2026具身智能技术及产业实践解决方案

2026具身智能技术及产业实践解决方案政策脉络×产业生态×应用场景×标准化建设具身智能技术及发展趋势01代表工作：VoxPoser(斯坦福李飞飞组)、PalM-E&RT-X(谷歌)

、#。(Physical

Intelligence)

、HUME学)、EmbodiedGPT(上海浦江实验室)、RoboBrain&HybridVLA(北京大学)、RoBridge(中山大学)当前技术方案：

以语言大模型为中心，引入视觉文本数据、机器人演示数据进行联合微调发展趋势与现状具身智能的起点,

1950~语言指令行为规划“大模型”技术范式与ScalingLaw

，2020~阿兰图灵:《ComputingMachineryand

Intelligence》

1950语言大模型视觉语言模型(上海交通3大视觉观察行为动作序列执行器

规范化文本中国具身智能产业综合实力已处于全球第一梯队融资额•

2022—2025年累计披露融资额：480亿元•其中2025年单年：329亿元，占比近七成人形机器人厂商•

2026年预计实现万台级交付•消费级足式机器人销量将突破10万台中国具身智能市场规模•

2018年2,133亿元•

2025年9,150亿元•2026年预计突破万亿元为什么具身智能在当下爆发量产拐点将至产业地位市场增速惊人资本密集涌入4

国家政策：打造具身智能基础设施，加速产业升级

2025年“具身智能”首次写入政府工作报告和十五五规划，全国20个省市纷纷出台专项政策布局具身智能产业

具身智能数据训练场建设成为发展共识，一脑多机的通用具身智能平台应用是关键核心能力产业升级催化全行业数智化转型，制造业智能化跃迁，战略新兴产业孵化器突破Al落地瓶颈，弥合仿真与现实的“鸿沟”，推动多学科交叉创新强化技术主权竞争，推动新质生产力发展，构建国际标准话语权技术突破国家战略5存在形态传统AI/大模型数字世界中的“大脑”传统工业机器人预设程序的自动化工具具身智能拥有物理身体的完整智能体交互方式仅处理数字信息固定环境中的重复执行真实物理世界的实时交互适应能力无法作用于物理世界环境变化即失效适应动态、非结构化环境什么是具身智能？----AI从虚拟走向物理的关键跨越具身智能是指智能体通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策、行动一体化的智能系统。其本质在于“身体”与“智能”的深度结合。

核心逻辑

感知→输出程序

→执行感知→决策→执行

→反馈传统AI：

能背下所有菜谱，但拿不起锅铲具身智能：让AI真正拥有“手”和“脚”，走进现实世界

6交互方式仅处理数字信息固定环境中的重复执行真实物理世界的实时交互适应能力无法作用于物理世界环境变化即失效适应动态、非结构化环境什么是具身智能？----AI从虚拟走向物理的关键跨越具身智能是指智能体通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策、行动一体化的智能系统。其本质在于“身体”与“智能”的深度结合。

核心逻辑

感知→输出程序

→执行感知→决策→执行

→反馈传统AI：能背下所有菜谱，但拿不起锅铲传统AI/大模型数字世界中的“大脑”具身智能拥有物理身体的完整智能体具身智能：让AI真正拥有“手”和“脚”，走进现实世界

7传统工业机器人预设程序的自动化工具存在形态具身智能：智能体主动理解物理世界，通过适应性行为和自主学习来完成任务。离身智能：模型被动感知数字空间，无法直接改变环境并作用于物理世界。移动操纵

具身问答

抓取

具身整理具身智能：从数字空间到物理世界预测

跟踪

检测

分类促进

视觉导航8实际应用场景中增强或者解放人力无法赋能物理世界...具身智能：从数字空间到物理世界n具身智能:突破传统机器人大规模应用瓶颈的关键技术，实现通用人工智能的必经之路具身基础模型

主要功能：感知、规划、控制一体化结构类型：1.针对原子任务的端到端VLA模型2.

针对复杂长程任务的分层大模型3.具身世界模型研发状态：新兴阶段

强交互、强泛化、高度自适应能力新一代复合型类人机器人突破瓶颈多模态大模型•

主要功能：多模态视觉理解•

研发状态：基本完备语言大模型•

主要功能：对话•

研发状态：完备局限性：模型架构&训练环境大模型持续演化•••9...实体机器人•多类型机器人的数据集格式不统一•多种控制对象或多种任务的数据难以兼容•数据与任务规模有限，限制了模型训练•视觉和物理真实性受限•缺乏复杂的环境交互•任务和指令的多样性不足具身智能的核心难点I：平台与数据缺真实性、交互能力、场景多样性不足大规模具身数据集数据与任务形式单一、规模有限高质量仿真平台10

•

工业产品种类不同

空间推理能力不足长程任务规划可解释性低复杂操作泛化能力弱具身智能的核心难点II：感知与决策难 •机器人种类不同抓取失败 •环境干扰不同抓取失败请帮我把卫生间洗手台上的布洗干净，并帮我把厨房冰箱上的面包放到微波炉。思考1:机器人到达卫生间步骤1:找到卫生间思考2:已经到达卫生间，需要接近洗手台

…•

错误预测深度信息•

错误关联空间关系可以，因为机器臂的手已经抓住了盘子...X

3.打开水龙头

4.

