1. 目錄概覽
英偉達主導現有大腦方案
大腦能力技術(shù)路線(xiàn)
L4及L5具身智能應用展望
從人腦看具身大腦
國內外廠(chǎng)商大模型進(jìn)展
2. 從人腦看具身大腦
2.1 人腦結構拆解
大腦：負責高J認知（思維、記憶、語(yǔ)言、決策、情感等）及感覺(jué)與運動(dòng)。
小腦：負責運動(dòng)協(xié)調、平衡與姿勢、學(xué)習輔助。
腦干：控制基本生命活動(dòng)、信息中轉、反射控制。
間腦：包括丘腦和下丘腦，負責感覺(jué)信息中轉和體溫調節等。
2.2 人腦結構與機器人大腦對應關(guān)系
大腦：對應機器人控制器，目前主要負責感覺(jué)與運動(dòng)，未來(lái)可能增加高J認知能力。
小腦：對應機器人動(dòng)作學(xué)習模仿及復雜動(dòng)作控制。
腦干：對應機器人電源管理、通信網(wǎng)關(guān)控制、執行器控制器狀態(tài)管理等。
間腦：同樣對應機器人電源管理、通信網(wǎng)關(guān)控制等。
3. 英偉達主導現有大腦方案
3.1 國內外廠(chǎng)商高低配方案
主流機器人廠(chǎng)商提供高低配算力模組，低配模組用于基礎動(dòng)作，高配模組基于英偉達Jetson Orin平臺，用于二次開(kāi)發(fā)。
3.2 英偉達Jetson邊緣計算平臺
Jetson系列：包括Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier等，專(zhuān)為機器人和嵌入式邊緣AI設計。
Jetson Thor：新款計算平臺，適用于復雜任務(wù)及人機交互，具有高性能AI性能。
4. 大腦能力技術(shù)路線(xiàn)
4.1 算法方案
分層決策模型：如Figure 01，將任務(wù)分解成不同層J，通過(guò)多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練并組合。
端到端模型：如Google RT-2，通過(guò)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )完成從任務(wù)目標輸入到行為指令輸出的全過(guò)程。
4.2 訓練方案
模仿學(xué)習：通過(guò)觀(guān)察和模仿專(zhuān)家行為來(lái)學(xué)習任務(wù)，快速但泛化能力差。
強化學(xué)習：通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習Z佳行為策略，能處理復雜環(huán)境但學(xué)習過(guò)程緩慢。
4.3 數據采集
基于仿真環(huán)境（Sim2Real）：在仿真環(huán)境中學(xué)習并遷移到現實(shí)世界，數據獲取成本低但遷移性能可能下降。
基于真實(shí)世界數據：數據更真實(shí)可靠但獲取成本高、難度大。
5. 國內外廠(chǎng)商大模型進(jìn)展
5.1 銀河通用
GraspVLA：抓取基礎大模型，具備泛化閉環(huán)抓取能力。
VLA通用大模型：用于人形機器人，結合視覺(jué)語(yǔ)言模型和快速反應視覺(jué)運動(dòng)策略。
5.2 智元機器人
GO-1：通用具身基座大模型，提出Vision-Language-Latent-Action (ViLLA)架構，實(shí)現小樣本快速泛化。
5.3 英偉達
GR00T N1：通用機器人基座大模型，具有雙系統架構，解決數據稀缺和多樣性不足問(wèn)題。
6. L4及L5具身智能應用展望
6.1 具身機器人智能化分J
L1-L5：從完全由人控制到完全自主智能，當前產(chǎn)業(yè)正朝L3J邁進(jìn)。
6.2 L4及L5J機器人判斷及市場(chǎng)展望
L4J：硅基傭人或工人，以B端應用為主，未來(lái)3-5年內落地。
L5J：硅基家人，以C端應用為主，未來(lái)5-10年內落地。
6.3 L4J輪式具身機器人產(chǎn)品梳理
列舉多家公司的L4J輪式具身機器人產(chǎn)品及其特點(diǎn)。
7. 遙操作技術(shù)
7.1 遙操作概述
遙操作在復雜感知和大量任務(wù)處理中的優(yōu)勢，已應用于醫療、極端環(huán)境探索等領(lǐng)域。
7.2 應用案例
