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近期星球内为大家分享了不少26年最新行业研报,从整个技术发展的趋势来看,可以明显的感受到具身趋势会继续增长,真机部署的急迫性和难点也很突出。
基于具身智能产业当前的核心关注点,我们从本体、大小脑、数据、产业链这四个方面为大家铺开。
本体上:人形机器人的“派系”已经愈发模糊
本体侧无论是构型还是产能甚至是产业链都已十分成熟,纯本体派和“本体+大模型”派的边界正加速消融。
换句话说谁能在相同硬件上跑出更强的智能交互,谁就有定义下一代产品的资格。
大小脑:补课模型,本体厂商开始发力
无论是专注大小脑的团队,还是本体厂商、跨界玩家,所有人都在回答同一个问题:机器人的大脑应该是怎么样的?业界一直在争论的终局到底是VLA还是WM,or WAM?
答案可能是:机器人最终要学的不是动作本身,而是理解世界后,与各种状态交互并执行动作。
数据:路线分歧客观存在
学术界与产业界的路线尚未收敛:一方坚持第一视角真机采集,精度高但成本高;另一方已大规模使用合成数据,成本低但仿真到现实的鸿沟仍在。
未来的壁垒可能不是数据有多少,而是有没有一套能采、洗、标、验、迭代的自动化工厂,换句话说,更是一套数据基础设施。
这套设施需要反馈出模型和产品的不足,并挖掘或生产对应数据。
产业链:传统产业链被打破
我们也发现关于产业链的一些变化!
上游核心部件国产化率快速提升,头部本体厂商开始自研自产、向上整合;
中游本体与视觉、力矩传感器、AGV深度融合,“移动底盘+智能机械臂”的复合机器人方案正在满足汽车、电子、医疗等场景的柔性化需求。

从四个维度上,我们也可以看到的是,行业正在从“技术验证”走向“工程化落地”,这个速度比我们想的要更快。
完整的研究报告可以到具身智能之心知识星球下载哦,五一大额优惠中~

后面我们将会持续在星球内为大家同步最新产业信息,具身智能之心星球,近3000成员,200+公司入驻。
不只看论文,也拆落地案例;不只聊技术,也谈产业和求职。
unsetunset1)持续的直播分享unsetunset
社区为大家准备了很多圆桌论坛、直播,从本体、数据到算法,各类各样,逐步为大家分享具身行业究竟在发生什么?还有哪些问题待解决。

unsetunset2)完整的技术路线unsetunset
针对入门者,我们整理了许多为小白入门的技术栈和路线。

3)具身智能一百问
具身智能之心借助两年多在具身智能领域的积累,结合课程中2000+学员的真实疑问,为大家梳理了一套《具身智能100问》教程,关注具身领域:从具身大小脑到vla,从强化学习到真机部署。都是学员在学习、求职、实战中反复踩坑的真实问题。

unsetunset4)产业&项目相关的方案unsetunset
已经从事相关研究的同学,我们也给大家提供了很多有价值的产业体系和项目方案。

还有很多开源方案,人形、双足,源码和结构都有,开启你的diy吧~


unsetunset5)最新技术博客分享unsetunset

unsetunset6)内推与求职unsetunset
星球还和多家具身公司建立了岗位内推机制,欢迎大家随时艾特我们。第一时间将您的简历送到心仪公司的手上。
更有料的是:无论你是要找benchmark、还是要找综述和学习入门路线,都能极大缩短检索时间。星球还为大家邀请了数十个具身领域嘉宾,都是活跃在一线产业界和工业界的大佬(经常出现的顶会和各类访谈中哦)。欢迎随时提问,他们将会为大家答疑解惑。
这里是一个认真做内容的社区,一个培养未来领袖的地方。欢迎加入,和近3000名具身成员一起交流产业、学术、求职等。微信扫码,领取专属优惠券!
unsetunset国内首个具身全栈社区:具身智能之心知识星球unsetunset
社区创建的出发点是给大家提供一个具身相关的技术交流平台,交流学术和工程上的问题。星球内部的成员来自国内外知名高校实验室、具身相关机器人头部公司,其中高校和科研机构包括但不限于:斯坦福大学、加州大学、清华大学、西湖大学、上海交大、上海人工智能实验室、港科大、港大、南洋理工、新加坡国立、ETH、南京大学等;公司包括但不限于:智元机器人、有鹿机器人、云深处、优必选、傅里叶机器人、开普勒机器人、小米、星海图、银河通用、星尘智能、逐际动力等。
我们为大家汇总了近40+开源项目、近60+具身智能相关数据集、行业主流具身仿真平台、以及各类技术学习路线,包括但不限于:
| 强化学习全栈学习路线 | VLN学习路线 |
| VA/VLA学习路线 | 多模态大模型学理解 |
| 多模态大模型学生成 | Diffusion Policy学习路线 |
| 多传感器融合标定 | 机械臂抓取位姿估计 |
| 机械臂的策略学习 | 大模型与机器人路线 |
| 双足与四足机器人 | 具身智能与大模型部署 |
| 触觉感知学习路线 | 机器人导航学习路线 |
| sim2real学习路线 | 具身世界模型学习路线 |
| 机器人规划控制 | 数据采集 |
| VLA+RL | real2sim2real |
| WAM技术学习 |
这里能够让小白快速入门,让已经入门的同学进一步提升,已经提升的同学结交更多的朋友。
unsetunset加入星球有哪些福利?unsetunset
第一时间掌握具身智能相关的学术进展、工业落地应用; 和行业大佬一起交流工作与求职相关的问题; 优良的学习交流环境,能结识更多同行业的伙伴; 星球内部专属学习视频,搭配文档不枯燥; 具身智能相关工作岗位推荐,第一时间对接企业; 行业机会挖掘,投资与项目对接
unsetunset星球内容一览unsetunset
0)国内外具身智能高校汇总
星球内部为大家汇总了具身智能多个研究方向的国内外知名实验室,供大家后期读研、申博、博后参考。

