面向具身智能的 大小脑模型协同算法研究及实践 盛律 | 软件学院 2025-08-23 1 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 具身 智能 2 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 行为和适应性 具身 智能 传统智能 具身智能 只可远观，被动接受 别人告诉我这就是盒子 可以打开，可以装东西 我主动体验什么是盒子 被动抽象接受 主动具体体验 重要 意义 具身智能因其能自主产生智能行为和适应性，是通用人工智能的可能起点 3 具身智能的关键任务 导航 问答 操作 4 具身智能的核心目标 5 具身智能的核心要素 具身载体(Agent) 具身模型(Model) 物理 载体 相比具身载体的日趋成熟，具身模型的算法研究方兴未艾、挑战众多 现状 6 具身模型应该考虑哪些能力？ n 技能泛化、真实交互、本体扩展 Skill （技能泛化） Reality （真实交互） Embodiment （本体扩展） Adapted from Jim Fan’s talk 7 具身模型的几种类型 大小脑协同 端到端 8 具身模型的最新进展：代表性新工作

行业下半场的生态发展路线 22 2.2.1.生态技术基础：基于模块化设计与AIoT的R2X 22 2.2.2.商业模式变革：多品类产品矩阵助力全栈式具身智能 29 2.2.3.通用的多元形态：专用+类人形+人形 30 2.2.4.多技术栈驱动的具身智能：移动+操作+交互 32 2.2.5.开放、协同、通用：可持续与普惠的创新 38 2.3.生态价值体现 39 第三章 全球细分产业综合实践 在全球产业智能化转型升级的浪潮中，服务机 器人逐渐成为各个行业不可或缺的生产力工具， 以及推动各领域创新和效率提升的重要力量。 与此同时，随着人工智能等前沿技术的不断发 展与进步，机器人行业正在稳步迈向具身智能 的未来。但同时，实现服务机器人更大规模落 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 场景，同时伴随着商用服务机器人行业下半场 该生态不只是一个技术架构，更是一个融合了产 品技术和商业模式的创新生态，旨在促进服务机 器人在不同细分场景中的协作和整合。通过推动 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。

薄弱环节，无法满足全链路数据安全防护要求。 2、人工智能大模型语料发展与挑战 2.1 人工智能大模型语料发展趋势 1. 从大语言模型到多模态 / 具身智能大模型的语料演进 当前大模型技术正经历从弱人工智能（机器学习、神经网络、大语言模型）向通用人工智能（Agent、多模态、 具身智能）的范式跃迁。这不仅对于模型架构的设计理念进行了重构，同时也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 2022 Deepseek R1 发布 图 2 大模型技术发展演进阶段 09 公开数 2c 现象级应 首先，对多模态关联的复杂语料需求日益迫切。针对 大模型语料质量，传统纯文本数据已经无法支撑多 模态与具身大模型联合建模的需求。业界实践表 明，在多模态场景下的语料供给，需要进行跨模态 语料数据精准对齐，实践通过融合图文信息，运动 轨迹，场景数据，使得复杂论文的解析准确率提升 37%。此类多模态场景在处理包含图表、公式的复杂 告分析，多模态（视频）语料在智能监控领域的渗 透 率从 2023 年 18% 提 升至 2025 年 35%，例 如 特 斯 拉自动驾驶系统当前需要超 20 万小时多模态 场景数据进行模型能力提升。此外，具身智能模型 更需要空间动态语料，比如物体运动轨迹、各类参 数信息等。 据求思咨询报告分析，全球 AI 语料市场 规模预计在 2025 年突破 109 亿元。并且数据合成 成为当前突破

数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 - 9 - 资本动向：具身智能成为资本风口 资料来源：2025年1月至10月产业互联网领域投融资事件网络公开资料，亿邦智库整理 据亿邦动力不完全统计，2025年产业互联网赛道的投融资事件超过70起，其中，具身智能领域获得的融资金额和交易数量远超其他 细分赛道，表明资本市场正在对以具身智能为代表的新一代产业数字科技进行前瞻性的战略卡位，“资本高度集中”意味着系统性布 局，“早中期为主”是赌定其高成长潜力，“大额融资”是重金押注头部标杆，“多次融资”则表明资本持续看好及长期陪跑态度。 资本高度集中： 具身智能领域占比超六成 资本偏好高成长性： 融资轮次以早中期为主 资本重金押注与持续看好具身智能： 大额融资频现、多家企业获得多轮融资 • 具身智能领域频现大额融资 如银河通用（超10亿元）、自变量机器人（10亿元）、它 石智航（1.22亿美元）、千寻智能（5.28亿元）、智平方 年内完成了多轮融资，体现出较高的成长性和资本认 可度。同时，头部投资机构如美团、京东、深创投等 频繁出手，战略投资和产业资本联动趋势明显。 63.4% 15.5% 11.3% 9.8% 具身智能 数字供应链 智能制造 产业AI 63.4% 15.5% 11.3% 9.8% 早期融资（种子轮/天使轮/Pre-A轮） 中期融资（A轮/B轮） 后期融资（C轮及以上） 未披露

