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1、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
2、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
3、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，
4、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
5、京编者按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
6、航天大学副教授，博导英语霏 中关村智友研究院副院长战略顾问王田苗 北航机器人研究所名誉所长，中关村智友研究院院长（按姓氏拼音首字母排序）2024具身智能科技前沿热点专家委员会2024具身智能科技前沿热点目 录No.1 具身智能灵巧操作大模型.01 No.2 空间智能07 No.3 人形机器人11 No.4 大规模仿真训练平台15 No.5 触感灵巧手19No.6 具身智能导航大模型23 参考文献.26 2024具身智能科技前沿热点近年来，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
7、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Sergey Levine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
8、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
9、“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
10、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。一、具身智能灵巧操作大模型1.市场热点/行业前景近年来，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
11、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
12、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
13、术和人工智能的深度融合开辟了新的方向。01022024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
14、境中的应用带来了新突破。图 1.1 RT-H的总体流程2.典型案例2.1 谷歌RT系列：从传感到行动的全能模型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
15、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。Rob
16、oMamba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2.2 北京大学RoboMamba：高效的端到端VLA大模型-推理、操作一体化2
17、024具身智能科技前沿热点清华大学人工智能研究院TSAIL团队于2024年10月推出了全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型Robotics Diffusion Transformer（RDT-1B）。这一创新模型通过基于扩散模型的设计与大规模预训练策略，为双臂操控任务的研究和应用带来了重要突破，成为运动控制领域最接近人类“小脑”的机器人控制模型之一。032.3 清华大学TSAIL团队：Robotics Diffusion Transformer（RDT）图 1.2 RoboMamba的总体流程图 1.3 RDT的整体框架平衡了模型的泛化性、迁移性与运行速度，为具身智能的实际落地提供了强有力
