務，為行業快速發展提供了政策保障，并加速了技術的落地與推廣。人形機器人是模仿人類外形與功能的高智能機器人，具備雙足行走、抓取物體、操作工具以及與環境自然交互的能力。憑借人工智能、機器學習、傳感器技術和材料科學的持續突破，人形機器人已逐步從實驗室邁向實際應用。它們能夠適應人類生活與工作環境，靈活完成復雜任務，在醫療、養老、服務和制造等領域展現出巨大的應用潛力。此外，通過集成先進的傳感器技術、人工智能算法以及柔性執行器的應用，人形機器人能夠更加精準地感知和預測周圍環境中的潛在風險，并實時調整行為，以確保與人類及環境交互時的安全性。例如，力控算法的進步顯著提升了機器人在與人類物理交互中的柔順性，從而降低誤動作導致的沖擊與摩擦。這種技術進步不僅提升了機器人的安全性，還加速了人機共融的實現。隨著人形機器人在社會各領域的廣泛應用，其安全性和倫理問題也引發了廣泛關注。關于機器人決策權的分配、責任劃分以及隱私保護等問題，已經成為各國政府、國際組織和學術界討論的重要議題。各方正積極制定相關的法律框架和倫理規范，確保機器人在各類應用場景中的行為可控、透明且符合倫理道德標準。近年來，人工智能、傳感器、三維仿真和大模型技術的突破，顯著提升了人形機器人在復雜環境中的感知、自主性和交互能力。通過集成先進的語音識別、情感識別、自然語言處理等技術，人形機器人實現了更自然的人機交互，并具備了更高效的自主導航和任務執行能力。以特斯拉Optimus、優必選Walker等國內外知名品牌為代表的產品，已經展示了卓越的性能，標志著人形機器人從實驗室邁向實際應用。與此同時，生成式AI技術的崛起進一步加速了人形機器人的商業化進程，使其在家庭服務、教育娛樂、智能導覽等領域表現出巨大的市場潛力。政府的重視和政策支持為人形機器人行業提供了堅實的發展環境。例如，《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》提出，要推動具身智能系統的研究與應用，突破復雜環境中的關鍵技術；《人形機器人產業研究報告》預測，到年，中國人形機器人市場規模將達到750億元，占全球市場的32.7%，位居世界第一。此外，2024年前十個月，全球人形機器人領域共記錄了69起融資事件，融資總額超過110億元人民幣。資金的持續注入為行業研發提供了強勁動力，推動了更多高度靈活且具智能交互能力的機器人產品落地。市場研究數據顯示，全球人形機器人市場規模在未來幾年內將快速增長，到2025年有望達到數十億美元，2029年將進一步突破千億美元。在中國，2024年機器人市場總規模預計達到4802億元，其中人形機器人作為重要分支將成為高端制造領域的重要增長點。隨著技術進步和生產成本的逐步降低，預計人形機器人將廣泛應用于工業、物流、醫療、教育、娛樂等領域，推動相關行業的智能化轉型升級。特斯拉Optimus機器人手部已實現更加靈活和擬人，驅動技術方案已經基本定型。BostonDynamics推出的新一代純電動人形機器人具有比以往任何一代更強大的力量和更廣泛的運動范圍，能夠執行更復雜的操作和任務。其四肢、軀干和頭部都可以360度移動，給予了它極大的運動范圍。國內優必選walker系列機器人歷多次迭代，具備更快、更穩定的運動能力、更輕更安全的交互以及AI能力。宇樹科技的G1人形機器人關節運動角度大，能實現多種復雜動作。Figure和特斯拉Optimus：未來智能生活的“高效執行者”Figure是由人工智能機器人初創公司FigureAI采用外骨骼結構，外殼負責承載負載和壓力，電源及算力布線集成于機體內部，提升了系統的可靠性和封裝緊湊性。FigureRGB16媲美的力量，能夠承載高達25公斤的重量，靈活執行多種人類類似的任務。