具身智能技术进展一览

[心动的偏执]

感知技术

• 3D 视觉与触觉感知：3D 视觉感知技术进一步提升，使机器人对环境和物体的信息获取更加丰富准确，有助于对场景进行全面识别、检测和探索。触觉感知也逐渐成为机器人感知能力增强的重要方向，通过电子皮肤、力矩传感器等技术，机器人能够感知物理接触情况，从而实现更精细的操作。
• 多模态感知融合：多模态大模型能够融合视觉、听觉、触觉等多种感知数据，为机器人提供更全面的环境感知能力。例如，英伟达发布的 Isaac GR00T Blueprint 通过合成数据生成技术，为具身智能训练提供了丰富的数据支持，显著提升了机器人的学习效率。

决策与控制算法

• 强化学习与深度学习融合：强化学习和深度学习的融合应用大幅提升了智能体的自主决策能力。通过大量训练数据和复杂环境模拟，智能体能够实现更智能、灵活的行为控制。在机器人路径规划中，基于强化学习的算法可使机器人在复杂环境中快速找到最优路径并避开障碍物，提高行动效率。
• 大模型的应用：大模型在具身智能中的应用日益广泛，主要体现在以下几个方面：
  • 环境感知：大模型通过特征抽取和信息融合，提升具身智能对环境的理解能力。例如，使用预训练的视觉模型提取环境特征，增强策略学习的效果。
  • 任务规划：大模型利用逻辑推理能力对复杂任务进行分解，生成任务规划。例如，ChatGPT 能够根据任务描述生成详细的执行步骤。
  • 基础策略：大模型作为基础策略，结合模仿学习或强化学习框架，提升策略的泛化能力和适应性。例如，通过微调大模型参数，使其适应特定的具身任务。
  • 奖励函数：大模型生成或优化奖励函数，降低奖励设计的复杂性，提升强化学习的效果。例如，使用大模型生成与任务描述匹配的奖励函数。
  • 数据生成：大模型生成具身智能所需的训练数据，缓解数据稀缺问题。例如，通过扩散模型生成机器人交互环境或动作数据。

典型模型与突破

• LEO（北京通用人工智能研究院）：首个精通3D任务的具身通才智能体，基于Vicuna-7B构建，通过两阶段训练（3D视觉-语言对齐、视觉-语言-动作微调）实现。在ScanQA问答、Scan2Cap描述、SQA3D推理等任务上超越先前SOTA方法，应用场景涵盖家庭助理、智能导览、仓储物流等。
• MindLoongGPT/龙跃（国家地方共建人形机器人创新中心）：全球首款生成式人形机器人运动大模型，实现“自然语言驱动”的高保真动作生成。突破传统运动控制范式，用户只需说出“挥手致意”或上传参考视频，模型即可自动解析语义生成连贯动作。已应用于青龙机器人，同时作为仿真平台的数据生成引擎。
• Multi-SpatialMLLM（Meta）：专注于多帧空间理解，在MultiSPA数据集上训练，支持多种引用方式和输出格式。在BLINK基准测试中多视图推理准确率接近90%，可作为机器人学习的“多帧奖励标注器”，通过分析连续帧中物体移动情况评估任务完成度。

应用场景与实践

• 工业与人形机器人

  • 工业场景：LEO 模型可用于仓储物流中的物品整理搬运，MindLoongGPT 优化人形机器人运动控制。人形机器人在工业制造场景中可实现自动化装配、焊接、喷涂、搬运等任务，提高生产效率和灵活性。
  • 家庭服务：具身智能机器人可作为家庭助理完成打扫、整理、简单厨房任务，或根据用户喜好调整家居布局。
  • 研发与训练：国地中心联合企业建设“麒麟训练场”，部署超 100 台异构人形机器人，加速数据采集和技能开发。

• 医疗健康

  • 临床全周期：具身智能可应用于术前智能诊断、术中机器人辅助手术、术后康复训练和健康监测，提高医疗效率和精准度。
  • 护理陪伴：社交机器人（如 NAO、QTrobot）辅助自闭症儿童治疗，外骨骼设备（如 ReWalk）支持脊髓损伤患者康复。
  • 设施运营：药品配送机器人、消毒机器人提升医院运营效率，减少交叉感染。

• 自动驾驶与智能交通

  • Aether 模型：可实时重建道路场景，预测交通动态，为自动驾驶决策提供支持。
  • Multi-SpatialMLLM：其多帧空间理解能力有助于处理复杂交通场景中的物体运动和交互。

• 虚拟现实与数字孪生

  • Aether：其4D动态重建能力可生成沉浸式虚拟环境，增强用户体验，作为数字孪生系统的核心，实现物理世界与虚拟世界的实时映射和交互。

• 特殊环境作业

  • 应急响应：具身智能系统可利用热成像和智能导航定位幸存者并提供医疗支持。
  • 危险环境探测：在核电站、灾区等危险环境中进行探测和作业，减少人员风险。

政策与市场机遇

• 政策支持：2023 年以来，多项智能体相关政策陆续发布。北京市提出要探索具身智能等通用人工智能新路径，上海市提出要瞄准人工智能技术前沿加快人形机器人创新发展，湖北、深圳、广东等省市也纷纷加快布局。
• 市场规模：具身智能体市场空间广阔，目前仍处于发展初期阶段。据测算，到 2028 年全球人形机器人市场规模将达到 138 亿美元，复合增长率预计为 50.2%。

未来展望与挑战

• 技术发展趋势

  • 感知能力提升：3D 视觉、触觉感知能力将进一步提升，使机器人对环境的理解更加精准和全面。
  • 轻量化模型发展：大模型是重要技术驱动，轻量化模型将加速落地，以满足低算力、多模态、跨平台的需求。
  • 仿真环境与世界模型完善：仿真环境与世界模型将持续完善，为具身智能的训练和测试提供更有效的范式，降低数据采集成本，加快算法迭代速度。

• 面临的挑战

  • 数据获取与泛化能力：高质量的机器人数据集稀缺，仿真数据与真实环境之间存在差距，制约了模型的泛化能力。
  • 实时推理效率：具身智能需要在短时间内处理大量感官数据并做出决策，对算法的计算效率与硬件的响应速度提出极高要求。
  • 高能耗问题：机器人持续运行需要消耗大量能源，现有电池技术难以满足其长时间、高强度的工作需求。