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

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。
‌腦幹‌：控製基本生命活動、信息中轉、反射控製。
‌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係
‌大腦‌：對應機器人控製器，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複雜動作控製。
‌腦幹‌：對應機器人電源管理、通信網關控製、執行器控製器狀態管理等。
‌間腦‌：同樣對應機器人電源管理、通信網關控製等。
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，低配模組用於基礎動作，高配模組基於英偉達Jetson Orin平台，用於二次開發。
3.2 英偉達Jetson邊緣計算平台
‌Jetson係列‌：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：新款計算平台，適用於複雜任務及人機交互，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並組合。
‌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，能處理複雜環境但學習過程緩慢。
4.3 數據采集
‌基於仿真環境（Sim2Real）‌：在仿真環境中學習並遷移到現實世界，數據獲取成本低但遷移性能可能下降。
‌基於真實世界數據‌：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‌：用於人形機器人，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，具有雙係統架構，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：從完全由人控製到完全自主智能，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：矽基傭人或工人，以B端應用為主，未來3-5年內落地。
‌L5J‌：矽基家人，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
遙操作在複雜感知和大量任務處理中的優勢，已應用於醫療、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
‌眾包數采平台‌：以低廉價格獲取海量數據。
‌遠程雇員平台‌：通過規模化優勢降低應用企業用工成本。
8. 風險提示
報告Z後部分提到了具身機器人行業發展中可能麵臨的風險和挑戰。


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