2024具身智能科技前沿热点

中关村智友研究院、青年科学家50人论坛 编者按 具身智能，作为人工智能领域的一颗璀璨新星，正以其独有的方式与深邃的内涵，在科技的浩瀚星空中勾勒出一幅幅壮丽的图景。它不仅仅是一种技术的革新，更是人类智慧探索未知边界的又一重要里程碑。通过模拟生物体的感知、认知与行动能力，具身智能实现了与环境的高度融合，这一过程涉及信息的精准捕捉、深度理解、快速决策与灵活执行，展现了强大的适应性和创造力。这一智能范式的崛起，不仅标志着人工智能技术的质的飞跃，更为全球科技竞争格局注入了新的活力与不确定性，预示着围绕具身智能技术的全球科技竞赛拉开帷幕。 从精密制造与智能工厂的自动化升级，到医疗健康领域的个性化治疗与辅助康复设备，再到智能家居与数字娱乐的深度融合，具身智能以其广泛的应用场景和深刻的行业影响力，正逐步重塑社会的运行逻辑与人们的生活方式，成为推动经济社会发展的新引擎。它不仅提升了生产效率，优化了服务体验，更是为人类解决复杂问题提供了前所未有的智能工具，加速了新质生产力的形成与发展。 为了全面剖析具身智能的发展现状，精准把握未来趋势，我们精心构建了一个连通产学研的智囊团，汇聚了来自顶尖高校、研究机构以及行业企业的专家学者。他们依托深厚的学术造诣与丰富的实战经验，紧密跟踪Nature、Science等国际顶级学术期刊的最新研究成果，结合产业数据分析，全方位、多层次地开展了深入研究与分析。在此基础上，精心编纂了《2024具身智能科技前沿热点》报告，旨在为行业内外人士提供一份权威、前沿的参考指南。 本报告精心筛选的具身智能科技热点，不仅覆盖了具身智能灵巧操作特点，还深入探讨了空间智能的拓展应用、人形机器人的商业化路径、大规模仿真训练平台的构建与优化、触感灵巧手的精密操控技术、以及具身机器人导航大模型的智能导航策略等。这些热点不仅代表了当前具身智能技术的最前沿，也预示着未来技术发展的可能方向。 作为持续关注并推动具身智能领域发展的年度系列报告，我们将持续跟踪行业动态，及时发布最新研究成果，与业界共享知识，共谋发展。同时，我们也深知，具身智能技术迭代速度之快、涉及领域之广，要求我们始终保持敬畏之心，严谨治学，科学预测。本报告中，所有分析与预测均基于编写团队在有限时间内的调研与数据整理，同时，我们的检索可能未覆盖所有相关领域，内容仅供参考，不构成任何投资建议或决策依据。我们鼓励读者结合各自领域的实际情况，审慎评估，科学决策。 在此，我们再次向所有参与本报告编纂工作的专家学者表示最诚挚的感谢，他们的智慧与汗水是这份报告得以问世的关键。同时，我们也深深感激每一位读者的关注与支持，正是你们的期待与鼓励，激励着我们不断前行，追求卓越。我们坚信，通过持续的探索与创新，具身智能必将为人类社会的可持续发展贡献更多力量，开启一个更加智能、更加美好的未来！ 《2024具身智能科技前沿热点》编委会2024年12月于北京 2024具身智能科技前沿热点 专家委员会 战略顾问 王田苗北航机器人研究所名誉所长，中关村智友研究院院长 青年科学家专委会 董豪北京大学助理教授方斌北京邮电大学教授高飞浙江大学控制科学与工程学院长聘副教授郭彦东智平方创始人兼CEO韩文娟北京交通大学副教授季超科大讯飞机器人首席科学家，科大讯飞-中国科学技术大学联合培养博士李淼武汉大学特聘研究员、副教授，华中科技大学创业导师刘华平清华大学教授马道林上海交通大学副教授苏航清华大学计算机系副研究员陶永北京航空航天大学副教授，博导王超群山东大学控制科学与工程学院教授王越浙江大学控制科学与工程学院教授袁海辉五八智能科技（杭州）有限公司副总经理 责任编委 方斌北京邮电大学教授刘华平清华大学教授陶永北京航空航天大学副教授，博导英语霏中关村智友研究院副院长 （按姓氏拼音首字母排序） 目录 No.1具身智能灵巧操作大模型…........................................