具身智能前瞻系列深度一：从线虫转向复盘至行动导航，旗帜鲜明看好物理AI

行业深度研究1 敬请参阅最后一页特别声明 敬请参阅最后一页特别声明内容目录1.从生物智能五阶段映射具身智能，模拟、规划能力是当前缺失环节..............................................................41.1阶段一（关联性学习）：线虫学会“转向”，“行动导航”是扫地机器人落地前提......................................41.2阶段二（强化学习）：鱼类学会“试错”，时序感知+空间感知→基于预期的强化学习............................61.3阶段三（模拟学习）：大鼠学会“规划”，预测反射激活→预测奖励→预测未然世界..............................81.4阶段四（模仿学习）：猿猴学会“模仿”，主动教学和逆向强化学习为两种主流算法策略.......................91.5阶段五（语义处理）：人类掌握了“语言”，通过共同想象凝聚共识、形成大规模合作........................102.复盘智能驾驶模型算法演绎历史，世界模型≈空间智能+物理AI..................................................................102.1智能驾驶VS具身智能：众多人形机器人核心创始团队均有过长期智能驾驶从业经验........................112.2从特斯拉FSD说起：从感知-规划-控制模块化到端到端，VLM/A是基于模型的强化学习..................122.3谈及世界模型、物理AI：世界模型≈空间智能+物理AI，仿真合成数据提供训练语料.........................163.重视3D数据资产+物理仿真引擎双主线，看好中国物理AI稀缺资产索辰科技...........................................183.1群核科技：室内场景下的空间智能领军，基于海量室内3D设计数据发布Spatial Verse....................183.2索辰科技：高度稀缺的中国物理AI资产，机器人仿真工具发布在即.................................................214.风险提示...................................................................................................................................................24图表目录图表1：早期两侧对称生物的效价神经元环路示意图.......................................................................................5图表2：根据生物体内部状态调节效价的“情感”...............................................................................................5图表3：从“线虫学会了转向”映射“早期扫地机器人掌握行动导航”能力.............................................................6图表4：基于预期奖励的时序差分强化学习有助于缩短试错时间、建立更长的预测时间窗口...........................7图表5：时序感知：基于实际奖励的强化学习对基于预期奖励的强化学习的纠错机制.....................................7图表6：空间感知：CNN卷积神经网络算法以仿生形式识别三维物体.............................................................7图表7：基于模型的强化学习≈系统2（慢思考）............................................................................................8图表8：AlphaZero通过模拟棋局提高胜率.....................................................................................................9图表9：小鼠会在“不确定性”情况下触发模拟机制...........................................................................................9图表10：生物智能五阶段学习方式的发展脉络.............................................................................................10图表11：人类通过语言建立共同想象从而形成大规模协作............................................................................10图表12：众多人形机器人初创企业/部门核心创始团队均有过长期智能驾驶从业经验....................................11图表13：从外购软硬件到自研FSD芯片，特斯拉智驾算法迭代飞速............................................................12图表14：基于模块化架构的规则算法驱动的智能驾驶...................................................................................13图表15：BEV融合多个2D图像到一个3D空间..........................................................................................14图表16：BEV可以消除重叠和遮挡，输出更准确的感知预测“并行”结果.......................................................14图表17：OCC以空间占用作为第一测量目标...............................................................................................14 敬请参阅最后一页特别声明图表18：OCC通过对比像素位移生成4D图像............................................................................................14图表19：MindVLA：针对智能驾驶的物理AI框架........................................................................................15图表20：双系统架构确保大部分场景下的高效率和少数场景下的高上限.......................................................15图表21：华为乾崑ADS4的WEWA技术架构实质也是快/慢系统.................................................................15图表22：小鹏VLA实质也是系统2慢思考的大脑........................................................................................16图表23：现阶段大部分车企的VLA实质是生成预测行车轨迹的VLT模型....................................................16图表24：目前英伟达Cosmos更加侧重视频世界模型..................................................................................17图表25：Isaac Sim为Cosmos符合物理规律保驾护航................................................................................17图表26：空间智能举例：光轮智能可交互物理资产......................................................................................17图表27：空间智能举例：光轮智能对于厨房场景的泛化...............................................................................18图表28：英伟达Isaac Sim物理AI平台......................................................................................................18图表29：索辰科技物理AI平台....................................................................................................................18图表30：群核科技Spatial Verse空间智能平台基于海量室内3D设计数据，提供高保真仿真合成数据........19图表31：2024年前三季度群核实现营收5.5亿元........................................................................................20图表32：2024年前三季度群核经调整亏损率收窄至17%.............................................................................20图表33：群核业务主体由订阅收入贡献........................................................................................................20图表34：群核综合毛利率持续提升至80%以上............................................................................................20图表35：群核销售费率持续优化，管理费率在30%上下波动.......................................................................20图表36：群核研发费率持续回落，规模效应显著..........................................................................................20图表37：索辰开物平台