1. 目錄概覽
英偉達(dá)主導(dǎo)現(xiàn)有大腦方案
大腦能力技術(shù)路線
L4及L5具身智能應(yīng)用展望
從人腦看具身大腦
國內(nèi)外廠商大模型進(jìn)展
2. 從人腦看具身大腦
2.1 人腦結(jié)構(gòu)拆解
大腦：負(fù)責(zé)高J認(rèn)知（思維、記憶、語言、決策、情感等）及感覺與運動。
小腦：負(fù)責(zé)運動協(xié)調(diào)、平衡與姿勢、學(xué)習(xí)輔助。
腦干：控制基本生命活動、信息中轉(zhuǎn)、反射控制。
間腦：包括丘腦和下丘腦，負(fù)責(zé)感覺信息中轉(zhuǎn)和體溫調(diào)節(jié)等。
2.2 人腦結(jié)構(gòu)與機器人大腦對應(yīng)關(guān)系
大腦：對應(yīng)機器人控制器，目前主要負(fù)責(zé)感覺與運動，未來可能增加高J認(rèn)知能力。
小腦：對應(yīng)機器人動作學(xué)習(xí)模仿及復(fù)雜動作控制。
腦干：對應(yīng)機器人電源管理、通信網(wǎng)關(guān)控制、執(zhí)行器控制器狀態(tài)管理等。
間腦：同樣對應(yīng)機器人電源管理、通信網(wǎng)關(guān)控制等。
3. 英偉達(dá)主導(dǎo)現(xiàn)有大腦方案
3.1 國內(nèi)外廠商高低配方案
主流機器人廠商提供高低配算力模組，低配模組用于基礎(chǔ)動作，高配模組基于英偉達(dá)Jetson Orin平臺，用于二次開發(fā)。
3.2 英偉達(dá)Jetson邊緣計算平臺
Jetson系列：包括Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier等，專為機器人和嵌入式邊緣AI設(shè)計。
Jetson Thor：新款計算平臺，適用于復(fù)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
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，通過多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并組合。
端到端模型：如Google RT-2，通過一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成從任務(wù)目標(biāo)輸入到行為指令輸出的全過程。
4.2 訓(xùn)練方案
模仿學(xué)習(xí)：通過觀察和模仿專家行為來學(xué)習(xí)任務(wù)，快速但泛化能力差。
強化學(xué)習(xí)：通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)Z佳行為策略，能處理復(fù)雜環(huán)境但學(xué)習(xí)過程緩慢。
4.3 數(shù)據(jù)采集
基于仿真環(huán)境（Sim2Real）：在仿真環(huán)境中學(xué)習(xí)并遷移到現(xiàn)實世界，數(shù)據(jù)獲取成本低但遷移性能可能下降。
基于真實世界數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)更真實可靠但獲取成本高、難度大。
5. 國內(nèi)外廠商大模型進(jìn)展
5.1 銀河通用
GraspVLA：抓取基礎(chǔ)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(jié)合視覺語言模型和快速反應(yīng)視覺運動策略。
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(gòu)，實現(xiàn)小樣本快速泛化。
5.3 英偉達(dá)
GR00T N1：通用機器人基座大模型，具有雙系統(tǒng)架構(gòu)，解決數(shù)據(jù)稀缺和多樣性不足問題。
6. L4及L5具身智能應(yīng)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(dāng)前產(chǎn)業(yè)正朝L3J邁進(jìn)。
6.2 L4及L5J機器人判斷及市場展望
L4J：硅基傭人或工人，以B端應(yīng)用為主，未來3-5年內(nèi)落地。
L5J：硅基家人，以C端應(yīng)用為主，未來5-10年內(nèi)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。
7. 遙操作技術(shù)
7.1 遙操作概述
遙操作在復(fù)雜感知和大量任務(wù)處理中的優(yōu)勢，已應(yīng)用于醫(yī)療、極端環(huán)境探索等領(lǐng)域。
7.2 應(yīng)用案例
特斯拉Optimus：通過VR頭顯和動捕服加速訓(xùn)練。
智元機器人：建設(shè)數(shù)據(jù)采集工廠，通過遙操作加速技能學(xué)習(xí)。
7.3 遙操作技術(shù)商業(yè)化路徑
眾包數(shù)采平臺：以低廉價格獲取海量數(shù)據(jù)。
遠(yuǎn)程雇員平臺：通過規(guī)�；瘍�(yōu)勢降低應(yīng)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(zhàn)。
附件：2025具身機器人行業(yè)未來展望報告-當(dāng)前產(chǎn)業(yè)正朝L3級邁進(jìn),L4及L5級機器人判斷及市場展望
人形機器人產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段,市場規(guī)模和技術(shù)水平不斷提升,在2030年發(fā)展為千億元市場,全球人形機器人市場在技術(shù)革命性突破的理想情況下,2035年市場規(guī)�？蛇_(dá)1540億
物流效率提高15%,年減少叉車燃油消耗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(jié)約原材料成本120萬;院內(nèi)交叉感染風(fēng)險降低 30%
能耗降低-運行次數(shù)減少28%;酒店年均節(jié)省電費1.5萬元;數(shù)據(jù)泄露問題減少90%;酒店每年節(jié)省潛在合規(guī)成本80萬元;年節(jié)水22.5萬升;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(xiàn)狀、人形機器人技術(shù)特征、挑戰(zhàn)與風(fēng)險、人形機器人檢測路徑、人形機器人標(biāo)準(zhǔn)需求、人形機器人認(rèn)證規(guī)劃六個方面，全面剖析產(chǎn)業(yè)質(zhì)量保障體系構(gòu)建路徑
工業(yè)市場規(guī)模有望到2035年達(dá)到140.6 億美元;酒店機器人市場規(guī)模有望達(dá)到124.6億美元;康養(yǎng)市場規(guī)模有望達(dá)到 220.5億美元;餐飲市場規(guī)模有望爆發(fā)式增長至214.4 億美元
人形機器人板塊正從主題投資邁向成長投資,2025年出貨量將達(dá)萬臺J別，2027 年特斯拉目標(biāo)產(chǎn)能突破百萬臺，產(chǎn)業(yè)鏈長期成長空間打開
基于模塊化設(shè)計與AIoT的R2X,多品類產(chǎn)品矩陣,多技術(shù)棧驅(qū)動的具身智能,通用的多元形態(tài):專用+類人形+人形,可持續(xù)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(zhàn),增加了操作的復(fù)雜性;在工業(yè)場景中,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(dǎo)致了很難通過一套通用的算法
行業(yè)生態(tài)的開放性挑戰(zhàn),服務(wù)機器人行業(yè)內(nèi)部亟待推動標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)一和建立更加開放、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(tǒng)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化設(shè)計
打造多元化的產(chǎn)品矩陣,實現(xiàn)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(fù)雜的任務(wù);全球化與本地化結(jié)合以適應(yīng)當(dāng)?shù)氐氖袌鎏攸c和文化差異
通過 打造全面的產(chǎn)品矩陣為用戶提供清潔、配送、 迎賓引導(dǎo)等復(fù)合型的產(chǎn)品組合，確保在同一場 景中多種機器人之間能夠?qū)崿F(xiàn)完美的調(diào)度與協(xié) 作，從而提升用戶體驗的一致性
關(guān)鍵技術(shù)支持,機器人的移動,操作,交互等技術(shù)迎來高速發(fā)展;人口結(jié)構(gòu)改變,通過服務(wù)機器人技術(shù)來應(yīng)對勞動力的缺乏問題;大力推動制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級