……………………01No.2空间智能…………………………………………………………………07No.3人形机器人………………………………………………………………11No.4大规模仿真训练平台……………………………………………………15No.5触感灵巧手………………………………………………………………19No.6具身智能导航大模型……………………………………………………23参考文献………………………………………………………………….26 一、具身智能灵巧操作大模型 近年来，具身智能领域发展迅猛，强调机器人在真实世界中与人类、环境及其他机器人之间的有效交互。然而，机器人所面临的实际环境通常是动态变化且充满不确定性的，其规划器和执行器难免出现误差。若这些误差未能及时纠正，将可能逐步累积，导致任务失败。因此，自我纠正技术在机器人和自动化领域的重要性日益凸显。这种技术不仅显著提升了机器人在复杂任务中的准确性和鲁棒性，还增强了机器人在变化环境中的适应能力，同时降低了对人工干预的依赖，从而大幅提高整体工作效率。 在这一背景下，端到端具身大模型作为具身智能领域的新技术范式，正通过统一架构实现从环境感知到任务执行的完整闭环。不同于传统模块化方法，具身大模型通过大规模数据驱动的端到端学习，直接优化整体性能，显著提升了任务执行的效率、鲁棒性和适应性。其核心是构建一个多模态、具有强推理能力的基础模型，融合视觉、语言、触觉等多种感知形式，同时整合规划、决策与控制功能，使机器人在动态和不确定的环境中能够高效完成复杂任务。这种架构通过消除中间人工设计步骤，简化了系统流程，具备整体优化、泛化能力强和可持续迭代的显著优势。尤其在具身智能灵巧操作这一研究难点上，2024年多项研究（如Aloha、OpenVLA、RDT等）表明，结合大模型预训练与强化学习的方式，使机器人操作的泛化能力和成功率有了显著提升。这种端到端架构也使机器人能够在多个领域实现更强的跨任务适应能力。 具身智能灵巧操作大模型不仅是具身智能技术发展的重要支柱，也是国家高科技发展水平和工业自动化程度的重要体现。通过对具身智能灵巧操作大模型的研究，为航天、工业制造等重大需求提供了核心技术支持，为机器人技术和人工智能的深度融合开辟了新的方向。 1.市场热点/行业前景 近年来，人工智能和机器学习的迅速发展推动了具身智能技术的突破，特别是在大模型驱动的机器人控制、操作和决策领域，展现出极大的技术潜力和市场前景。具身大模型通过统一的多模态架构，整合视觉、语音、触觉等信息，显著提升了机器人灵巧操作能力，推动机器人技术在多个行业中的广泛应用。 2024年3月，UC伯克利机器人领域的领军专家SergeyLevine创立了公司Pi（Physical Intelligence），核心团队汇集了硅谷机器人和人工智能领域的顶尖专家。Pi的目标是通过一个通用模型将AI带入物理世界，为各类机器人和物理设备提供动力，适用于广泛的应用场景。公司专注于开发纯软件的机器人基础模型，以VLA端到端具身操作大模型范式为基础，为多种硬件形态的机器人赋能。同年7月，Skild AI宣布完成3亿美元A轮融资，投资者包括杰夫·贝佐斯、日本软银集团、红杉资本和卡内基梅隆大学等，将公司估值推至15亿美元。Skild AI由卡内基梅隆大学教授Deepak Pathak和Abhinav Gupta于2023年创立，专注于开发基于物理世界的智能系统，致力于构建类似“机器人大脑”的机器人基础模型。其技术旨在赋能各类机器人应用，挑战“AGI只能来源于数字世界”的传统观念，展现了极大的行业潜力。 具身智能灵巧操作大模型在工业、医疗和家庭服务等领域落地应用，并取得显著成果：1）制造业：灵巧机器人承担精细装配、质量检测和智能决策任务，大幅提高生产效率和自动化水平；2）医疗领域：在手术辅助和康复训练中的应用提升了手术精确性和康复效果；3）家庭服务：灵巧机器人未来将成为家庭中的“伙伴”，提供更智能化和个性化的服务体验。 