隨著科技進(jìn)步和市場(chǎng)預(yù)期不斷升溫，具身智能產(chǎn)業(yè)迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇，以宇樹科技為代表的國內(nèi)具身智能企業(yè)在2024年也迎來了爆發(fā)期。具身智能不僅在外形上模仿人類，更在功能、交互和智能化方面不斷突破傳統(tǒng)限制，逐步向“人”邁進(jìn)。與此同時(shí)，自動(dòng)駕駛技術(shù)經(jīng)過多年沉淀，其核心的感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng)也已取得顯著進(jìn)展。其實(shí)二者在技術(shù)原理、算法實(shí)現(xiàn)以及傳感器融合等方面存在諸多相似之處，形成了跨領(lǐng)域的技術(shù)共振和供應(yīng)鏈協(xié)同效應(yīng)，今天就帶大家來盤一盤這兩個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的相似性。

具身智能緣何起步？

自2021年特斯拉在AI Day上首次發(fā)布“Optimus”概念以來，具身智能雛形便已初現(xiàn)，從2022年初的概念階段、2023年的卡位階段，到2024年底至2025年初的聚焦階段，具身智能技術(shù)每一年都取得了可喜的成績(jī)。尤其在2024年下半年，國內(nèi)外多家龍頭企業(yè)紛紛加大研發(fā)投入，圍繞“具身智能”這一核心理念，推動(dòng)機(jī)器人在感知、運(yùn)動(dòng)控制和交互方面實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

具身智能的技術(shù)主要集中在幾個(gè)方面，一是高精度、多模態(tài)的感知系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)獲取環(huán)境信息；二是基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的決策系統(tǒng)，支持復(fù)雜場(chǎng)景下的自主規(guī)劃與執(zhí)行；三是硬件方面，如執(zhí)行器、靈巧手、傳感器等關(guān)鍵部件的持續(xù)升級(jí)，這些環(huán)節(jié)不僅決定了具身智能的性能，更直接關(guān)聯(lián)到整個(gè)供應(yīng)鏈的成本控制和產(chǎn)業(yè)估值重塑。2025年或?qū)⑹蔷呱碇悄苓M(jìn)入量產(chǎn)元年的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，這不僅對(duì)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈帶來深遠(yuǎn)影響，也給傳統(tǒng)汽車零部件（汽零）企業(yè)帶來了新的機(jī)遇。

系統(tǒng)框架上有何相似？

具身智能與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在系統(tǒng)框架上有著驚人的相似性。兩者都需要借助海量傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)構(gòu)建環(huán)境模型，并在此基礎(chǔ)上做出最優(yōu)決策，尤其是在感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng)，兩者更是可以做到“技術(shù)共享”。

1.感知系統(tǒng)

自動(dòng)駕駛依賴于激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多傳感器融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛周邊環(huán)境的360度實(shí)時(shí)監(jiān)控。具身智能也需要利用視覺、深度傳感、觸覺以及力傳感器等多維數(shù)據(jù)，對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行全面感知。傳感器的高精度、實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)融合技術(shù)是保證機(jī)器人能夠順利完成各類任務(wù)的關(guān)鍵。無論是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域還是在機(jī)器人領(lǐng)域，如何在噪聲環(huán)境中提取有效信息、如何進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合、以及如何保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡脱訒r(shí)性，都是當(dāng)前技術(shù)攻關(guān)的重要方向。隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和技術(shù)成熟，具身智能的傳感器市場(chǎng)規(guī)模有望突破數(shù)百億元，這也給傳感器企業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域外，帶來了新一輪的發(fā)展空間。

2.決策系統(tǒng)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過算法對(duì)傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，依靠機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)完成場(chǎng)景識(shí)別、路徑規(guī)劃與決策執(zhí)行。具身智能同樣需要一個(gè)“智能大腦”，其不僅要處理環(huán)境感知數(shù)據(jù)，還要應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)交互、動(dòng)作協(xié)調(diào)以及復(fù)雜任務(wù)調(diào)度。機(jī)器人系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)“泛化能力”——即在不同場(chǎng)景下都能迅速適應(yīng)并完成任務(wù)。為此，兩者在軟件架構(gòu)上都大量借鑒了AI大模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，通過不斷的訓(xùn)練與迭代，提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)反應(yīng)和決策能力，其中自動(dòng)駕駛中的決策算法與具身智能在應(yīng)對(duì)未知環(huán)境時(shí)所采用的動(dòng)態(tài)規(guī)劃和自適應(yīng)控制方法具有高度相似性。

3.數(shù)據(jù)與算力支持

在數(shù)據(jù)處理與算力支撐上，無論是自動(dòng)駕駛還是具身智能，均依賴于高性能計(jì)算平臺(tái)和云端數(shù)據(jù)中心。英偉達(dá)、臺(tái)積電等全球領(lǐng)先的芯片及計(jì)算平臺(tái)廠商均為這兩個(gè)領(lǐng)域提供了強(qiáng)有力的硬件支持。隨著大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和訓(xùn)練平臺(tái)的建立，未來或?qū)⒂懈嗷谠朴?jì)算和邊緣計(jì)算的協(xié)同體系出現(xiàn)，這將進(jìn)一步推動(dòng)決策系統(tǒng)的智能化和精細(xì)化。