…空间推理长程任务规划复杂操纵1.找到卫生间2.拿起布（不在洗手池附•无法正确推理物理位置关系机器臂现在能把右侧水杯抓起来吗？GPT-4o推理思维链推理

GPT-4o

Human近）11将绿色瓶子和薯片放在一起抓取最右侧的瓶子2024年鹏城实验室发布国内首个操纵大模型在多级别操纵任务上的准确率比字节的GR-1高23.1%

，比谷歌的RT-1高19.5%2024年3月

，谷歌发布具身基础模型RT-H

，通过将复杂任务分解成简单的语言指令

，再转化为机器人行动

，来提高任务执行准确率2024年10月

，清华大学发布双臂操纵机器人扩散基础模型RDT-1B

，能够对未见过的目标和场景

，表现出零样本泛化能力。具身感规控一体化基础模型具身基础模型：

旨在实现能跨越不同任务、不同本体、不同场景，具有泛化能力的具身智能体。2024年10月，

Physical

Intelligence发布视觉-语言-动作（VLA）具身基础模型π0，π0使用了互联网规模数据预训练，并用高质量精细数据微调VLA模型，能够高效执行复杂任务。动作解码器机器人控制指令需要大量机器人演示数据图像+语言指令视觉编码

语言编码图像、场景与语言的语义理解VLA：从语言世界到物理世界，但停于“看到”不是“真懂”真实物理世界VLA基于语言token推理预测的范式...

...离散token空间几何信息丢失物理量离散化只懂关联，不懂因果 VLA核心瓶颈

视觉语言语义化：空间物理信息严重丢失推理发生在符号世界：缺乏真实物理建模高度依赖昂贵的机器人示教数据语言token空间推理13......世界动作模型Input常见世界模型（视频世界模型+动作模型）工作流程视频图像ft,ft+1

,

…逆动力学模型或神经网络模型世界动作模型成为业界突破大脑瓶颈的重要探索多模态感知理解

真实物理世界与真实环境交互

完成指定任务理解世界环境交互

具身智能AI亟需算法模型层面的关键突破，发展瓶颈非堆数据和算力可解决建捕捉各个任务

间的共同规律根据经验与共同

规律进行推理通用表征复杂场景1物理世界的常识理解2跨任务泛化能力

3支持规划与决策模拟多个潜在情

景和行动路径根据环境变化动

态调整决策规划模拟深入评估世界模型（预训练）下一状态预测

人类指令Inst动作指令ActionOutput14认知

配电站巡检感知变电箱控制台动态规划线路定位定位真实物理环境中的目标执行与物理环境进行精准、安全的交互多模态大模型在物理世界的推理与交互能力不可控、存在幻觉(Hallucination)现象，这对于安全敏感场景风险巨大：

难以追因溯源、缺乏理论支撑2.如何确保具身智能体的交互执行与人类价值观的可控对齐性

(Alignment)安全可靠的任务执行：安全对齐无损坏1.如何确保具身智能体的感知规划

与物理环境的精准一致性

(Grounding)指令

:

紧固螺丝，不损坏零件

物理规则

人类价值对齐

科学问题与面临挑战挑战

控制台

配电箱

可供性推理障碍变电人机协作任务对齐及时干预操作安全感知物理环境配电箱推理箱系统2快速思维95%快速无意识联想性Juri

Minxha,et

al.Flexiblerecruitment

of

memory-based

choice

representationsbythehuman

medialfrontal

cortex,Science,2020“人脑在推理决策时各主要功能区是一体联动、协同开发的”系统1慢速思维5%因果图易碎品自适应

反馈策略模型规划反馈执行感知、规划、执行统一建模，保证各模块协同优化桌面整理处理

不处理杂物玻璃杯

书本

水果

文具执行

操作协同优化诺奖得主丹尼尔·卡尼曼：

人脑认知双通道理论研究思路缓慢逻辑严密因果自洽的任务规划奖励动作交互/规划感知策略学习动作模型快反应慢思考164.具身智能体的虚实迁移与应用示范模拟环境虚实交互与迁移真实场景数据模型高效部署策略微调与持续学习低空经济：无人机群自主巡检

智能制造：零售分拣作业具身智能：重点研究领域构建虚实人机互动环境，打造具身基础模型，推动算力网应用从赛博走向现实。3.智能体任务规划与决策模拟物理规则

虚拟环境

领域世界模型任务符号化

大小脑协同规划

复杂系统类脑控制2.智能体的多模态感知与交互3D场景生成

多模态感知、对齐与融合空间智能触觉与力反馈可供性与交互多模态具身基础模型具身智能评测体系中国算力网

脑海大模型底座1.国产自主可控的具身智能生态底座大规模数据集预训练平台原型系统1702

具身智能研究方向项目组研究方向一：高效超长序列建模世界模型基础架构目标：提升世界模型生成与执行的可靠性、可控性贡献：针对语义与生成可控问题，构建显式语义概念体系与生成过程可控机制多模态内容生成输出•

