大纲
- 具身智能的定义与架构
- 具身智能：机器人与AI的交汇
- 机器人的通用性与泛化性
- 机器人与人工智能的发展历程及融合
- 2024年具身智能投资热潮
- 具身大模型赋能人形机器人蜕变
- 具身大模型与非具身大模型的区别
- 具身大模型的流派：分层模型与端到端大模型
- 人形机器人的核心壁垒与挑战：数据问题及解决方法
- 主要厂商在具身智能领域的做法
- 具身智能赋能下未来机器人发展方向
- 人形机器人产业展望：从专用到通用，从ToB到ToC
- 未来训练机器人的关键：世界模型
- 投资建议与风险提示
中心思想
本文围绕具身智能展开，深入探讨其在机器人领域的应用、发展及未来趋势。具身智能作为机器人与人工智能融合的产物，通过感知、推理、执行三个阶段实现机器人与环境的交互，其发展对提升机器人泛化能力至关重要。当前具身大模型分为分层模型和端到端大模型两大流派，各有优劣，而数据缺乏是制约其发展的关键因素，业界通过远程操作、仿真、AR、视频学习等方法积累数据。在应用方面，人形机器人产业正从专用走向通用、从ToB拓展到ToC，工业制造场景率先实现商业化落地，未来将逐步向服务场景延伸。同时，世界模型被视为实现通用人工智能的重要环节，能辅助具身大模型训练，随着硬件成本下降，其应用前景广阔。最后，报告建议投资者关注具身智能产业的技术突破和商业化进展，同时提示了政策、技术、商业化及竞争等方面的风险 。
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通过网盘分享的文件：机器人系列报告一：具身智能——决定机器人泛化能力天花板的大小脑.pdf
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