內部電池容量提升了50%，達到2.25kWh，20（VLM），AIOpenAI特斯拉公司開發的Optimus最新版本OptimusGen2在近期進行了展示，表現出卓越的任務執行能力和廣闊的應用前景。OptimusGen2高約5英尺8英寸，具備出色的負載能力，可舉起45150281122（例如端茶送水）等復雜任務。通過集成特斯拉自主研發的神經網絡與視覺感知系統，Optimus借助遠程操控，實現任務的快速掌握。在近期的技術演示中，Optimus展示了完成家務任務的能力，包括折疊衣物、澆花以及精細操作（如輕柔地處理雞蛋）。此外，特斯拉展示了Optimus在工廠環境中的應用實例，如完成電池搬運等簡單工業任務，進一步驗證了其在制造業中的潛力。圖3.1Figure02機器人（上）；Optimus機器人（下）AgilityRobotics具身人形機器人在物流搬運的應用年6月28日，AgilityRobotics宣布其開發的雙足機器人Digit已經在康涅狄格州的Spanx工廠投入使用。這標志著人形機器人首次在客戶現場以“機器人即服務”（RaaS）的形式部署，開創了機器人商業應用的新紀元。Digit是一款高5英尺9人，能夠搬運35磅千克）的負重。它的設計靈活，具有獨特的“后退”腿，可以在各種環境中移動自如。Digit的主要任務是在Spanx工廠內搬運手提箱，具體工作包括從其他機器人那里接過手提箱并將其放置在傳送帶上。此次部署源于AgilityRoboticsLogistics,Inc.DigitRaaSAgilityArc——AgilityArc圖3.2AgilityRobotics的工作實例優必選的S1：人形機器人與無人物流車等協同作業2024年10月，優必選發布的新一代工業人形機器人WalkerS1，率先實現了與無人物流車、無人叉車和工業移動機器人等設備的協同作業，成為全球首個在工業場景中落地的綜合解決方案。WalkerS1通過軟硬件全面升級，包括一體化關節技術、集成化頭部設計和第三代仿人靈巧手，顯著提升了其在復雜非結構化環境中的任務執行能力。同時，優必選自主研發的ROSA2.0操作系統和多模態規劃大模型為機器人提供了高效的導航和任務規劃能力。WalkerS1已廣泛應用于比亞迪等多家車廠，成功攻克工業場景中的關鍵難題，累計意向訂單超過500臺，展現了人形機器人在智能制造領域的巨大潛力，推動制造業高質量發展并緩解勞動力短缺問題。圖3.3人形機器人與無人物流車等協同作業概念圖五八智能具身人形機器人在3C制造的應用年7內首次完成人形機器人在3C場景應用驗證，受到央視《新聞聯播》報道。圖3.4五八智能具身人形機器人的工作實例擬人助老機器人年9月日，騰訊RoboticsX實驗室發布了最新研發的人居環境機器人“5號”（TheFive，小五）。小五采用四腿輪足復合設計，結合自研雙編碼器大扭矩密度執行器和覆蓋180個檢測點的大面積觸覺皮膚，具備行走、搬運物體等能力，并可通過自適應算法應對樓梯、斜坡、波浪坡等復雜地形。小五基于統一的控制框架，搭載激光雷達和IMU等傳感器，結合高精度SLAM現實時定位和環境建圖，在養老院室內外場景中展現了精準的地形識別和路徑規劃能力。其負載能力顯著提升，雙臂可抱扶承重50千克，每條直線腿可單獨伸縮，支持“上摸高、下摸地”的廣闊作業空間，能夠幫助用戶取放高處物品或低矮空間操作。小五還具備多模態人機物理交互能力，可輔助完成抱扶老人等任務，在實驗室環境下展現了強大的運動、感知和交互能力，為智能家居和人機共生發展提供了重要支持。圖3.5小五機器人的工作實例四、大規模仿真訓練平臺大規模仿真訓練平臺是人工智能與機器人技術發展的關鍵基礎設施，旨在通過高精度的物理模擬和大規模數據生成，提升智能機器人的研發效率和性能表現。這些平臺的核心功能包括支持物理環境模擬、生成高保真訓練數據以及并行訓練大規模模型，從而滿足非結構化環境下復雜任務對機器人智能感知與控制的高要求。