语义一致•

结构合理•

过程可追溯持续生成评估中表现更稳定显著领先现有方法40%各模型生成可控性指标平均提升约10%世界模型

可控生成器模态语义映射器大语言模型多模态输入图像声音视频各模态编码器文本输出项目组19

19文本3DBenchFDA↑SWDE↑SQUAD↑Transformer21.442.222.1RetNet2.913.327.6Mamba2.112.423.0GLA13.5319.7826.31Ours40.1532.5232.17

在one-hot单纯形上实现了严格的扩散过程，直接在离散空间中进行去噪，而不是依赖嵌入或掩码，研究方向一：高效超长序列建模世界模型基础架构DiffusionBlock×NInputTextOnlyappliedtotrainingstage连续记忆计算、对称记忆计算······toone也不依赖马尔可夫性postpre结构化计算conditioncε01001010010000000001010000000020···研究方向一：高效超长序列建模世界模型基础架构Blocksranking

sizePutobject

cabinetPlaceburgerfriesPutbottlesdustbinStackbowlsthreePickdualbottlesScanobjectHandovermic多智能体协作与复杂任务执行构建物理规则驱动的空间感知与推理模型，提升具身智能体任务规划与执行的可靠性

具身基础模型

世界知识人类价值约束

物理规则

领域知识研究方向二：物理规则驱动的空间感知与推理复杂指令:请把浴室里的毛巾拿出来，放到客厅的箱子里，然后把客厅的书拿出来。问题:我把浴袍落在浴室的哪里了？智能体：它挂在墙上的挂钩上。复杂连续具身导航任务可靠规划面向主动探索的可信具身交互主动溯因挖掘安防自主巡检场景验证真机部署22研究方案三：大模型内在机理驱动的多智能体协同目标1：让智能体协作从“试验可行”→“稳定可靠”项目组斯坦福团队贡献：针对幻觉多、协作失效问题，提出多智能体自主分工协同框架性能随智能体规模稳定增长关键指标优于斯坦福同期工作5%规划

技能API业务系统工作流程执行

自主分工协作：

幻觉少、错因可查协作成功率指标提升51%幻觉率减少11%智能体动态选择

角色分化

协同优化复查

迭代项目组23智能体编程性能超越最优Nature正刊方法项目组

项目组Nature

2025研究方向三：大模型内在机理驱动的多智能体协同目标2：智能体推理从“快而不稳”→“高效可靠”贡献：突破效率与可靠性互斥瓶颈，提出具备快慢思维的认知推理智能体分析、理解与记忆感知外界额叶枕叶颞叶小脑脑干行动与操控Groves,PhilipM.,andRichardF.

Thompson.

"Habituation:a

dual-processtheory."

Psychologicalreview77.5(1970):419.同等算力成本，

准确率大幅度领先10%～15%审时度势权衡利弊深思熟虑价值观对齐策略评估

生成模型

大模型双程认知理论脑图ili动态调控多模态数据因果分析t

t

t

tt

t

tt因果观与反思能力情感观、价值观顶叶24提出新型桌面3D场景生成框架，通过引入认知拓扑推理链和物理感知去噪对齐技术，确保生成的场景既符合真实物理规律，又能与用户的指令语义高度一致研究方向四：高质量具身数据生成与仿真25为了解决现有仿真平台资产匮乏、交互能力不足的问题，整合了生成式3D资产构建、Real2Sim场景重建和统一3D资产管理技术。l10W+高质量物体资产l无限的可控式交互物体生成与文本物体生成l

支持90+种多样的机器人l

丰富的机器人交互方式l文本场景生成+物体编辑/替换，实现场景的无限扩增l200+纹理/背景/材质自由替换

，场景量×200+研究方向四：高质量具身数据生成与仿真室内场景即开即用的大规模室内外场景，包含医院、办公室、仓库、工厂、城市等海量场景。领先的3D扫描与重建技术，助力现实场景的便捷虚拟化。可控交互式物体生成扫描重建文本场景生成导航与抓取机器人家族风格变换铰接物体室外场景场景编辑刚性物体支持室内、室外、定制化、桌面等各种级别场景的仿真研究进展四：高质量具身数据生成与仿真模拟场景桌面整理重建场景桌面整理大规模室外场景大规模室内场景机器人控制定制化场景27…ARIO:

All

Robots

InOnehttps://openi.pcl.ac.cn/ARIO/ARIO统一采集标准支持5种模态大规模场景跨机器人平台海量复杂任务研究方向四：具身智能通用数据标准及数据集超越Google的Open

X-Embodiment全球最大开源具身数据集300多万条具身操作轨迹

258个场景，32万个任务优

势

数

据联盟开源数据集28•机械臂价格昂贵，机械臂差异影响评测公平•无法摆脱人在回路，运作需要操作员监督•评测泛化性受限于固定化的指令•评测指标缺乏客观性、可解释性•视觉和物理真实性受限，无法完全模拟真实世界•场景和资产类型单一、缺乏复杂的环境交互•高质量仿真数据生成能力不足仿真平台难以对齐真实物理世界真实物理平台的系统性瓶颈研究方向五：基准与评测RoboChallengeAutoEval29物理模型(2.3B)