技術(shù)架構(gòu)上有何相似？

當(dāng)前，具身智能產(chǎn)業(yè)正處于爆發(fā)式增長(zhǎng)期，各類政策紅利和市場(chǎng)需求共同推動(dòng)這一領(lǐng)域迎來快速發(fā)展。國內(nèi)多個(gè)省市和相關(guān)部門也相繼出臺(tái)支持具身智能研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化的政策措施，2025政府工作報(bào)告也明確指出，要深入推進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展。開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用示范行動(dòng)，推動(dòng)商業(yè)航天、低空經(jīng)濟(jì)、深?？萍嫉刃屡d產(chǎn)業(yè)安全健康發(fā)展。建立未來產(chǎn)業(yè)投入增長(zhǎng)機(jī)制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產(chǎn)業(yè)。重慶、安徽等地區(qū)也相繼發(fā)布的相關(guān)政策，為行業(yè)內(nèi)企業(yè)提供了良好的政策環(huán)境和市場(chǎng)預(yù)期。自動(dòng)駕駛技術(shù)作為近年來智能交通領(lǐng)域的代表，其成功經(jīng)驗(yàn)為具身智能提供了寶貴借鑒。

1.多傳感器數(shù)據(jù)融合

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過整合攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等多種傳感器，構(gòu)建出詳盡的環(huán)境三維模型。同樣，具身智能在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)抓取、動(dòng)態(tài)平衡及人機(jī)交互過程中，也需要多模態(tài)傳感器（包括視覺、深度、力反饋和觸覺傳感器）的密切協(xié)作。如何在嘈雜環(huán)境中提取有效信息、如何實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)濾波與融合，成為兩大領(lǐng)域共同面臨的技術(shù)難題。

2.實(shí)時(shí)決策與路徑規(guī)劃

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心在于對(duì)實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，快速計(jì)算出最優(yōu)行駛路徑，并在各種突發(fā)情況下做出及時(shí)反應(yīng)。具身智能在應(yīng)對(duì)復(fù)雜人類生活環(huán)境時(shí)，也需要進(jìn)行類似的路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制。通過深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，兩者均致力于在不確定性環(huán)境中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)決策。雙方在算法研發(fā)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練方面的交叉合作，將大幅提升整體智能水平。

3.安全冗余與系統(tǒng)穩(wěn)定性

安全性始終是自動(dòng)駕駛和具身智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的重中之重。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過冗余設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障自檢，確保在任何情況下都能保證行車安全。類似地，具身智能在設(shè)計(jì)過程中也必須考慮電機(jī)、傳感器和控制系統(tǒng)的多重冗余，防止因局部故障導(dǎo)致系統(tǒng)失控。兩者在硬件冗余、系統(tǒng)監(jiān)控和故障自恢復(fù)方面的共性，為未來智能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高可靠性和安全性提供了重要技術(shù)支持。

具身智能發(fā)展有何挑戰(zhàn)？

當(dāng)前，具身智能關(guān)鍵技術(shù)仍處在快速迭代階段，硬件方案、軟件架構(gòu)以及傳感器融合方法尚未完全收斂。如何在多種技術(shù)方案中選擇最優(yōu)路徑、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化，仍需要企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的不斷探索和驗(yàn)證。此外，具身智能的BOM成本目前仍處于較高水平。雖然供應(yīng)鏈協(xié)同和量產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)有望逐步降低成本，但短期內(nèi)大規(guī)模推廣依然需要大量前期投入。尤其是在執(zhí)行器、滾柱絲杠和六維傳感器等高精密部件上，成本控制和國產(chǎn)化替代面臨巨大壓力。在實(shí)際應(yīng)用中，具身智能系統(tǒng)的安全性也是各方關(guān)注的焦點(diǎn)。自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)暴露出一系列安全隱患，而具身智能在與人類直接交互過程中，更需要完善的安全機(jī)制和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。目前，法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范尚未完全跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，如何建立完善的監(jiān)管和評(píng)估體系，將是未來亟待解決的問題。

總結(jié)

在具身智能進(jìn)入量產(chǎn)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其在工業(yè)、服務(wù)和家庭等多場(chǎng)景的應(yīng)用將不斷拓展，并帶動(dòng)整個(gè)智能制造和智慧社會(huì)的進(jìn)程。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不斷成熟的經(jīng)驗(yàn)也將為具身智能系統(tǒng)提供借鑒，使得智能決策和感知能力得到更大提升。隨著技術(shù)不斷突破和產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合，具身智能和自動(dòng)駕駛這兩大領(lǐng)域正逐步構(gòu)建起前所未有的協(xié)同生態(tài)。