18、的技术支持。其快速适应能力和高效的运行机制，进一步降低了机器人在开发和应用中的时间成本，为推动智能机器人技术的广泛应用创造了更多可能性。字节跳动联合清华大学开发的具身操作大模型RoboFlamingo，利用预训练的VLMs进行单步视觉语言理解，使用显式策略头对序列历史信息进行建模，并且仅在语言条件操作数据集上通过模仿学习进行微调。这种分解为RoboFlamingo提供了开环控制和在低性能平台上部署的灵活性。通过在测试基准上大大超过了最先进的性能，这表明RoboFlamingo可以成为使VLM适应机器人控制的有效和有竞争力的替代方案。广泛的实验结果还揭示了一些关于不同预训练VLM在操作任务上行为
19、的有趣结论。RoboFla-mingo有潜力成为机器人操作的具有成本效益的且易于使用的解决方案，使每个人都有能力微调自己的机器人策略。2.4 基于多模态大模型的具身操作大模型RoboFlamingo图 1.4 RoboFlamingo的整体流程04RDT-1B具备1.2B参数量，采用了可扩展的Transformer架构，能够高效处理多模态输入的异质性，捕捉机器人数据中的非线性和高频特性。模型通过扩散模型的多模态行为分布表示，展现了卓越的动作预测与执行能力。在实际应用中，RDT-1B在ALOHA双臂机器人平台上得到了验证，其在家庭环境下的复杂任务中表现尤为出色。例如，在“洗杯子”任务中，RDT-
20、1B能够精确完成一系列复杂操作，甚至在面对从未见过的新类型杯子时，也能展现出强大的零样本泛化能力。这种泛化能力使得模型能够快速适应全新的任务和物体，仅通过少量示范即可学习新技能。RDT-1B在应对数据稀缺性问题上也取得了显著进展。模型引入了物理可解释的统一动作空间，使其能够统一不同机器人的动作表示，同时保留原始动作的物理意义。此设计极大提升了模型的跨平台知识迁移能力，使得RDT-1B能够在多个任务和物体场景中理解并执行复杂任务。这种能力不仅让模型具备出色的初始性能，也展现了强大的学习潜力和快速适应能力，为双臂操控领域的研究和优化奠定了坚实基础。作为开源项目，RDT的发布将加速机器人技术的研发与
21、产业化。凭借其多模态处理能力、高效的扩散模型架构和优越的泛化能力，RDT有望推动机器人在更多领域的应用，如家庭服务、工业自动化和医疗辅助等，成为推动机器人技术进步的重要驱动力。2024具身智能科技前沿热点05三星电子中国研究院与中国工程院外籍院士张建伟教授、孙富春教授和方斌教授合作，提出了RobotGPT，一个创新的机器人操作决策框架，旨在推动ChatGPT在机器人操控应用中的实际应用。该框架的核心思想是将环境线索转换为自然语言，使得ChatGPT能够为智能体Q（Agent）生成动作代码，从而赋予机器人使用自然语言进行理性互动的能力，执行如拾取、放置等任务。然而，ChatGPT生成的执行代码在
22、稳定性和安全性方面存在一定的挑战。由于ChatGPT可能会对同一任务提供不同的答案，导致结果的不确定性，这种不稳定性使得直接将ChatGPT集成到机器人操作循环中成为一项困难。尽管将温度参数设定为0可以使输出更加一致，但这也可能牺牲多样性和创造力。为了克服这些问题，RobotGPT引入了一种有效的提示结构，并结合强大的学习模型，以确保系统的可靠性和稳定性。框架中还加入了用于衡量任务难度的指标，以便更好地评估ChatGPT在机器人操作中的表现。通过在模拟和真实环境中的测试，RobotGPT显著提高了任务成功率，从38.5%提升至91.5%。这一结果表明，相比于直接使用ChatGPT作为任务规划者
23、，利用ChatGPT训练RobotGPT能提供更加稳定和高效的解决方案。尽管存在一定的限制和安全风险，RobotGPT框架为ChatGPT在机器人任务中的应用开辟了新的前景，并为相关研究提供了重要的启示，探索了ChatGPT在机器人操控中的潜力与能力边界。2.5 基于大语言模型的机器人操作学习RobotGPT图 1.5 RobotGPT的整体流程图 1.6 支气管镜机器人工作流程062024年1月，Nature Communications刊登了浙江大学团队关于AI辅助支气管镜机器人的研究。肺部疾病是全球健康负担，支气管镜检查在复杂气道导航中对医生技能要求高，导致其在欠发达地区普及率低。现有的
24、机器人支气管镜虽有进展，但高成本和对经验的依赖限制了应用。研究提出了一种AI辅助的支气管镜机器人，结合AI-人类共享控制算法和创新硬件设计，旨在为新手医生提供专家级操作能力，提升检查安全性和效率，减少医疗资源不平等。系统包括可快速更换的导管、气管镜精确控制以及基于专家模仿的AI算法，能够实时接收医生指令并进行安全导航。实验结果表明，AI算法在模拟环境中的导航成功率达到93.3%，并且在体外和活体实验中，新手医生的导航精度超越专家，操作误差大幅降低。该系统不仅能减少误操作风险，提高诊疗质量，还能减轻医生的体力和认知负担。随着技术的进步和成本的降低，该系统有望广泛应用，促进医疗资源平等，提高全球健