特斯拉Optimus：通過(guò)VR頭顯和動(dòng)捕服加速訓練。
智元機器人：建設數據采集工廠(chǎng)，通過(guò)遙操作加速技能學(xué)習。
7.3 遙操作技術(shù)商業(yè)化路徑
眾包數采平臺：以低廉價(jià)格獲取海量數據。
遠程雇員平臺：通過(guò)規�；瘍�(yōu)勢降低應用企業(yè)用工成本。
8. 風(fēng)險提示
報告Z后部分提到了具身機器人行業(yè)發(fā)展中可能面臨的風(fēng)險和挑戰。
附件：2025具身機器人行業(yè)未來(lái)展望報告-當前產(chǎn)業(yè)正朝L3級邁進(jìn),L4及L5級機器人判斷及市場(chǎng)展望
人形機器人產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段,市場(chǎng)規模和技術(shù)水平不斷提升,在2030年發(fā)展為千億元市場(chǎng),全球人形機器人市場(chǎng)在技術(shù)革命性突破的理想情況下,2035年市場(chǎng)規�？蛇_1540億
物流效率提高15%,年減少叉車(chē)燃油消耗8000升;減碳21.8噸;降低重載搬運下的職業(yè)傷害風(fēng)險工傷率下降12%;年節約原材料成本120萬(wàn);院內交叉感染風(fēng)險降低 30%
能耗降低-運行次數減少28%;酒店年均節省電費1.5萬(wàn)元;數據泄露問(wèn)題減少90%;酒店每年節省潛在合規成本80萬(wàn)元;年節水22.5萬(wàn)升;年減少有害化學(xué)物質(zhì)排放1.2噸
從人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀、人形機器人技術(shù)特征、挑戰與風(fēng)險、人形機器人檢測路徑、人形機器人標準需求、人形機器人認證規劃六個(gè)方面，全面剖析產(chǎn)業(yè)質(zhì)量保障體系構建路徑
工業(yè)市場(chǎng)規模有望到2035年達到140.6 億美元;酒店機器人市場(chǎng)規模有望達到124.6億美元;康養市場(chǎng)規模有望達到 220.5億美元;餐飲市場(chǎng)規模有望爆發(fā)式增長(cháng)至214.4 億美元
人形機器人板塊正從主題投資邁向成長(cháng)投資,2025年出貨量將達萬(wàn)臺J別，2027 年特斯拉目標產(chǎn)能突破百萬(wàn)臺，產(chǎn)業(yè)鏈長(cháng)期成長(cháng)空間打開(kāi)
基于模塊化設計與AIoT的R2X,多品類(lèi)產(chǎn)品矩陣,多技術(shù)棧驅動(dòng)的具身智能,通用的多元形態(tài):專(zhuān)用+類(lèi)人形+人形,可持續與普惠的創(chuàng )新
針對不同對象的操作能力具有很高的技術(shù)挑戰,增加了操作的復雜性;在工業(yè)場(chǎng)景中,機器人需要使用不同工具完成任務(wù);服務(wù)機器人的多樣形態(tài)導致了很難通過(guò)一套通用的算法
行業(yè)生態(tài)的開(kāi)放性挑戰,服務(wù)機器人行業(yè)內部亟待推動(dòng)標準化的統一和建立更加開(kāi)放、包容、普惠的行業(yè)生態(tài);服務(wù)機器人的通用性與泛化性壁壘,各種機器人系統缺乏標準化和模塊化設計
打造多元化的產(chǎn)品矩陣,實(shí)現服務(wù)的全面覆蓋和優(yōu)化升級;多技術(shù)棧融合以完成更復雜的任務(wù);全球化與本地化結合以適應當地的市場(chǎng)特點(diǎn)和文化差異
通過(guò) 打造全面的產(chǎn)品矩陣為用戶(hù)提供清潔、配送、 迎賓引導等復合型的產(chǎn)品組合，確保在同一場(chǎng) 景中多種機器人之間能夠實(shí)現完美的調度與協(xié) 作，從而提升用戶(hù)體驗的一致性
關(guān)鍵技術(shù)支持,機器人的移動(dòng),操作,交互等技術(shù)迎來(lái)高速發(fā)展;人口結構改變,通過(guò)服務(wù)機器人技術(shù)來(lái)應對勞動(dòng)力的缺乏問(wèn)題;大力推動(dòng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等各行業(yè)的智能化轉型升級