隨著大模型的興起，十億乃至百億級參數模型在文本生成、圖片生成、對話交流等領域展現出強大能力，而如何將這種智能能力遷移到機器人以完成現實世界中的復雜任務和交互操作，成為一項亟待解決的科學問題。高性能算力平臺的發展為此提供了基礎支持。例如，NVIDIA的A系列和H系列高性能顯卡以及定制化算力平臺，使得在三維物理環境中的大規模模型訓練成為可能，大幅提升了仿真效率和智能機器人開發的可行性。新一代仿真訓練平臺，例如ETHZ開發的RaiSim和NVIDIA推出的IsaacSim，憑借高保真物理模擬與強大渲染能力，已成為現代智能機器人研發的核心工具。這些平臺不僅能夠為強化學習和深度學習模型生成難以通過現實采集獲得的高質量訓練數據，還支持虛實融合仿真技術，通過結合真實場地數據動態修正仿真模型，進一步提升了仿真精度和機器人適應復雜環境的能力。大規模仿真訓練平臺市場正迎來前所未有的增長。智能機器人在非結構化環境中完成復雜任務的需求促使企業加快開發迭代，而仿真平臺為此提供了高效、低成本的解決方案，成為行業競爭的重要工具。高性能算力平臺的涌現為仿真平臺的發展奠定了硬件基礎。新一代虛實融合仿真平臺通過整合真實數據與仿真環境，大幅提升仿真精度，并縮短了智能機器人從研發到部署的周期。生成的高保真訓練數據使機器人能夠更好地適應復雜的真實環境，顯著增強其實際操作的可靠性和性能。這類平臺已成為現代智能機器人開發的重要趨勢。仿真平臺的應用已從傳統機器人領域擴展至自動駕駛、智能制造、醫療、航空航天、智慧城市等多個行業。例如，虛實結合的仿真技術支持無人駕駛系統在極端天氣等復雜環境中的測試，并為工業機器人優化精密裝配流程提供了訓練工具。這種多場景適應能力極大拓寬了仿真平臺的市場潛力。大規模仿真平臺正與5G通信、云計算、數字孿生等前沿技術深度結合，推動了智能機器人性能的跨越式發展。這種技術融合不僅提升了仿真訓練的實時性和擴展性，還為機器人在復雜環境中的自主學習與高效執行創造了更多可能性。未來，隨著仿真訓練平臺技術的不斷升級，其在智能機器人開發中的地位將更加突出。基于仿真的高效訓練流程將進一步加快機器人迭代速度，并為復雜環境中的具身智能機器人提供堅實的技術基礎。通過提升性能極限，大規模仿真技術將加速人工智能與機器人技術的深度融合，成為推動智能系統商業化應用的重要驅動力。平臺：視覺-語言-運動聯合解譯架構平臺為機圖4.1“通境”仿真平臺演示NVIDIAIsaacSim：加速機器人開發的一站式仿真平臺NVIDIAIsaacSimNVIDIAAI主機器的設計、仿真、測試和訓練任務。該平臺建立在NVIDIAOmniverse能和工具。通過NVIDIAPhysX引擎提供高保真的物理仿真，支持多種傳感器（如攝像頭、LiDAR和接觸傳感器）ReplicatorAI，IsaacSim模型和SimReady3D資產，幫助開發者快速構建復雜的仿真場景。同時，平臺提供了豐富的開發工具和API，支持與ROSROS2的全流程。圖4.2IsaacSim工作流程高效仿真計算的核心驅動力Taichi是一個高性能、開源的編程框架，專注于高效的數值計算和物理仿真，在仿真平臺領域展現出巨大的應用潛力和技術優PythonGPU加速和并行計算能力，大幅提升了（NVIDIAAMDGPU、AppleM1為智能機器人提供關鍵技術支持，例如模擬機器人抓取物體的受力行為、觸覺反饋及復雜交互，從而提高機器人在真實世界中的AI顯著提升其對復雜任務的適應能力。柔性材料的動力學特性，為仿真平臺帶來了豐富的場景支持。目前已有利用Taichi完成的擴展應用，如Tacchi系列視觸覺仿真器。acchi是基于aichi的一系列高效的視觸覺仿真器，專注于剛性、彈性、塑性和彈塑性物體在視觸覺傳感器按壓、旋轉和滑移狀態下觸覺圖像的生成。