25、康水平。2.6 具身智能支气管镜机器人：提升医疗资源平等性与操作安全性2024具身智能科技前沿热点图 2.1 CLIP和MLLM在视觉模式上的表现在视觉大模型（VLM）和具身智能的领域，感知性能对整体性能的提升起到了至关重要的作用。然而，目前主流的VLM模型在空间智能方面表现仍有不足，特别是在精细空间推理能力上存在显著缺陷。FAIR团队由图灵奖得主Lecun Yan与Saining Xie教授领导，通过研究发现，感知模块的性能直接决定了VLM模型的整体表现。例如，他们通过简单混合CLIP和DINOv2这两个感知模型，就显著提高了VLM的空间推理能力。二、空间智能1.市场热点/行业前景空间智能是
26、人类智能的重要组成部分，不仅帮助人类理解并与周围世界交互，还赋予我们将内心想象转化为实际创造的能力。从求解问题到构建现实，无论是简单的沙堡还是宏伟的城市，空间智能的作用无处不在。同样，对于具身智能来说，空间智能是其发展的关键驱动力。以机器人为代表的智能终端，需要在物理世界中完成复杂任务，这要求其具备类似人类的能力，能够理解环境、进行交互并高效行动。空间智能的核心在于通过对三维环境的精准理解和建模，生成动态的四维世界模型。通过这种能力，AI不仅可以识别开放环境中的物体和动态场景，还能够深入理解物理空间的动态变化关系，并进行空间推理。这些能力为具身智能的发展奠定了重要基础，使机器能够更深刻地理解人
27、体与物理环境的关系，在复杂任务环境中实现自主学习与高效执行。同时，空间智能还进一步优化了人机交互及复杂场景中的运动能力，为人工智能技术的升级和在人类生活中更广泛的应用开辟了新的可能性。未来，人工智能系统将以空间智能为核心，在推动技术发展的同时，为人类创造力的全面提升提供强有力的支持。空间智能通过理解3D环境信息，不仅能够生成3D空间，还可以深入理解物理空间并进行3D空间推理，逐步形成4D的世界模型，为具身智能的发展奠定重要基础。07同样，硅谷初创公司Pi、斯坦福大学与伯克利大学的研究团队也通过类似的模型融合技术提升了机器人在端到端操作任务中的表现。然而，现有的空间感知模型依然无法完全满足具身智
28、能对空间智能的高标准需求。图 2.2 多模态语言模型的适配器设计对比08随着AI技术范式变革从数字世界向物理世界逐步扩展，感知性能的突破成为推动空间智能发展的关键技术支柱。空间智能基础模型的进步，不仅是技术层面的升级，更是实现具身智能的必经之路。这一趋势表明，具身智能需要从根本上提升感知能力，才能在复杂的物理世界中完成精准操作与推理。随着技术进步，空间智能也成为投融资领域的热点方向。例如，由“AI教母”李飞飞教授创立的World Labs，在短短几个月内便以构建大型世界模型为目标，专注于生成、感知并交互3D世界。World Labs的定位是解决人工智能领域中最复杂且核心的问题空间智能。其成立后
29、迅速完成高额融资，公司估值超过10亿美元（约70亿人民币），投资方包括Andreessen Horowitz、英伟达旗下NVentures，以及DeepMind首席科学家Jeff Dean和AI教父Geoffrey Hinton等知名科学家。这表明，空间智能领域已吸引了全球顶尖资本与技术团队的关注。根据Omdia的最新报告，全球空间计算市场预计在2024年达到45亿美元，并在2029年突破100亿美元，复合年均增长率（CAGR）高达18%。与此同时，泰伯智库预测，到2030年，中国元宇宙市场规模将达到8500亿元，其中与空间计算相关的市场规模将达到3400亿元，占元宇宙市场的40%。这些数据表
30、明，空间智能不仅是人工智能发展的重要技术方向，更将成为推动元宇宙生态和相关产业发展的核心动力。2024具身智能科技前沿热点092024年12月，World Labs推出了首个空间智能AI模型，可从单张图片一键生成3D世界。用户只需上传图片，模型便能围绕该图片生成对应的3D虚拟世界。这一技术显著提升了3D内容制作的效率和一致性，特别是在电影、游戏和VR等领域。3D世界生成仅是空间智能的第一步，未来将扩展至更全面的环境感知、理解与推理，最终打造大型世界模型（LWM）。2.典型案例2.1 World Labs发布首个空间智能AI模型2024年12月，谷歌DeepMind推出了大型基础世界模型Geni