1)国内外具身智能公司汇总
星球内部为大家汇总了各类国内外各类具身相关机器人公司,涉及教育、宠物、工业、救援、物流、交互、医疗等方向。

2)具身智能研报汇总
星球内部为大家汇总了大模型、人形机器人等行业相关的研报,第一时间了解行业的发展与工业的落地情况。


3)机器人相关书籍汇总
星球内部汇总了机器人导航、概率机器人、机器人动力学与运动学、路径规划、机器人视觉控制等多个方向的PDF书籍,供大家做基础学习。

4)具身智能零部件品牌汇总
我们内部为大家汇总了机器人行业知名的零部件制造厂商,涉及芯片、激光雷达、相机、IMU、底盘等。

5)开源项目汇总
星球内部针对机器人仿真项目、机器人抓取、机器人控制、具身交互、具身感知等多个领域的开源项目进行了汇总,助力快速上手。

6)ToF与3D相机
为大家汇总了国内外知名ToF厂家、相关产品、技术手册、综述等内容。

7)数据采集与开源数据
内部针对遥操方案、动作捕捉、AR等方案进行了汇总!

除此之外,还针对具身感知、触觉感知、导航、问答、大模型、视觉语言模型、端到端、机械臂抓取、控制规划多个领域的开源数据集进行了汇总,再也不用担心找不到可用的数据集了。

8)具身智能仿真平台汇总
星球内部针对通用机器人仿真平台和真实场景仿真平台进行了汇总,机器人仿真这里全都有!

9)评测基准

10)强化学习/VLA+RL
我们为大家汇总了基于LLM的强化学习、可解释强化学习、深度强化学习主流方案,一览各个子领域的应用训练。

除此之外,还汇总了目前大火的VLA+RL工作。

11)具身智能感知学习路线
内部针对主动视觉感知、3D视觉感知定位、视觉语言导航、触觉感知等多个任务进行了汇总,具身感知路线,一网打尽。

12)具身智能交互
星球内部为大家汇总了具身智能与环境交互相关工作,涉及抓取、检测、视觉语言模型、具身问答、gaussian splatting等多块内容。

13)视觉语言导航
针对视觉语言导航、规划等多个应用内容,星球内部进行了详细的汇总,关注自动驾驶与机器人应用。

14)触觉感知
我们汇总了触觉感知最新综述、传感器应用、多模态算法集成、数据集等多项内容,让大家对这一前沿应用有着深刻了解。

15)多模态大模型理解
星球内部汇总了大量多模态大模型理解相关内容, 包括但不限于Image+Text到Text、 Video+Text到Text、 Audio+Text到Text、 3D+Text到Text、Many到Text等。

16)多模态大模型生成
除了多模态大模型理解,星球内部也汇总了大量多模态大模型生成相关内容,包括Image+Text到Image+Text、Video+Text到Video+Text、 Audio/Speech+Text到Audio/Speech+Text、Many到Image+Text、Many到Many等。

17)大模型微调与量化推理

18)VLA/VA相关
内部为大家汇总了主流的VA/VLA模型相关内容,一览最新视觉-语言-动作相关进展。

19)VLA+强化学习
这里也为大家汇总了最近比较火的VLA+RL相关的工作,前沿内容一览无余。

20)WAM相关

21)Diffusion Policy
针对扩散模型设计、Diffusion Policy具体任务应用、Diffusion Generation等进行了汇总;

22)机器人导航与规划

23)大模型部署相关
针对大模型部署框架、大模型轻量化方法等进行了汇总,助力落地。

24)sim2real/real2sim2real

25)物理仿真与世界模型

26)机械臂抓取
针对机械臂抓取、任务数据表示、位姿估计、策略学习多个部分展开了汇总。

27)双足与四足机器人
星球内部对开源的双足与四足机器人项目、仿真、源码、硬件等部分进行了详细的汇总,助力从零搭建你的机器人。

28)四足/轮式+机械臂
针对常用的移动+执行硬件方案进行了汇总,助力大家快速搭建属于自己的系统。

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星球成员可以在星球内部自由提问,无论是工作选择还是研究方向选择,都能得到解答~





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