新场景VLA模型比想象的更具普适性：重新审视物理和空间建模研究方向五：基准与评测(4K;4M)空间模型(400M)动作指令30研究方案五：基准与评测真实世界验证•

1条轨迹微调：拾取积木、堆叠积木、关闭微波炉门、按按钮、拉抽屉）31持续迭代的场景化的多种类、不同规模的系列模型基于物理自回归架构的机器人动作规划模型,2025基于自适应视角规划的机械臂操控模型,2025基于双程认知推理的机器人操控模型,NeurIPS2024过程奖励引导的VLA模型推理增强框架,2025Vidman:Exploitingimplicitdynamicsfromvideodiffusionmodelfor

effectiverobotmanipulationRoVer:RobotRewardModelasTest-TimeVerifierforVision-Language-ActionModel,2025PhysicalAutoregressiveModelforRoboticManipulationwithoutActionPretraining,2025.Learningto

SeeandAct:Task-AwareViewPlanningforRoboticManipulation,202532核心基础：国产自主可控的具身智能科产融合生态体系跨机器人跨场景的大规模预训练平台，构建与真实场景同步的机器人模拟技能库，支持多种机器人形态和原子操作，生成海量演示数据，实现跨机器人跨场景的大规模预训练。丰富的高逼真重构3D资产超过2000种物体，有超过70种可供交互的日常物体多样化的高逼真仿真场景酒店、养老院、咖啡厅等数十个仿真场景n

比Meta的Habitat-Sim的物体数量多4666个n

比谷歌的SAPIEN的物体种类数量多2119个n

比斯坦福的iGibson2.0有更真实的物理模型n

比清华大学的ManiSkill2有更加丰富的语言指令n

比Nvidia的ALFRED更加多样的层级推理任务设定具身感规控一体化大模型细粒度可编辑可交互的具身平行数字空间中国算力网33

支持20多类机器人多层级语言指令，支持导航和操纵任务、200+复杂日常任务海量任务生成物理模型驱动的机器人模拟技能库大规模训练算力供给n针对现有具身数据集规模小、质量差等问题，研究具身数据高效采集与生成技术，构建超大规模虚实融合具身数据集，支撑具身大模型的训练与验证核心技术总结|虚实融合具身数据生产平台34场景落地|软硬一体化按摩机器人深入软硬协同

，实现从“感知精准”到“执行专业”的跨越。不仅仅是复制动作

，而是复制专家级按摩师的“力度节奏感”和“体感记忆”。目前已实现：

背部展油

点按膀胱经

指推膀胱经

跪推膀胱经

拨腰肌

手部展油

推上臂

推下臂35场景落地|软硬一体化柔性包装机器人面向柔性包装的全链路，完成折盒成型、物品装填、缓冲材料填塞的全链路自动化操作，适配多品种、变工况的柔性包装需求。36场景落地|虚实迁移具身智能原型系统基于具身仿真训练与真机迁移部署，实现多任务导航、真机灵巧操作等关键技术，支撑高通用性交互与操作应用场景导航抓取真机灵巧操作n3703

具身智能的产业实践方案

时代背景：新一代AI技术正加速变革劳动力市场需求《人工智能趋势报告

(Trends

–Artificial

Intelligence)》

-

Mary

Meeker2025.5AI正在替代传统岗位，同时催生新职业机会。未来十年内，将减少8300万个工作岗位，6900万新岗位产生。采用人工智能技术，一定程度的体力劳动或人际交往，被机器人或智能软件所取代或辅助。国内机器人产业招聘职位数同比增长409%，而市场上具备相关技能的人才供给增长仅为28%以OpenAI的ChatGPT为例，这一AI浪潮的典型代表在2025年4月已拥有8亿周活跃用户。其全球扩张速度令人瞩目：仅用三年时间。AI的影响力正迅速超越纯粹的数字领域，深刻渗透并重塑我们身处的物理世界。具身智能——即由AI驱动、能够与环境互动并执行物理任务的系统——正在兴起。机器替人39远程打工人通过VR设备实现跨地域精准控制机器人执行复杂任务，为高风险场景提供

“

风险兜底”方案，结合自主化路径实现高效人机协同。机器人岗位化通过

“

岗位化设计”