31、e 2，在空间智能领域展现出卓越的应用能力，能够通过单张图片或文字描述生成3D场景。通过对大规模视频数据和生成模型的训练，Genie 2能够生成多样化、可交互的3D环境，并模拟物理现象（如重力、光照、反射等）以及长时间视频内容，体现出对空间和时间的综合理解。它支持对象交互、角色动画以及动作控制，即使未使用特定领域的数据也能实现精准模拟。这些功能使Genie 2广泛应用于AI代理的训练与测试、快速原型设计等场景，为AI系统在复杂空间任务中的理解和操作能力提供了创新平台，推动了人工智能的进一步发展。2.2 Genie 2：大型世界基础模型图 2.3 World Labs的生成实例图 2.4 Gen
32、ie 2的整体流程图2.5 扩散 Transformer中的高效的 CDiT 块2024年12月，Meta的人工智能研究团队（FAIR）推出了导航世界模型（Navigation World Models，NWM），显著提升了AI在复杂环境中的空间智能和导航能力。NWM能够从单张图像生成连续视频，模拟智能体在环境中的移动过程，实现对空间和时间动态的深刻理解。它不仅在已知环境中沿指定轨迹移动表现出色，还能够在未知环境中自主探索路径，并通过结合外部导航策略评估多条潜在路径以选择最优路线。NWM展现了AI在动态和复杂空间中的适应性，为机器人导航、自动驾驶等领域的应用提供了强有力的支持，推动了空间智能的
33、进一步发展。2.3 NWM：导航世界模型102024具身智能科技前沿热点三、人形机器人随着人工智能和自动化技术的飞速发展，政府的高度重视和政策支持为人形机器人行业创造了良好的发展环境。例如，工业和信息化部发布的人形机器人创新发展指导意见，明确了人形机器人产业的发展目标和重点任务，为行业快速发展提供了政策保障，并加速了技术的落地与推广。人形机器人是模仿人类外形与功能的高智能机器人，具备双足行走、抓取物体、操作工具以及与环境自然交互的能力。凭借人工智能、机器学习、传感器技术和材料科学的持续突破，人形机器人已逐步从实验室迈向实际应用。它们能够适应人类生活与工作环境，灵活完成复杂任务，在医疗、养老、服
34、务和制造等领域展现出巨大的应用潜力。此外，通过集成先进的传感器技术、人工智能算法以及柔性执行器的应用，人形机器人能够更加精准地感知和预测周围环境中的潜在风险，并实时调整行为，以确保与人类及环境交互时的安全性。例如，力控算法的进步显著提升了机器人在与人类物理交互中的柔顺性，从而降低误动作导致的冲击与摩擦。这种技术进步不仅提升了机器人的安全性，还加速了人机共融的实现。随着人形机器人在社会各领域的广泛应用，其安全性和伦理问题也引发了广泛关注。关于机器人决策权的分配、责任划分以及隐私保护等问题，已经成为各国政府、国际组织和学术界讨论的重要议题。各方正积极制定相关的法律框架和伦理规范，确保机器人在各类应
35、用场景中的行为可控、透明且符合伦理道德标准。近年来，人工智能、传感器、三维仿真和大模型技术的突破，显著提升了人形机器人在复杂环境中的感知、自主性和交互能力。通过集成先进的语音识别、情感识别、自然语言处理等技术，人形机器人实现了更自然的人机交互，并具备了更高效的自主导航和任务执行能力。以特斯拉Optimus、优必选Walker等国内外知名品牌为代表的产品，已经展示了卓越的性能，标志着人形机器人从实验室迈向实际应用。与此同时，生成式AI技术的崛起进一步加速了人形机器人的商业化进程，使其在家庭服务、教育娱乐、智能导览等领域表现出巨大的市场潜力。政府的重视和政策支持为人形机器人行业提供了坚实的发展环境
36、。例如，北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施提出，要推动具身智能系统的研究与应用，突破复杂环境中的关键技术；人形机器人产业研究报告预测，到2029年，中国人形机器人市场规模将达到750亿元，占全球市场的32.7%，位居世界第一。此外，2024年前十个月，全球人形机器人领域共记录了69起融资事件，融资总额超过110亿元人民币。资金的持续注入为行业研发提供了强劲动力，推动了更多高度灵活且具智能交互能力的机器人产品落地。市场研究数据显示，全球人形机器人市场规模在未来几年内将快速增长，到2025年有望达到数十亿美元，2029年将进一步突破千亿美元。在中国，2024年机器人市场总规模预计达到4802
37、亿元，其中人形机器人作为重要分支将成为高端制造领域的重要增长点。随着技术进步和生产成本的逐步降低，预计人形机器人将广泛应用于工业、物流、医疗、教育、娱乐等领域，推动相关行业的智能化转型升级。1.市场热点/行业前景11特斯拉Optimus机器人手部已实现更加灵活和拟人，驱动技术方案已经基本定型。Boston Dynamics推出的新一代纯电动人形机器人具有比以往任何一代更强大的力量和更广泛的运动范围，能够执行更复杂的操作和任务。其四肢、躯干和头部都可以360度移动，给予了它极大的运动范围。国内优必选walker系列机器人历多次迭代，具备更快、更稳定的运动能力、更轻更安全的交互以及AI能力。宇树科