借助aichi高效的運算效率，acchi可以高效的生成可靠的觸覺數據，這些觸覺數據有利于擴充和豐富多模態數據集，在具身機器人控制、多模態表征和觸覺三維重建等方面具有應用潛力。重要的作用。圖5.3Taichi仿真平臺實例Genesis：機器人仿真新時代Genesis是一個用于通用機器人學習的生成式和可微分的物理引擎，提供了一個統一的模擬平臺，支持各種材料的模擬，能夠模擬廣泛的機器人任務，同時完全支持可微分特性。這將大幅度的提升model-based的機器人訓練策略，大幅度的提升機器人的技能學習效率。與此同時，其具有語言交互性的特點也將成為新時代物理仿真器的一個重要特性。Genesis平臺不僅限于解決機器人領域的問題，還能惠及更多行業。雖然最初是為了提供機器人學所需的數據，但實際上，這些數據具有廣泛的通用性。機器人學的數據包括靜態數據（如任務描述、環境特征及其交互方式）和動態數據（如學習到的策略與環境交互）。借助物理引擎和前向模擬，可以生成各種動態數據，這些數據格式適用于多種應用場景。例如，視頻生成可以通過Genesis平臺得到拓展應用。與現有的基于擴散模型的逐幀生成方法不同，Genesis平臺通過構建三維場景、引入演員、設置攝像機參數和軌跡，再加上強大的物理引擎和先進的渲染技術，能夠在虛擬世界中再現視頻拍攝過程。這不僅能生成機器人數據，還能生成人物角色的動作、面部表情等，以及其他參數如光線強度、鏡頭焦距、運動軌跡等。這樣就能生成高度物理精確的視頻數據，提供了一種全新的視頻生成方法。通過這種方法，不僅可以直接生成視頻，還可以用生成的數據來訓練基于學習的模型。此外，平臺能夠通過自然語言描述控制場景中的各個元素，確保生成的數據具有高度一致性和細粒度對齊。這種高質量的數據生成能夠為視頻生成、互動場景以及4D視頻數據等多個領域提供新機遇。圖5.4Genesis平臺生成的機器人視頻實例五、觸感靈巧手靈巧手和具身觸覺智能作為實現具身智能的關鍵技術，正在深刻改變機器人對物理世界的感知與交互方式，并展現出廣泛的應用前景。靈巧手以其高自由度、靈活多變和高度仿生的特點，賦予機器人精細的操作能力，使其能夠執行復雜任務，如抓取、操縱物體等。這種能力不僅是具身智能在物理世界中發揮作用的基礎，更是推動智能體行動中思考、以實際操作解決問題的核心要素。通過靈巧手，機器人能夠在生活服務、工業制造、醫療手術、特種排爆、搶險救援等多個領域展現出驚人的潛力。靈巧手與具身觸覺智能相輔相成，共同推動了具身智能的發展。靈巧手為機器人提供了精細操作的硬件基礎，而具身觸覺智能則通過多模態信號（如壓力、滑動、濕度、溫度、震動等）的融合與解析，為機器人對物理環境的深度理解和高效適應提供了重要支持。具身觸覺智能幫助機器人調整抓取力度以避免損壞物體，同時通過觸覺信號的精準建模與解析，實現從表面感知到多維動態建模的跨越。總體而言，靈巧手和具身觸覺智能共同為機器人賦予了更加自然、高效的感知與操作能力，使其能夠在動態環境中以智能、靈活和自適應的方式執行任務。這種結合不僅推動了人工智能技術從抽象認知向具身實踐的轉變，也為未來人機共融的觸覺交互時代奠定了基礎。隨著相關技術的不斷發展，機器人將在物理世界中展現出更廣泛的應用潛力，開啟一個更加智能、互聯的新時代。截至年上半年，全球機器人靈巧手市場容量達到66.69萬只，市場規模達15.07億美元，同比增長超過13%。與此同時，具身觸覺領域也展現出強勁的發展勢頭，截至年前三季度，披露的融資事件達35起，累計融資金額高達31.5億元。這些數據凸顯了機器人靈巧手和具身觸覺智能在全球范圍內的快速發展以及市場對其的高度關注。隨著大語言模型、人工智能和具身智能技術的進步，人形機器人對手部精細操作的需求顯著增加，推動了靈巧手市場的需求增量。國家和地方政府也高度重視這一領域的發展，出臺多項支持政策，助力行業創新。