实现迎宾、配送、搬运、家务等特定职能的专业化服务。发展背景：打造具身智能基础设施，加速产业升级机器人在特定岗位上岗

一个人可以同时监控大约

50

台机器人远程“

驾驶员”，40银河通用

200亿+单轮融资纪录保持者

25亿元A+轮千寻智能

100亿+26个月破百亿

近20亿元智元机器人

100亿+千台量产、车企资源

10轮+融资智平方

100亿+深圳首个百亿独角兽

10亿元B轮

2026年Q1：资本核爆210+融资事件300亿+融资总额星海图清华系、具身大脑

10亿元B轮宇树科技人形机器人第一股

因

科创板IPO受理星动纪元清华系、全栈自研

10亿元A+轮灵心巧手灵巧手市占率80%+

15亿元B轮融资规模爆发式增长2024

70亿2025

126亿2030年

4000亿中国市场规模2035年

万亿+全球市场突破

产业规模预测2025年

82亿中国人形机器人市场发展背景：资本大量涌入还有帕西尼、自变量、逐际动力、云深处、众擎、光轮智能等6家百亿独角兽200亿+127亿100亿+100亿+

平均每天2起融资、3亿元流入

单笔10亿+融资达

14"每天3亿元砸向具身智能，

10亿级融资只是入场券"

百亿独角兽俱乐部（14家+）2026Q1

300亿+2024年

1起→2025年

6起

→

2026Q1起2026年

万亿单笔10亿+融资：1441n物理仿真保真度瓶颈和海量高质量数据匮乏：异构智能体的训测依赖对真实物理世界的感知与交互，高昂的数据成本和地成熟度的智能化水平，无法支持产业良性发展。n缺乏高效的持续演进平台和大规模算力支撑的云服务：异构智能体的进化，缺乏支撑协同训练与持续演进的仿真环境和大规模算

力，无法进行高效迭代学习给职业院校的启示：企业不缺"造机器人"的博士，

缺"让机器人跑起来"的工程师，从技术到应用，隔着一道"工匠鸿沟"

。发展挑战：具身智能产业应用的“三大难题”l存在虚拟到现实的鸿沟，导致具身无法应用实际场景l智能化水平不足，具身机器人可用性低l

当前机器人训练依赖真实场景数据采集，成本高昂，当前具身数据采集成本约500元/小时l

同本体在不同环境空间泛化能力不足l

同场景下不同本体之间的泛化困难实验室Demo

≠工业现场可用场景泛化能力不足数据采集成本高42《中国特色高水平高职学校和专业建设计划（2025—2029年）实施方案》

打造高水平专业群

建设产教融合实训基地

构建数字化教学新生态

索基于生成式人工智能的互动式教学模式。目标：办学能力「高水平」产教融合「高质量」校企共同优化专业群人才培养方案和课程体系，培养更多与区域经济社会相适应、与新质生产力发展相契合的高技能人才。利用人工智能等技术，建设数字远程实训平台和虚拟仿真实训基地。基于企业生产真任务、真场景，研究开发生产性实训项目。推进“AI+职业教育”教学改革。运用数字技术重塑教学空间，探2025年中国制造业十大重点领域人才需求预测需求侧：新质生产力加快形成人才缺口率供给侧：高技能人才供给水平不足具身智能发展亟需技能型人才推动场景落地 数据来源：教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化

部《制造业人才发展规划指南》教育部财政部2024年8月产业现状人才缺口人才总量43具身智能发展亟需技能型人才推动场景落地当前具身智能本体领域呈现“百花齐放、百家争鸣”的格局

，但给职业教育带来巨大挑战资源割裂——不同厂商设备互不打通，

课程无法复用；

“一机一课”成为常态。教学成本高，学生迁移能力弱。国内人形机器人整机企业已超过设备迭代快——今年买的机器人，明年就出新型号；刚学会A型号，B型号又出来了。教学追着设备跑。以宇树科技为例

，从四足到人形，产品迭代周期缩短至半年到一年设备用不起来——花大价钱买的设备，开学用几次就闲置。

投入产出比低140家

，发布产品达330多款44技术迭代速度惊人2025年：

Helix实现快慢脑并行架构，控制频率突破至200Hz2026年2月：达摩院开源RynnBrain

，首次让机器人拥有时空记忆2026年2月：蚂蚁灵波发布LingBot-VA

，首创

“自回归视频-动作”框架2026年3月：大晓机器人发布开悟3.0，全球首个技术路线不收敛

，迭代速度超乎想象大脑“逐鹿时代”

，课程设计如何“以不变应万变”？数据范式之争真机数据：质量最高但采集昂贵，真机遥操作采集成本高昂合成/仿真数据：规模大、成本低，但物理一致性有差距人类第一视角视频数据：

自然丰富

，但动作标注与映射存在挑战模型路线之争大语言模型（LLM）路线：语义理解+任务分解视觉语言模型（VLM）路线：跨模态融合视觉-语言-动作模型（VLA）路线：直接输出控制指令世界模型路线：在VLA基础上引入物理规律理解开源具身原生世界模型。45职业教育的新命题——如何应对“双重不确定性”？重构实训平台的建设理念——“通用平台+典型场景，

”让一套平台支撑多场景教学？

——既能学四足

，也能学人形

，还能学机械臂让实训从“演示”走向“真练”？

——学生不仅会操作，

更能理解原理让课程独立于具体设备？

——换一台机器人，不用重讲一遍课46反哺产业智能升级实机验证反馈迭代复合型技能人才输出让技能型专业学生成为机器人的“教练”培养一批面向实际产业场景的“具身智能机器人训练师”建设目标：打造具备进化能力的具身智能教学实训基地具身智能机器人