38、技的G1人形机器人关节运动角度大，能实现多种复杂动作。2.典型案例图 3.1 Figure 02机器人（上）；Optimus机器人（下）12Figure 02 是由人工智能机器人初创公司 Figure AI 发布的第二代人形机器人，部分媒体称其为“地表最强”人形机器人。该机器人采用外骨骼结构，外壳负责承载负载和压力，电源及算力布线集成于机体内部，提升了系统的可靠性和封装紧凑性。Figure 02 配备六个 RGB 摄像头，分别位于头部、胸前和后背，实现高效的视觉感知。其第四代手部装置具备 16 个自由度，拥有与人类相媲美的力量，能够承载高达 25 公斤的重量，灵活执行多种人类类似的任务。内部电
39、池容量提升了 50%，达到 2.25 kWh，确保每日实际有效工作时间超过 20 小时。机器人集成了视觉语言模型（VLM），其计算和 AI 推理能力相比上一代产品提升了三倍，同时搭载了由 OpenAI 定制的语音推理模型，可以通过机载麦克风和扬声器实现与人类无障碍对话。特斯拉公司开发的 Optimus是面向日常重复性任务的人形机器人项目，旨在推动机器人技术在工业和家用环境中的广泛应用。其最新版本 Optimus Gen 2 在近期进行了展示，表现出卓越的任务执行能力和广阔的应用前景。Optimus Gen 2高约 5 英尺 8 英寸，具备出色的负载能力，可举起 45 磅的物体，并能搬运高达 1
40、50 磅的重量。机器人配备 28 个关节驱动器，实现 11 至 22 个自由度，赋予其类人灵活性，能够执行诸如行走、物体分类以及精细操作（例如端茶送水）等复杂任务。通过集成特斯拉自主研发的神经网络与视觉感知系统，Optimus 能够进行自适应学习，而无需依赖逐步的编程指令。其学习方式包括观察人类示范或借助远程操控，实现任务的快速掌握。在近期的技术演示中，Optimus展示了完成家务任务的能力，包括折叠衣物、浇花以及精细操作（如轻柔地处理鸡蛋）。此外，特斯拉展示了Optimus在工厂环境中的应用实例，如完成电池搬运等简单工业任务，进一步验证了其在制造业中的潜力。2.1 Figure 02 和特斯
41、拉 Optimus：未来智能生活的“高效执行者”2024具身智能科技前沿热点图 3.2 Agility Robotics的工作实例图3.3 人形机器人与无人物流车等协同作业概念图2024年10月，优必选发布的新一代工业人形机器人Walker S1，率先实现了与无人物流车、无人叉车和工业移动机器人等设备的协同作业，成为全球首个在工业场景中落地的综合解决方案。Walker S1通过软硬件全面升级，包括一体化关节技术、集成化头部设计和第三代仿人灵巧手，显著提升了其在复杂非结构化环境中的任务执行能力。同时，优必选自主研发的ROSA2.0操作系统和多模态规划大模型为机器人提供了高效的导航和任务规划能力。
42、Walker S1已广泛应用于比亚迪等多家车厂，成功攻克工业场景中的关键难题，累计意向订单超过500台，展现了人形机器人在智能制造领域的巨大潜力，推动制造业高质量发展并缓解劳动力短缺问题。132024年6月28日，Agility Robotics宣布其开发的双足机器人Digit已经在康涅狄格州的Spanx工厂投入使用。这标志着人形机器人首次在客户现场以“机器人即服务”（RaaS）的形式部署，开创了机器人商业应用的新纪元。Digit是一款高5英尺9英寸的双足机器人，能够搬运35磅（15.9千克）的负重。它的设计灵活，具有独特的“后退”腿，可以在各种环境中移动自如。Digit的主要任务是在Span
43、x工厂内搬运手提箱，具体工作包括从其他机器人那里接过手提箱并将其放置在传送带上。此次部署源于 Agility Robotics 和 GXO Logistics,Inc.达成的多年期协议，旨在将 Digit 机器人引入 GXO 的多个仓库。根据 RaaS 模式，GXO 将使用一系列 Digit 机器人以及 Agility Arc 一个云端自动化平台，来管理和控制这些机器人。Agility Arc 提供完整的机器人控制功能，简化了设施映射、工作流定义、运营管理和故障排除等流程。2.2 Agility Robotics具身人形机器人在物流搬运的应用2.3 优必选的Walker S1：人形机器人与无人