1. 目錄概覽
英偉達主導現有大腦方案
大腦能力技術路線
L4及L5具身智能應用展望
從人腦看具身大腦
國內外廠商大模型進展
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、語言、決策、情感等）及感覺與運動。
小腦：負責運動協調、平衡與姿勢、學習輔助。
腦干：控制基本生命活動、信息中轉、反射控制。
間腦：包括丘腦和下丘腦，負責感覺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系
大腦：對應機器人控制器，目前主要負責感覺與運動，未來可能增加高J認知能力。
小腦：對應機器人動作學習模仿及復雜動作控制。
腦干：對應機器人電源管理、通信網關控制、執行器控制器狀態管理等。
間腦：同樣對應機器人電源管理、通信網關控制等。
3. 英偉達主導現有大腦方案
3.1 國內外廠商高低配方案
主流機器人廠商提供高低配算力模組，低配模組用于基礎動作，高配模組基于英偉達Jetson Orin平臺，用于二次開發。
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，適用于復雜任務及人機交互，具有高性能AI性能。
4. 大腦能力技術路線
4.1 算法方案
分層決策模型：如Figure 01，將任務分解成不同層J，通過多個神經網絡訓練并組合。
端到端模型：如Google RT-2，通過一個神經網絡完成從任務目標輸入到行為指令輸出的全過程。
4.2 訓練方案
模仿學習：通過觀察和模仿專家行為來學習任務，快速但泛化能力差。
強化學習：通過與環境交互學習Z佳行為策略，能處理復雜環境但學習過程緩慢。
4.3 數據采集
基于仿真環境（Sim2Real）：在仿真環境中學習并遷移到現實世界，數據獲取成本低但遷移性能可能下降。
基于真實世界數據：數據更真實可靠但獲取成本高、難度大。
5. 國內外廠商大模型進展
5.1 銀河通用
GraspVLA：抓取基礎大模型，具備泛化閉環抓取能力。
VLA通用大模型：用于人形機器人，結合視覺語言模型和快速反應視覺運動策略。
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，實現小樣本快速泛化。
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，當前產業正朝L3J邁進。
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端應用為主，未來3-5年內落地。
L5J：硅基家人，以C端應用為主，未來5-10年內落地。
6.3 L4J輪式具身機器人產品梳理
列舉多家公司的L4J輪式具身機器人產品及其特點。
7. 遙操作技術
7.1 遙操作概述
遙操作在復雜感知和大量任務處理中的優勢，已應用于醫療、極端環境探索等領域。
7.2 應用案例
特斯拉Optimus：通過VR頭顯和動捕服加速訓練。
智元機器人：建設數據采集工廠，通過遙操作加速技能學習。
7.3 遙操作技術商業化路徑
眾包數采平臺：以低廉價格獲取海量數據。
遠程雇員平臺：通過規�；瘍瀯萁档蛻闷髽I用工成本。
8. 風險提示
報告Z后部分提到了具身機器人行業發展中可能面臨的風險和挑戰。
附件：2025具身機器人行業未來展望報告-當前產業正朝L3級邁進,L4及L5級機器人判斷及市場展望
人形機器人產業正處于快速發展階段,市場規模和技術水平不斷提升,在2030年發展為千億元市場,全球人形機器人市場在技術革命性突破的理想情況下,2035年市場規�？蛇_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傷害風險工傷率下降12%;年節約原材料成本120萬;院內交叉感染風險降低 30%
能耗降低-運行次數減少28%;酒店年均節省電費1.5萬元;數據泄露問題減少90%;酒店每年節省潛在合規成本80萬元;年節水22.5萬升;年減少有害化學物質排放1.2噸
從人形機器人產業發展現狀、人形機器人技術特征、挑戰與風險、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方面，全面剖析產業質量保障體系構建路徑
工業市場規模有望到2035年達到140.6 億美元;酒店機器人市場規模有望達到124.6億美元;康養市場規模有望達到 220.5億美元;餐飲市場規模有望爆發式增長至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年出貨量將達萬臺J別，2027 年特斯拉目標產能突破百萬臺，產業鏈長期成長空間打開
基于模塊化設計與AIoT的R2X,多品類產品矩陣,多技術棧驅動的具身智能,通用的多元形態:專用+類人形+人形,可持續與普惠的創新
針對不同對象的操作能力具有很高的技術挑戰,增加了操作的復雜性;在工業場景中,機器人需要使用不同工具完成任務;服務機器人的多樣形態導致了很難通過一套通用的算法
行業生態的開放性挑戰,服務機器人行業內部亟待推動標準化的統一和建立更加開放、包容、普惠的行業生態;服務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
打造多元化的產品矩陣,實現服務的全面覆蓋和優化升級;多技術棧融合以完成更復雜的任務;全球化與本地化結合以適應當地的市場特點和文化差異
通過 打造全面的產品矩陣為用戶提供清潔、配送、 迎賓引導等復合型的產品組合，確保在同一場 景中多種機器人之間能夠實現完美的調度與協 作，從而提升用戶體驗的一致性
關鍵技術支持,機器人的移動,操作,交互等技術迎來高速發展;人口結構改變,通過服務機器人技術來應對勞動力的缺乏問題;大力推動制造業、服務業等各行業的智能化轉型升級