实训平台

打通具身机器人到实际场景应用的最后一公里

产业需求驱动

真实任务输入具身机器人本体仿真训练虚实迁移教学体系转化建设方案：“1+N+X”模式的未来实训中心“1+N+X”未来实训中心是一个以“通用平台+典型产业场景+专项技能”为核心理念的具身智能实训室建设系统性解决方案。•

从一次性采购

向持续迭代转变→重视平台开放性与可扩展性。•

从设备为中心

向平台为中心转变→通过统一平台应对设备迭代。•

通用平台支撑所有场景和技能，场景驱动技能训练，技能反哺平台与场景的迭代。“1”：

1个通用平台——提供基础技能实训环境，

统一数采、

仿真、训练。

“N”：

N个产业场景（APP）——模块化配置，对接真实的区域产业。“X”

：X项专项技能——分层培养

，精准赋能

，根据岗位目标选择技能。思维转变模式内涵48RoboTrain具身智能机器人训练平台场景构建数据采集数据处理模型训练仿真测评技能库模型库通用平台模型物理空间智能模型（世界模型）精细化操纵能力基于通用平台的“1+N+X”未来实训中心建设内容49生态保障体系课程教学体系空间1个基础技能实训室X个专项技能实训室N个典型产业场景具身通用多模态数据集云边端协同基础设施平台数据图片3D模型声音文本触觉…PhyAgentOS（异构本体生态基座）具身合成数据引擎鹏城云脑国产硬件生态中国算力网长程规划能力环境感知能力序号名称数量单位1具身智能机器人训练工作台多功能机械臂及配套组件2套2高性能算力与存储工作站1台3VR遥操作设备1套4RoboTrain通用平台1套5配套教学资料1套l

模型库：实时更新最新模型，

VLA、

PI0、ACT、

kai。。l

技能库

：桌面零售、

叠衣服、动作复现等

，

支持场景扩展l

多种数据采集手段

：仿真遥操、真机遥操、

UMI、合成数据l

主流构型数采支持：机械臂、

单臂机器人、

双臂机器人l

虚实孪生：

支持仿真环境和真机环境的采训推全流程。实训能力支撑基于RoboTrain基础教学实训室50从数字空间到物理世界，让学生在仿真中理解原理，在真机中验证效果场景理解与构建能力

数据采集与处理能力场景需求

真实场景仿真场景数据

数据

数据的理解的搭建的搭建采集

标注

审核仿真场景搭建仿真数据采集模型微调训练仿真测评验证仿真真实场景搭建真机数据采集模型微调训练真机部署验证具身智能机器人训练工作台（客户端）数据采集模型训练仿真测评机器人技能库硬件设备

RoboTrain：端云协同、虚实孪生的具身机器人训练通用平台具身智能机器人训练平台（web端）在线课程

场景构建能力培

养实操路

线产品矩

阵测试与评估能力虚实迁移能力模型微调能力系统化认知综合应用训练参数训练数据训练分析核心技能报告分析技能运行基础模型动作复现场景分析动作编排测评执行基础认知技术原理真机51用途应用到“机器人技能运行”系统预设场景

用户自定义场景桌面物品抓取场景素材应用上传图纸AI生成空间一键选用室内导航场景3D资产生成3D视图内置20+场景模板多物理引擎适配器物理引擎抽象层pybullet核心亮点•

AI空间智能生成•

实时编辑渲染•

1000+丰富素材库•

标准化场景模板•

可用于具身智能机器人训练能力培养•

场景需求理解能力•

场景构建能力•

3D资产的构建能力低门槛、可视化虚实融合的场景构建能力场景构建ENV场景应用应用到“仿真数据采集”应用到“仿真测评”实时编辑与渲染空间与资产生成家居康养场景添加摄像机gazebomujocoisaacsim实时编辑完成搭建添加光源52......数据采集环境53双臂真机数据采集VR摇操

UMI合成数据异构本体场景数据能力培养•

采集需求理解能力•

项目管理能力•

数据采集能力•

数据标注能力•

数据审核能力跨本体、多模式的数据采集实训•

多本体•

摇操、动捕、合成数据集管理数据集导出开源数据集多模态数据实时监控数据回放•

全流程•

全类型项目管理任务管理质量初筛动作标注人工质检质量评定核心亮点数据采集数据标注数据审核项目管理数据集低门槛、可视化数据合成及仿真评测提供数据可视化、数据转换等多种工具链•不同模型基本认知•场景拆解及设计能力•测试用例设计能力•测评结果评定能力•报告分析及解读能力测评数据全记录/在线回放自动生成测评报告同一场景支持设置不同测试用例兼容不同算法、异构本体支持多场景对比测试内置测评模型案例虚实互融具身数据物体抓取与放置纸杯收纳堆叠打开台灯开抽屉柜本地算力训练基于本地工作站的算力资源，融合快速训练能力，支持模型本地部署与高效迭代教学案例复现内置仿真与真机的教学案