更好服务 新营销：“场景设计 - 工具建设 - 落地运营”打造营销闭环 02 落地保障：数字化工具建设、运营体系搭建、会员体系设计、组织人才保障 场 景 保 障 工 具 以消费者为中心的可持续增长闭环 多 渠道 身 份 ID 行为时间轴 Trail 游后 01 顶层规划和业务场景设计 游前 用 户 旅 落地 前期 策划 中期 制作 1 专属通道 小程序提前购票、预录掌纹 刷掌进场、缓解排队压力 腾讯刷掌能力，更便捷、更安全、更可靠 01 便捷性好 动作简单方便， 相比刷卡、刷脸核身效率更高，平均耗时 300ms 02 准确率高 相比于人脸等技术， 准确性更强，并且伸手代表客户意愿， 误刷率大大降低 03 隐私性强 与人脸相比， 身份的获取和关联难度更大，隐私泄露的风险更低

金融行业智能体 水利行业智能体 能源行业智能体 政务行业智能体 通信行业智能体 行业智能体 医疗行业智能体 数据分析智能体 运维智能体 智慧办公智能体 场景智能体 客服智能体 营销智能体 具身智能体 财务审计智能体 时空智能体 基座大模型 知识增强与记忆 基础底座 智能体开发框架 MCP服务 智能体平台 智能体平台 联系人：韩晓璐 电 话：18627873252（微信同号）

录 的 用 户 进 行 身 份 标 识 和 鉴 别 ， 身 份 标 识 具 有 唯 一 性 ， 身 份 鉴 别 信 息 具 有 复 杂 度 要 求 并 定 期 更换； 存 在 空 口 令 、 弱 口 令 、 通 用 口 令 或 无 身 份 鉴 别 措施。 导 致 非 授 权 人 员 可 直 接 访 问 系 统 ， 造 成 身 份 冒 用 、 恶 意 篡 重大风险隐患列表 序 号 安全类 安 全 子 类 重 大 风 险 隐 患触发项 安全问题 整改建议 关联资产 1 安 全 计 算环境 身 份 鉴 别 存 在 空 口 令 、 弱 口 令 、 通 用 口 令 或 无 身 份 鉴别措施。 存 在 可 登 录 的 弱 口 令 账 户 ， 如 长 度 在 6 位 以 下 ， 或 存 在 单 个 、 相 同 、 连 应采用口令、密码技术、生物技术等两种或两种 以上组合的鉴别技术对用户进行身份鉴别，且其 中一种鉴别技术至少应使用密码技术来实现。 未采用两种或两种 以上组合身份鉴别 技术 1）未采用两种或两种以上组合鉴别技术对用户进行身 份鉴别； 2）其他。 20 访问控制 应由授权主体配置访问控制策略，访问控制策略 规定主体对客体的访问规则。 访问控制策略存在 缺陷或不完善，存 在越权访问可能 1）业务应用系统/平台访问控制策略存在缺陷或不完

顾、急救通报，孕妇及婴 儿的全方位保健需求。 个 人无处不在的医疗预防信 息提醒和忠告。 休闲服务 在线游戏、在线电影、无 线网上购物、无线音乐、 在线聊天、娱乐视频等。 无线点餐步话机、无线家 具生活、无线支付、网络 逛街；在线续借图书、远 程教学等。 公共场所休闲娱乐 无处不在的网络 智慧城市基础 远程办公 公众服务 统一认证 无线终端 公文阅览 邮件收发 数据查询 城市管理 毒网关进行综 合控制来自互 联网上的病毒、 木马、蠕虫等 风险 无线城市需求汇总 基于以上无线城市及公共服务平台建设计划，无线接入网络部分的关 键需求包括以下内容： 终端由于软件本 身、操作系统本 身、硬件架构等 存在 bug 或未 知漏洞而造成的 网络攻击，进而 泄密的防护； 终端漏洞 防护 APT 攻击 防护 APT 是网络攻击 占比最大的入侵 方式，终端容易 被黑客渗透之后 对无线发起横向

27 22.90% 1.93 1.33 0.91 1.55% 数据 来源：高工机器人产业研究所（GGII） 第二节 中游本体 作为协作机器人产业链的核心环节，协作机器人本体集各项软硬件技术于一身，可谓产 业链的中心，向上承接和倒逼各类核心零部件技术的持续进步，向下不断在细分领域拓展应 用场景，扩大应用的边界。同时， 还在易用性、安全性、高柔性层面持续迭代优化，以满足 更多复杂场景的需求 统商业图景，实现机器与人 的和谐共生。 第三节 AI 助力协作机器人从“功能机”向“智能体”进化 2024 年，政府工作报告提出开展“人工智能+”行动，2025 年提出大力发展智能机器人，培育具身智能等未来产业。人 工智能与大模型技术的发展，让机器人“感知”、“思考”、“适应”、“交互”和“判断”成为可能，当协作机器人被成功赋予高 级人工智能，机器人将获得与类人般的“常识 ”，使得机器人 人机交互与安全增强：依托 AI 技术的赋能，协作机器人可以更好的理解人类行为意图。凭借姿态识别技术，机器人 能精准捕捉人类的动作轨迹；借助情绪感知算法，可实时判断人员的状态。基于这些信息，协作机器人能灵活调整自 身的运行方式，从根本上减少人机协作时可能发生的碰撞情况，使整个协作过程既安全又顺畅。 第八章 参编企业介绍 第一节 法奥机器人 一、企业简介 成立时间：2019 年，总部：苏州 法奥机器人成立于

智算中心——室外区域 04 室外配 置 设计理念、标准与进度 Design Concept, Standards, and Progress 网络环境 大模型训练与推理、 OCR 识别、具身 话机器人、长文本 阅读、深度分析、 隐私计算、 GPU 虚化、 文生图、 文生视频、生信计 算； 应用场景 电信联通移动三家 运营商高速网络接 入，支持数千节点