北京研精畢智信息咨詢有限公司每年能夠產(chǎn)出近200份定制化報告以及上千份細分市場調(diào)研報告。公司構建了涵蓋8000萬以上的海外樣本、30萬以上的權威專家信息以及3600萬以上的國內(nèi)電話樣本與企業(yè)樣本，為各類研究提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎，助力企業(yè)在復雜多變的市場環(huán)境中穩(wěn)健前行。

具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能的一個重要分支，它通過感知、決策和行動，為機器人等實體賦予了與物理環(huán)境交互的能力。近年來，隨著人工智能和機器學習的迅速發(fā)展，具身智能技術取得了顯著突破，特別是在大模型驅(qū)動的機器人控制、操作和決策領域展現(xiàn)出極大的技術潛力和市場前景。

一、具身智能行業(yè)概述

1、定義與內(nèi)涵

具身智能（Embodied Intelligence），是指一種基于物理身體進行感知和行動的智能系統(tǒng)，其通過智能體與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現(xiàn)行動，從而產(chǎn)生智能行為和適應性。與傳統(tǒng)人工智能相比，具身智能更加強調(diào)物理身體、環(huán)境感知與反饋的重要性。傳統(tǒng)人工智能主要關注基于符號和算法的推理計算，而具身智能則認為智能不僅涉及大腦內(nèi)部思考，還包括與外部環(huán)境的交互，這使得具身智能在適應復雜環(huán)境和任務時表現(xiàn)出更高的靈活性和自然性。在生活中，可感知周邊環(huán)境的智能掃地機器人、已進入路測的自動駕駛汽車都可被視為具身智能的雛形。

2、核心要素

根據(jù)市場調(diào)研報告指出，具身智能作為人工智能領域的一個重要分支，其核心在于智能體通過物理身體與環(huán)境的交互來實現(xiàn)感知、理解、決策和行動。一般認為，具身智能包括四大核心要素：本體、智能體、數(shù)據(jù)和學習進化框架。本體是具身智能的物理基礎，承擔執(zhí)行感知和任務的實際功能，其設計需廣泛考慮環(huán)境適應性，包括感知、運動和操作執(zhí)行能力，同時兼顧成本、可靠性和耐用性。智能體，作為具身于本體之上的智能核心，負責感知、理解、決策和控制等核心工作，通過與環(huán)境的交互，智能體獲取信息，理解問題，并做出決策，最終控制本體完成任務，其技術實現(xiàn)通?；谏疃葘W習、強化學習等先進算法，能夠處理復雜的傳感數(shù)據(jù)，提取信息，并生成控制指令。數(shù)據(jù)是智能體進行感知、理解和決策的基礎，泛化的關鍵在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。學習進化框架則是具身智能實現(xiàn)持續(xù)進步和適應性的關鍵，它允許智能體通過與環(huán)境的交互來不斷學習新知識、優(yōu)化決策策略并提高任務執(zhí)行效率，其技術實現(xiàn)通常包括強化學習、進化算法等多種技術，這些技術使得智能體能夠在不斷變化的環(huán)境中不斷適應和進化。

3、發(fā)展歷程

具身智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程可以追溯到 1950 年代的概念萌芽階段，當時，圖靈在其論文中提出了人工智能可能的發(fā)展方向，為具身智能的概念奠定了基礎。隨后，經(jīng)歷了 1980 年代至 1990 年代的早期探索與理論發(fā)展，羅德尼?布魯克斯和羅爾夫?普費弗等人的研究為具身智能提供了重要理論支撐。進入 2000 年代初，具身智能研究開始融合跨學科的方法和技術，如機構學、機器學習、機器人學等，形成了相對完整的學科分支，標志著其進入了跨學科融合與技術突破階段。2010 年代中期，深度學習技術的快速發(fā)展為其注入了新的發(fā)展動力。2020 年以來，具身智能受到科技界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關注，眾多科技巨頭及高等學府紛紛投入相關研究。如今，具身智能作為人工智能的重要分支，正逐步走向產(chǎn)業(yè)應用，推動專用機器人向通用機器人發(fā)展。

二、具身智能行業(yè)技術

1、感知技術

據(jù)市場分析報告進行披露，感知技術作為具身智能的 “五官”，是智能體與外界環(huán)境互動的基礎。機器視覺技術近年來取得了顯著進展，高分辨率攝像頭、3D 視覺傳感器及先進的圖像處理算法，讓智能體能夠精準識別物體、場景與人物。在工業(yè)生產(chǎn)線上，機器人借助機器視覺可對產(chǎn)品進行高精度檢測、分揀與裝配；在自動駕駛領域，車輛能通過視覺感知周圍交通狀況，實現(xiàn)安全行駛。聽覺感知同樣關鍵，智能語音識別與處理技術使機器人能理解人類語言指令，實現(xiàn)自然交互。智能家居設備中的語音助手，便是利用該技術，讓用戶通過語音控制家電設備。觸覺感知技術也在逐步發(fā)展，新型觸覺傳感器能讓機器人感受觸摸、壓力與紋理，在手術機器人、服務機器人等領域發(fā)揮重要作用，提升操作的精準性與安全性。

2、決策算法

決策算法是具身智能的 “大腦”，負責處理感知信息、制定行動策略。深度學習算法在具身智能中廣泛應用，深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過對大量數(shù)據(jù)的學習，可自動提取特征、識別模式，為智能體的決策提供支持。在圖像識別任務中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）能快速準確地識別各類物體；在自然語言處理領域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體可理解與生成人類語言。強化學習算法則通過智能體與環(huán)境的交互，以獎勵機制引導智能體學習最優(yōu)策略。在機器人控制中，強化學習可讓機器人在復雜環(huán)境下自主探索、學習，如讓機器人在未知環(huán)境中學會行走、避障與抓取物體。此外，將深度學習與強化學習相結(jié)合的深度強化學習算法，更是進一步提升了智能體的決策能力，使其能應對更為復雜多變的任務需求。

3、執(zhí)行系統(tǒng)

執(zhí)行系統(tǒng)是具身智能的 “四肢”，負責將決策轉(zhuǎn)化為實際行動。機械結(jié)構設計的創(chuàng)新，使得機器人的運動更加靈活、高效。人形機器人的關節(jié)設計不斷優(yōu)化，模仿人類關節(jié)的運動方式，實現(xiàn)了流暢自然的動作。驅(qū)動裝置的升級同樣關鍵，高性能電機、液壓與氣動系統(tǒng)為機器人提供了強大動力，使其能夠承擔更重的負載、實現(xiàn)更快的運動速度。在工業(yè)機器人領域，高精度的驅(qū)動裝置確保了機器人在生產(chǎn)線上的精準操作；在服務機器人領域，輕巧靈活的驅(qū)動系統(tǒng)讓機器人能在家庭、辦公等環(huán)境中自由穿梭，完成各種服務任務。同時，材料科學的進步也為執(zhí)行系統(tǒng)帶來了新的機遇，新型輕質(zhì)、高強度材料的應用，減輕了機器人的重量，提高了其能源利用效率與續(xù)航能力。