例，具备教学案例快速复

现能力，适配多样化教学

场景，让理论与实践无缝

衔接仿真与真机推理支撑仿真推理与真机推理

,

训练效果即时验证，确保模型部署的准确性与可靠性多模式、跨模态具身智能机器人混合应用实训支持示教数据模仿学习

+仿真训练

+真机遥操多种形式模型训练实践提供低代码的基于云端算力的训练服务，满足大规模训练需求；平台内置丰富预训练算法模型，覆盖典型任务场景；师生可基于预训练模型快速上手，加速学习与科研进程。基于场景采集数据，实现短周期模型训练，支持VLA与非VLA模型；内置教学案例，融合快速训练能力，完成“采训推”过程，加速教学进程。预训练模型

低代码•认识基础模型•认识常用训练参数•掌握训练基本流程•体验数据对训练影响•认识训练效果常用指数训练效果即时验证

“采-训-推”一体快速复现教学案例

云端训练

本地训练结合专业特色，构建N场景、个性化项目式学习案例基于具身机器人仿真训练平台及硬件生态，分阶段培培养面向各类典型场景的具身智能机器人训练服务人员特殊场景商业服务工业零售取货消防巡检厨房烹饪咖啡制作工业巡检物流分拣质检按摩码垛56课程核心内容教学形式教学目标具身智能导

论•••具身智能基本原理机器人感知、决策与控制架构

多模态数据与仿真技术理论授课+案例

解析理解具身智能的基本概念、了解典型应用场景和技术

前沿，激发对具身智能的

兴趣、好奇心和探索欲具身智能机

器人数据采

集与处理•••具身智能数据采集与处理基础

认知具身智能数据采集与处理核心

技术数据处理流水线理论授课+项目

实训理解数据采集与处理的定

义、原理及在具身智能闭

环中的关键作用；掌握主

流数据采集方式的原理、优缺点、适用场景以及整

体工作流具身智能机

器人训练与

虚实迁移•••具身智能虚实孪生训练基础

仿真场景构建具身智能Sim2Real虚实迁移理论授课+项目

实训理解虚实孪生技术的内涵、技术架构及其在机器人领

域的核心价值；掌握场景

构建与训练推理的技能

内容可迭代、模块能重组的课程体系结合职业院校专业培养目标，开发理实一体化课程

，使学生掌握从场景需求、数据采集到训练推理的全流程技能，

培养具备具身智能机器人训练技能的复合型人才。57持续更新的科研资源和具身数据仓库AligningCyberSpacewithPhysicalWorld:

AComprehensiveSurveyonEmbodied

AIn500篇文献，全面总结具身机器人、模拟环境、感知、交互、智能体、

Sim2Real核心技术具身智能资源仓库：https:///HCPLab-SYSU/Embodied

AIPaperList.（900

Star+）58培养具身智能应用人才•掌握多模态传感与场景构建核心技能

，获得高需求领域就业优势。•培养严谨数据工程与现场问题解决能力

，奠定AI产业链关键岗位基础。核心技能高质量就业生态支持促进区域产业智能变革•数据服务：加速具身智能模型训练与产品落地。•技术服务：服务区域具身智能、机器人、人工智能等新兴产业发展；提供数据采集、场景训练、应用验证、中试、教育培训等公共基础服务•产业升级：服务传统产业升级中典型场景打造数据资产区域具身基础设施支撑提升专业高质量发展•专业：专业群数字化升级、微专业建设，打造特色化人才培养高地。•

深化产教融合：产业链核心企业合作•教师能力提升：课题参与，培训指导，产业实践•

科研成果产出：成果转换、应用研究输出赛事指导具身智能应用科研指导教材研发场景研发科研课题中试验证岗位对接59预期成效04

具身智能的核心技术核心技术：具身感知：深度融入物理世界的智慧触角

行为模块：复杂任务

达成的执行者具身交互：构建人机协作的新生态强化学习与模仿学习仿真到真实的迁移智能体感知看

听循环行为导航

抓取■

具身智能的系统框架虚拟环境模拟TO真实(Sim2Real)物理环境交

互核心技术■

具身智能的核心技术：具身感知●

主动视觉感知智能体能够自主控制感知设备，如选择最佳视角和运用注意力机制。这种能力允许智能体主动探

索环境，优化信息获取，从而提高任务执行效率。例如，通过调整摄像头的角度和焦距，智能体

可以聚焦于最相关的视觉线索。●

三维视觉定位与物体感知智能体需具备在三维空间中定位自身及周围物体的能力，这对导航和物体操作至关重要。现代视

觉编码器预训练技术增强了对物体类别、姿态和几何形状的精确估计，使智能体能在复杂动态环

境中全面感知。这使得智能体能够准确理解其所在环境的三维布局，并据此作出决策。●

多模态感知整合除了视觉之外，触觉和听觉等感知模态同样重要，它们为智能体提供额外的环境信息。触觉传感

帮助智能体感知物体的质地、重量和形状，支持精确的物体操作。整合多模态感知数据，能够显

著提升智能体对环境的整体理解能力，使其在执行任务时更加灵活和高效。具身智能的核心技术具身智能的核心技术具身感知模式从被动到主动交互感知方向发展被门挡住了视线?交互后，推开门看看是什么