在此背景下，多家企業推出了一系列靈巧手產品，推動其向智能化和擬人化方向演進。同時，具身觸覺技術作為人工智能發展的重要方向，憑借觸覺感知與交互能力的不斷突破，進一步拓展了靈巧手和智能體的應用場景。靈巧手和具身觸覺技術相輔相成，共同賦能機器人更智能、更精細的操作能力。靈巧手作為機器人與環境交互的重要部件，通過擬人級別的高級觸覺傳感器與智能算法，實現對物體形態、質地、溫度等屬性的精準感知與操作。這不僅提高了工業制造中的效率和精準度，還在醫療康復、危險環境作業、太空探索等領域展現出廣泛的應用潛力。而具身觸覺技術則通過對多模態信息（如壓力、濕度、震動等）的融合與解析，為機器人提供實時反饋，優化交互方式，進一步提升了復雜任務中的操作精度。例如，觸覺感知能夠在工業場景中優化精密裝配流程，在醫療領域確保遠程手術的安全性和可靠性。近年來，觸覺感知技術的進步體現在傳感器設計、感知模型以及開發平臺的創新上。例如，Meta推出的DigitPlexus平臺將指尖與手掌傳感器整合，為制造業和醫療領域的觸覺控制提供更高精度；騰訊RoboticsX技術，為人類提供個性化的輔助服務。這些技術的迭代不僅增強了機器人的環境適應能力，還推動了從工業制造到智能服務、醫療康復等多領域的場景拓展。投融資熱潮進一步加速了靈巧手與具身觸覺技術的商業化落地。眾多行業巨頭和技術團隊積極布局這一領域，例如戴盟機器人專注于視觸覺傳感器與多模態操作模型的研發，迅速獲得資本青睞。根據IDTechEx預測，觸覺技術市場規模將在年至2035年間以復合年增長率增長，2035年將達到71億美元。這表明，靈巧手與具身觸覺技術不僅是未來人工智能系統的重要技術支柱，還將在解決勞動力短缺、提升生產效率、優化用戶體驗等方面發揮重要作用。展望未來，隨著人工智能、物聯網、5G等技術的深度融合，靈巧手和具身觸覺技術將不斷突破技術邊界，推動人機交互模式的變革。從工業制造到家庭服務，從醫療康復到特種作業，這些技術將在更多場景中實現落地應用，為智能制造與人性化服務注入新動能，引領全球人工智能邁向更加智能、精細化的新時代。特斯拉Optimus觸感靈巧手圖5.1Optimus靈巧手實例Linkerhand靈心巧手公司推出的LinkerHand靈巧手，是目前性價比最高的高自由度靈巧手產品，具備20個主動自由度。該產品配備了多傳感器系統，包括柔性電子皮膚，實現精細觸覺感知。技術創新方面，公司自主研發了微型諧波關節等關鍵技術，大幅提升性能，降低成本。此外，靈心巧手公司還在構建全球最大的靈巧操作數據集，包含了大量的人手操作數據，覆蓋了各種復雜的抓取和操作任務，將為靈巧手的控制和應用提供重要的支持。圖5.2Linkerhand靈巧手因時RH56系列靈巧手北京因時機器人科技有限公司的RH56系列仿人五指靈巧手是一款具有高度靈活性和實用性的機器人產品。它具備六個自由度和10N的指尖抓力，能抓取2-3公斤的物品，適應不同場景需求。通訊接口多樣，支持RS232、RS485或CAN，且配備壓力傳感器以感知力度。編程軟件兼容性強，適用于多種設備。這款靈巧手在服務機器人和醫療假肢領域有廣泛應用，尤其在假肢應用中，通過肌電傳感器實現智能控制。因時機器人公司憑借其專業技術，為多個行業提供了高性能的核心運動部件，展現了其在機器人領域的創新實力和應用潛力。

圖5.3因時RH56系列靈巧手Freedom仿人五指觸感靈巧手清華大學孫富春教授團隊孵化的清瑞博源智能科技河北有限責任公司，開發的Freedom仿人五指觸感靈巧手是一款專為人型機器人及機械臂設計的末端操作工具，具有整機重量輕、單指指尖抓取力強的特點。其指尖配備了多點陣列壓力傳感器，能高精度執行多種抓取操作，智能完成大部分人體手部動作。其觸覺傳感器通過復合傳感結構和柔性技術實現，具有柔性好、抗疲勞性強、動態范圍大等特點。在多次抓取測試中，各手指指尖輸出力穩定，數據曲線平滑。Freedom靈巧手適用于工業生產特殊環境，能對復雜形狀物體進行自適應抓取及復雜任務操作。

