在多個場景中，具身智能(EAI )與復合機器人形態表現類似，都是移動底盤、機械臂、末端執行器的組合，有部分集成商為了趕上潮流，為復合機器人加了一個人形頭部，美曰其名具身人形機器人。

但本質上復合機器人與具身智能在技術邏輯、控制方式等方面存在明顯差異，如今，當我們談起具身智能，很難用傳統復合機器人的理論來衡量。

▍技術框架與控制邏輯差異

復合機器人屬于純控制論產物，技術框架源于20世紀70年代末，通過組合各類機器人、零部件，通過人為編寫的整體控制邏輯實現機器人的運動和控制，追求絕對精準與一致性，每個動作的執行都遵循預設的程序和規則，如同一個被嚴格設定好的精密儀器，在特定任務中能穩定地重復相同操作，物理硬件決定下限，復合機器人需要“縫合”各類部件，而AI大腦在其中能起到動作微調等提高工作上限的作用。

具身智能（狹義人形機器人）：主要依靠生成式AI進行控制，軟件架構決定機器人構型、運動，乃至決定各類感知部件，成為近年來新興的技術方向。它不依賴于預先完全確定的精確規則，而是在一個大體的智能化框架下，通過AI算法自主學習和決策，具有較強的靈活性和適應性，但結果具有一定的不可控性，無法像復合機器人那樣保證每一次動作的絕對精準。

泛化能力與一致性的平衡，兩者處于平衡的兩個極端。復合機器人在一致性和重復性要求極高的任務中表現出色，例如在鋼筋元機器人抓取時，需要以亞毫米級精度對接金源和抓取裝置，且搬運過程中縱向重力加速度不能超過0.3倍重力加速度，這種情況下必須依靠控制論來確保動作的精準執行；而具身智能更注重泛化能力，能在復雜多變的環境中進行學習和適應，但在一致性方面相對較弱。

▍技術應用模塊差異

復合機器人的技術應用較為單一，主要是“做加法”的應用邏輯。因為應用主要集中在控制論范疇，各個模塊的功能和操作都由預先設定的控制邏輯來驅動，集成商因此往往追求以任務為導向，以一個標準化自主移動底盤為基礎，根據不同的場景需求，快速搭建復合移動機器人形態，例如讓其末端執行機構擁有更多的靈活度和自由度，甚至可以在它的末端執行裝置掛上視覺，從而能夠深探入一些非常狹小的空間里作業。

復合機器人的目標是組合視覺、力傳感器等各類產品，讓特定的機器人形態在不同場景進行針對性的操作，尤其如在機器人末端精度對接等對一致性和重復性要求極高的動作上，使用控制論為主導的復合機器人更高效和更具適應性。但是問題在于任務變更時需要為機器人重寫代碼或進行復雜的邏輯判斷。

具身智能在體系上相對更加健全，技術冗余更大，機器人控制系統更通用。因為具身智能體大多首先就整合了控制論、機器學習和生成式AI等多種不同代次的融合性軟件技術，以及有著各類硬件配套，從而在形態上趨于融合，自主性、泛化能力更強。

在實際應用中，具身智能體的不同模塊，會根據需求采用不同的技術選擇調配，其在最頂層集群調度系統或者“中央大腦”的指揮下，多模態信息采集、多模態信息融合計算以及進行規劃最優路徑，然后在三維空間里精準移動操作，實現整場綜合效率最大化達成。這種生成式AI算法，通過仿真模擬和預測來進行調度，有泛化價值但最終涌現的調度和作業方式可能超出工程師的完全預判。

▍適用場景差異

復合機器人因為本身智能局限，主要以任務為主，偏向專家模型主導小腦執行，需要加入大腦的場景較少，更適合在對精度、一致性和可靠性要求極高，且任務場景相對固定、明確的工業環境中應用，容錯率較低，如精密零件的加工、裝配等環節。

具身智能的大小腦系統架構更加開放，使其活動范圍和應用范圍更大，在需要應對復雜多變的環境、進行自主決策和學習的場景中具有優勢，例如在一些非結構化的環境中完成任務，或者在集群協作中實現高效的整體調度。這使得能力上，目前具身智能體更適合整體類工作，復合機器人更在追求極致的場景有更多發揮空間。