具身大小脑分层与具身大脑多层分层的图

目前提供的参考资料中没有直接内嵌具身大小脑分层相关的配图，你可以根据下面梳理的核心特征，去头部券商发布的具身智能行业研报、人形机器人企业官方技术白皮书、公开学术平台检索到精准的官方配图，不同类型的图的检索方向和核心特征如下：

1. 大小脑分层协同基础逻辑示意图
   你可以搜索关键词「具身智能 大小脑分层架构」，这类图是最常见的科普类配图，会清晰标注两层系统的分工边界：高层“大脑”承担符号化推理、任务规划与场景理解等宏观认知功能，输出抽象的动作意图与目标状态；底层“小脑”专精于将抽象意图转化为具体的关节空间轨迹、力矩控制指令，处理动力学约束、平衡维持等底层问题，同时标注两者的交互协同逻辑 【2】 。
2. 机器人领域大小脑分层产业落地对应图
   你可以搜索关键词「人形机器人 大小脑 域控分层」，这类图会明确标注机器人场景下的模块解耦关系：大脑侧对应高算力中央AI域控制器，负责任务理解、动作生成；小脑侧对应驱动层运动控制部件，负责关节级精准控制，不少产业研报里还会同步标注两类模块对应的主流商业化厂商，比如大脑域控赛道的天准科技、智微智能，小脑驱动赛道的固高科技、雷赛智能等 【14】 。
3. 分层架构与端到端架构的对比示意图
   你可以搜索关键词「具身大模型 分层式 端到端 架构对比」，这类图会把分层架构“感知与互动-高层规划-低层执行-反馈增强”的分阶段链路，和端到端架构直接从感知输入输出动作指令的链路做并列展示，还会同步标注分层架构可调试性强、便于嵌入安全冗余机制、工业部署系统性风险更低等工程优势的对应说明 【6】 。
4. 跨场景大小脑分层通用路径示意图
   你可以搜索关键词「自动驾驶 机器人 大小脑分层 通用架构」，这类图会同时展示两个场景的分层映射逻辑：自动驾驶场景下大小脑分别对应高层场景理解/规划推理、底层车辆控制；机器人场景下对应任务理解/动作生成、关节级控制，能直观体现这套架构是大模型落地物理世界的通用工程必需路径 【5】 。