圖6.5Freedom仿人五指觸感靈巧手靈巧手的視觸覺傳感技術年，在靈巧手視觸覺傳感技術領域取得了一系列突破。首先，千覺機器人開發了高精度的多模態感知算法，包括觸覺傳感變形場感知、三維分布力感知、滑動感知等，并研發了閉環控制算法，為機器人細操作提供了算法支持。隨后，這些算法與傳感器技術和多種機器學習方法相結合，形成了包括RoboFusion和UniTouch在內的先進系統。其中，RoboFusion通過融合視覺、觸覺、力覺等多模態傳感器數據，結合自監督學習與強化學習，在工業生產和醫療康復領域完成了精密零件抓取、裝配、導航等任務；UniTouch通過對比學習對齊觸覺與視覺信號，在觸覺抓取預測和觸覺問答等任務中展現出色性能。近期北京交通大學聯合北京郵電大學團隊發布了首個大規模觸覺、多粒度語言、視覺三模態數據集Touch100k，并提出TLV-Link預訓練方法，為材料屬性識別和抓取預測任務提供了高效的觸覺表示能力，特別是在零樣本觸覺理解方面取得顯著進展。這一系統化研究路徑全面推動了靈巧手視觸覺技術的發展，為其在復雜環境中的廣泛應用奠定了堅實的基礎。圖5.5Touch100k數據集概述六、具身智能導航大模型具身智能導航大模型作為機器人智能化發展的重要里程碑，不僅實現了多模態感知、語言理解、路徑規劃與動作控制的協同，還通過深度學習與自我優化技術，進一步提升了機器人的認知能力和操作效率。依托先進的多模態傳感器融合技術，機器人能夠實時獲取來自視覺、觸覺、力覺、激光雷達等多種傳感器的數據，構建具有精確語義標簽的三維環境模型。這種多模態感知能力讓機器人可以不僅識別物體和場景，還能理解其功能和關系，從而在動態變化的環境中做出更加精準的決策。語言理解方面，大模型將自然語言指令解析為機器可執行的任務表示，并通過與環境模型的結合，使機器人能夠準確理解任務目標背后的語境與意圖。這種能力不僅增強了人機交互的自然性，還讓機器人具備了更高的任務泛化能力。例如，機器人可以通過解析模糊指令（如“整理房間”）自動識別任務的多種子步驟，并在執行過程中動態調整策略。路徑規劃和動作控制的高度結合，使機器人能夠在動態環境中有效避開障礙、應對突發情況。大模型通過全局路徑規劃算法為機器人生成可行的宏觀路徑，并結合局部規劃算法在復雜環境中優化微觀動作。低級動作控制模塊則依賴實時傳感反饋，對機器人運動進行精細化調整，從而實現高效、精準的任務執行。具身智能導航大模型作為人工智能與機器人技術的深度融合成果，憑借其多模態感知、自然語言交互和高效導航能力，正成為推動機器人行業智能化發展的核心技術之一。這類大模型結合視覺、觸覺、力覺等多模態傳感器技術，能夠精準感知環境，同時通過自然語言理解指令并進行動態決策，顯著提升了機器人在復雜場景中的操作效率和自主決策能力。具身智能導航大模型在多個領域展現了廣泛的應用前景。例如，在智能家居中，它可以幫助機器人高效完成清潔、物品分類和家庭安全監控；在無人配送中，它能夠在動態城市環境中準確規劃路徑，完成精準配送；在服務機器人中，它可以輔助醫院患者護理、商場客戶服務等；而在工業自動化中，該技術能優化機器人在生產線上的協作操作，實現高精度的任務執行。此外，在物流、零售和輔助服務等快速發展的行業中，導航大模型通過降低部署適配成本，提升操作靈活性和環境適應能力，為企業節省了大量時間和資金成本。隨著人工智能技術的不斷進步以及政策支持力度的加強，具身智能導航大模型的研發和應用進入了快速發展期。國家和地區層面陸續出臺支持政策，加速智能制造與服務領域的技術升級。與此同時，大模型的普及正在推動機器人行業標準的統一化和生態建設，助力相關企業拓展全球市場。展望未來，具身智能導航大模型有望成為機器人行業的重要驅動力。