能干什么通过主动获取图像，相比现有大模型的目标检测性能有显著提升。具身交互感知被动感知主动感知SAM:

视觉分割大模型DINO:

视觉分割大模型■

具身智能的核心技术：具身感知第一人称行为交互+感知具身主动感知●

具身感知模式的发展感知大模型静态环境识别精度与人类相当第一人称第

三

人

称·■

具身智能的核心技术：具身交互●

人类监督与反馈的重要性人类在监督智能体行为轨迹的同时，确保其行动符合需求，并保障交互的安全、合法及道德边界。尤其在医学诊断等敏感领域，人类监督能有效弥补数据局限性与算法能力的不足。●

从被动感知到主动交互的转变智能体通过在线互动实现模型发展与进化，从第三人称的被动感知转向第一人称的主动交互感知。

如智能体能够通过行为交互主动适应实际场景，如“被门挡住视线”的情况。●

人类与智能体交互的两种范式具身交互分为“不平等互动”模式，即“指导者-执行者”范式，人类发布指令，智能体辅助完成任务；以及“平等互动”模式，智能体与人类共同决策，预示更加协同的未来。具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：强化学习●强化学习是一种通过智能体与环境交互来

学习最优策略的方法。在具身智能中，智

能体通过执行动作并接收环境反馈(奖励

或惩罚)来优化行为，从而不断尝试新的

动作组合以最大化累积奖励。●环境的下一时刻状态的概率分布将由当前状态st和智能体的动作at共同决定，可以表示为：St~P(·|St,at)

(7-1)观测具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：强化学习●不同于有监督学习最小化预测误差思路，强化学习的最终优化目标是最大化智能

体策略在动态环境交互过程中的价值。策略的价值可以等价转换为奖励函数在策

略占用度量上的期望，即：最优策略=argmaxE

(状态动作)-策略的占用度量[奖励函数(状态，动作)](7-2)●在具身智能的应用中，强化学习不仅能够帮助智能体学会执行基本任务(如行走、抓取等),还能够通过不断试错和自我优化，提高智能体在复杂环境中的适应性

和鲁棒性。具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：模仿学习●假设存在一个专家智能体，其策略可以看成一个理想的最优策略，那么具身智

能体就可以通过模仿这个专家在环境中交互的状态动作数据来训练一个策略，并且不需要用到环境提供的奖励信号。这类方法我们称之为模仿学习。与强化学习不同，它是

一种通过观察专家演示来学习行为的方法。有监督学习专家数据状态动作具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：模仿学习●在具身智能的上下文中，模仿学习通常涉及收集专家(如人类操作者)在执行

特定任务时的行为数据(如动作序列、轨迹等),统称为状态动作对{(St,at)},

表示了专家在环境st下做出a的动作，而模仿者的任务则是利用这些数据在无须

奖励信号的条件下训练一个智能体模型，使其能够复现专家的行为。●

典型的模仿学习方法包括：·行为克隆(Behavior

Cloning,BC)·

逆强化学习(inverse

RL)·

生成对抗模仿学习(Generative

Adversarial

Imitation

Learning,GAIL)具身智能的核心技术(7-3)其中

，B

属于专家数据集，

L为监督学习框架下的损失函数。如果动作a呈现出离散序列的形式，损失函数可以采

用最大似然估计来优化；如果动作a是连续序列，则可以

采用均方误差函数。A

L

PH

A

Go■

具身智能的学习框架：行为克隆●

行为克隆采用直接的有监督学习框架，将专家数据对{(St,at)}中的状态st作为样

本输入，将动作at视为标签。因此，

BC

算法的学习目标可以表示为：具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：行为克隆●

行为克隆中的复合误差问题：·

行为克隆算法仅仅基于一小部分专家数据进行训练，因此其策略仅能在这些

专家数据的状态分布范围内做出准确预测。·

然而，强化学习涉及的是序贯决策问题，这意味着通过行为克隆学习到的策略在与环境进行交互时无法完全达到最优。

一旦策略出现偏差，所遇到的下一个状态可能从未在专家数据中出现过。

分布偏移问题100具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：生成对抗模仿学习●

定

义

：借鉴生成对抗网络思想，使学习得到的策略所产生的状态-动作对分布尽

可能接近专家策略的分布，即智能体占用度量pπ尽量接近于专家的占用度量PE。●

原

理

：GAIL

中的策略(类似于GAN

中的生成器)需要与环境进行互动，通过执

行动作并观察结果来逐步调整自身；而判别器D的作用则是评估状态-动作对(s,a)

是否源自专家，输出一个介于0到1之间的值，用来估计状态-动作对(s,a)来自学

习策略而非专家的概率。判别器的目标是最大程度地区分专家数据与学习策略生

成数据。●

对

比

：行为克隆算法则无需此类环境交互即可直接从专家数据中学习策略。具身智能的核心技术■

具身智能的学习框架：生成对抗模仿学习●

判别器D

对应的目标函数定义为：(7-4)其中，判别器D的参数φ决定了其区分能力。●

模仿者的优