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2025具身智能行業發展研究報告具身智能技術發展與行業應用簡析,機器人的能力向商用服務、家庭服務等更開放的場景進行延伸

來源:甲子光年     編輯:創澤   時間:2025/1/22   主題:其他 [加盟]

具(ju)身智能機器人是(shi)我(wo)國發展新(xin)(xin)(xin)質(zhi)生(sheng)(sheng)產力的未來(lai)產業(ye)新(xin)(xin)(xin)賽道,集成了AI、先(xian)進制造、新(xin)(xin)(xin)材料(liao)等先(xian)進技術,將(jiang)對(dui)社會產業(ye)變革和全球競爭格局產生(sheng)(sheng)顛覆(fu) 性影(ying)響(xiang)。

無處不在的應(ying)用(yong)潛力預示著龐大的市場(chang)需(xu)求(qiu)、國(guo)家與地方長期的政策規(gui)劃支持、核(he)心零部件供應(ying)鏈完善形成集群效應(ying)、以及健康良(liang)好的人才和(he)創業 生態,多方面因素推動我國(guo)成為具身智能(neng)技術(shu)發展(zhan)的沃土。

當前,國內的(de)高校院所、科技(ji)大(da)廠、初創企(qi)業均(jun)在布局以AI大(da)模型和(he)人形機器人為代表的(de)前沿(yan)領(ling)域(yu),我國在具身(shen)智能領(ling)域(yu)已經走在國際(ji)前列(lie)。

機器人在C端的(de)應用最(zui)具想象力(li),但短(duan)期來看,任(ren)務(wu)相對聚焦,對泛化能力(li)要求不高工業(ye)制造場景下的(de)任(ren)務(wu)正在更快(kuai)進入(ru)商業(ye)化階段。

在工業制造場景(jing)實現商(shang)業化(hua)落地之后,海量(liang)機器(qi)人(ren)(ren)的具身數據疊加算力技(ji)術的進(jin)步(bu),機器(qi)人(ren)(ren)的能力將循(xun)序漸進(jin)逐步(bu)解鎖,并(bing)向商(shang)用服務(wu)、家庭服務(wu)等更(geng)開放的場景(jing)進(jin)行延伸。

通過多學(xue)科的(de)(de)(de)融合發展,具身智能(neng)已(yi)經展現出了賦能(neng)人類經濟(ji)生活各(ge)方面的(de)(de)(de)能(neng)力(li)(li)與潛(qian)力(li)(li),但產業鏈各(ge)環節的(de)(de)(de)發展與應用水平不一,仍(reng)然給(gei)具身智能(neng)的(de)(de)(de)整體發展帶來了多維(wei)度的(de)(de)(de)挑(tiao)戰。

機器人的(de)(de)智(zhi)能化水平仍受(shou)到現(xian)有(you)方(fang)法(fa)與能力(li)的(de)(de)制約,其感知能力(li)、執行能力(li)、學(xue)習(xi)能力(li)、自適應能力(li)、硬件性能、驗證(zheng)方(fang)法(fa)等(deng)受(shou)限于技術水平與 產業鏈現(xian)狀,雖然展(zhan)現(xian)出(chu)了潛(qian)力(li),但距(ju)離實際(ji)落地應用仍有(you)較遠的(de)(de)距(ju)離。

世(shi)界模型能夠(gou)輔助具身(shen)大(da)模型進(jin)行訓(xun)練,提供的(de)訓(xun)練型的(de)仿真:其生(sheng)成(cheng)的(de)視頻交給具身(shen)大(da)模型,具身(shen)大(da)模型通(tong)過(guo)它的(de)規劃執行接下來(lai)(lai)的(de)動(dong)作(zuo)(zuo),接下 來(lai)(lai)的(de)動(dong)作(zuo)(zuo)交互產生(sheng)新的(de)場(chang)景、新的(de)視角,再通(tong)過(guo)世(shi)界模型繼續生(sheng)成(cheng)新的(de)數(shu)據,進(jin)行閉環仿真的(de)測試,成(cheng)為具身(shen)智(zhi)能機器人(ren)的(de)“演武場(chang)”。

另一(yi)方面,以NVIDIA新發(fa)布的(de)(de)Cosmos世(shi)界(jie)基(ji)礎模(mo)型(xing)為例,WFMs能(neng)夠為自動駕(jia)駛、具(ju)身智能(neng)機器(qi)人(ren)等多種(zhong)AI模(mo)型(xing)提供符合物(wu)理規律(lv)的(de)(de)逼真(zhen)數(shu)(shu)據(ju), 大幅度降低數(shu)(shu)據(ju)采集與標注的(de)(de)成本,充足的(de)(de)“彈藥”有望(wang)在未來(lai)極(ji)大地加速(su)具(ju)身智能(neng)的(de)(de)學習速(su)度。

在(zai)世界基礎模型(xing)技術的發(fa)展推動下,具身智能的浪潮似乎有望來得更快一些。


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