通過與5G、物聯網、云計算等前沿技術的深度融合，導航大模型將進一步擴展機器人在教育、醫療、農業、建筑等領域的應用場景，為社會的智能化轉型提供有力支持。尤其在面向高復雜度任務的環境中，這一技術將通過不斷優化感知、交互和操作能力，開啟機器人自主決策和高效執行的新紀元，其發展前景極為廣闊。InstructionNav:Unexplored環境下通用指令導航的零樣本系統年6月，北京大學前沿計算研究中心董豪課題組主導完成通用指令導航大模型系統InstructNav。由于在理解和遵循自然語言形式指令進行導航的過程中，機器人常常會執行錯誤的動作或步入錯誤的房間。此時，具有糾錯能力的導航高層規劃方法就顯得十分必要。受到大語言模型思維鏈路機制的啟發，研究提出Chain-of-Navigation機制，該機制準確把握指令導航過程中的要素“動作”和“地標”，引導大語言模型根據導航指令以及實時的場景視覺信息，對下一步導航動作和地標進行更新。這種閉環更新的策略，不僅能夠糾正物體導航和人類需求導航過程中探索與目標物體弱相關區域的情況，還能大幅度減少視覺語言導航過程中執行錯誤動作或提前停止的問題，有效提升導航規劃的正確率。基于Chain-of-Navigation規劃和糾錯機制，InstructNav無需任何訓練，即可超越許多僅支持特定指令的導航方法。圖6.1InstructionNav整體流程整體協調的移動操作：同時感知、交互和導航的新范式,為移動操作機器人在復雜環境中的自主導航和操控開辟了新路徑。SPIN通過強化學習訓練單一模型，實現了機器人底盤和手臂的低級控制，并預測機器人的自我中心相機在每個時間步應該看向何處，同時通過全身避障移動。該模型利用主動視覺系統有意識地感知并反應環境，類似于人類利用全身和手眼協調的方式，SPIN開發的移動操作機器人能夠利用其移動和視覺的能力，即為了看到而移動，為了移動而看到。實驗結果表明，SPIN在多種室內外場景中表現出色，能夠在只有自我視覺的情況下，無需創建環境地圖，靈活地協調全身動作，穿越復雜的雜亂環境。該研究不僅展示了移動操作機器人在動態環境中的適應性和靈活性，還證明了數據驅動方法在解決傳統非反應式規劃方法中的挑戰方面的潛力。圖6.2SPIN整體流程Uni-NaVid:一種用于統一具身導航任務的視頻視覺-語言-動作模型2024年12月，北京大學人工智能學院提出Uni-NaVid模型，這是首個基于視頻的視覺-語言-動作（VLA）模型，旨在統一多種具身導航任務，并在未知的真實世界環境中實現對混合長時任務的無縫導航。Uni-NaVid通過統一所有常用具身導航任務的輸入和輸出數據配置，將所有任務整合到單一模型中，從而實現這一目標。為訓練Uni-NaVid，研究從四個重要的導航子任務中共收集了360萬條導航數據樣本，促進跨任務的學習協同作用。在全面的導航基準上進行的大量實驗清晰地展示了Uni-NaVid在統一建模方面的優勢，并表明其達到了當前最先進的性能。此外，真實世界的實驗驗證了該模型的有效性和高效性，顯示出其出色的泛化能力。圖6.3Uni-NaVid整體流程參考文獻ZitkovichB,T,S,etal.Rt-2:Vision-language-actionmodelstransferwebknowledgetoroboticcontrol[C]//Confer-enceonRobotLearning.PMLR,2165-2183.Liu,J.,Liu,M.,Wang,Z.,An,P.,Li,X.,Zhou,K.,...&Zhang,S.RoboMamba:EfficientVision-Language-ActionModelforRoboticReasoningandManipulation.InTheThirty-eig