全球范围内，各类机构与企业积极布局具身智能灵巧操作大模型。清华大学TSAIL团队的RDT模型、Google DeepMind的RT系列等，不仅在任务执行的精确度和多样性上取得重大突破，还通过跨领域合作与开放共享，推动了机器人智能化的发展。这些技术创新为具身智能研究提供了新的方向，并缩小了机器人操作与人类操控之间的差距。 根据市场分析，具身智能领域已成为全球资本追逐的热点。2024年，中国具身智能领域记录了38起投融资事件，总金额达到51.1亿元人民币。随着技术进步和市场需求增长，具身大模型机器人市场预计将实现爆发式增长。例如，在智能生产线中，具身通用多模态大模型通过实时感知和智能操作，提升了自动化水平；在医疗与康复辅助领域，这些技术优化了个性化服务并提升了医疗质量。 展望未来，具身智能灵巧操作大模型不仅是人工智能和机器人领域技术进步的重要支柱，也是产业转型升级的核心动力。随着跨领域技术（如物联网、5G通信）的深度融合，智能灵巧操作具身系统将为社会提供更高效、更智能的生产和生活解决方案，推动社会全面向智能化方向发展。 2. 典型案例 2.1 谷歌RT系列：从传感到行动的全能模型 2024年1月，谷歌在RT-1、RT-2的基础上发布了RT-H，这一模型结合语言动作层级提升了机器人在多任务环境中的表现。通过将复杂任务分解为细粒度的语言动作，RT-H实现了任务间的数据共享和泛化能力，提高了机器人执行任务的准确性和适应性。与RT-1和RT-2相比，RT-H进一步优化了任务控制方式：RT-1依赖视觉和语言数据指导动作，RT-2引入视觉-语言-动作模型完成复杂任务，而RT-H通过语言动作层级提供更细粒度的控制，成功率比RT-2提高约15%，并展现出更强的灵活性和泛化能力。这标志着谷歌在具身智能领域迈出了关键一步，为机器人在多任务复杂环境中的应用带来了新突破。 2.2 北京大学RoboMamba：高效的端到端VLA大模型-推理、操作一体化 RoboMamba是由北京大学与智平方团队联合推出的一款高效端到端视觉-语言-动作（VLA）具身大模型，专为机器人场景优化设计，旨在实现高效的推理与操作能力。2024年6月，这一成果以题为《RoboMamba：具备机器人推理与操控能力的高效视觉-语言-动作大模型》的论文，发表在全球顶级学术会议NeurIPS 2024上。 RoboMamba采用了先进的多模态设计，通过集成视觉编码器与线性复杂度的状态空间语言模型（SSM），显著提升了机器人在推理和操控中的表现。视觉编码器赋予模型强大的视觉常识理解能力，而SSM的高效计算能力则为模型提供了流畅的状态预测与任务规划能力。这种设计使RoboMamba能够在多任务场景中实现从高层次推理到低层次精细操控的端到端融合，同时大幅提高了模型的计算效率和任务执行效果。 该模型通过一种高效的微调策略，仅需调整模型参数的0.1%，就能在短短20分钟内完成微调。这种设计不仅提升了操作泛化能力，还使模型在适应多任务和多场景需求时更加灵活。与传统具身大模型相比，RoboMamba在推理速度上达到了现有模型的三倍，同时保持了卓越的鲁棒性与可靠性。在模拟与现实世界实验中，RoboMamba能够精准完成操控任务中的位姿预测，展现出对复杂机器人任务的高度适配性。 RoboMamba在机器人推理与操控领域实现了多项突破。在推理方面，模型具备精准的任务规划、长程任务规划、可操控性判断以及对过去与未来状态的预测能力，克服了传统方法的局限；在操控方面，RoboMamba通过高效的感知和推理，能够流畅完成复杂场景下的操控任务，为机器人“大脑”提供强大的推理思考能力，同时赋予其“小脑”精细的低层次操控技能。这样的能力组合使得RoboMamba在现实环境中的表现更加高效且可靠。 这一模型的显著优势还在于其以极低的训练成本实现高效性能的能力。通过生成精准的任务规划与位姿预测，RoboMamba有效 平衡了模型的泛化性、迁移性与运行速度，为具身智能的实际