探索具身多模态大型模型及融合驱动的具身智能新范式

Deepoc从“思考”到“动手”：为中小机器人企业提供服务让AI的进化跃迁

传统AI如ChatGPT、DeepSeek，依赖海量文本数据生成答案，但无法真正“感受”到物理世界的重力、温度或摩擦力。

具身大模型则通过多种“感官”学习：

视觉：机器人识别障碍物形状与距离；

触觉：机械手感知鸡蛋壳的脆弱程度；

听觉：机器人识别声音做出相应行为；

运动反馈：机器人根据自身状态调整平衡。

这种“体验式学习”让AI像人类婴儿一样，通过反复试错掌握技能。

1. 具身智能的技术定义与核心架构

具身大模型（Embodied Large Models, ELMs）是融合多模态感知、决策与执行能力的智能体系统，其核心特征在于通过物理实体（如机器人、自动驾驶载具）与真实环境建立持续交互闭环。该范式突破了传统离身智能（Disembodied AI）的局限性，使智能体能够通过身体经验构建认知体系

​​技术演进三阶段​​：

• ​​感知增强阶段（2010-2018）​​：RGB-D相机与激光雷达推动SLAM技术精度达毫米级，如Franka Emika机器人实现工业场景的毫米级操作。
• ​​认知建模阶段（2019-2023）​​：Transformer架构使多模态特征对齐成为可能，CLIP模型实现视觉-语言跨模态关联，ViLBERT构建场景-文本联合表征空间。
• ​​具身决策阶段（2024-）​​：RT-2、RT-H等端到端模型实现感知输入到动作序列的自主生成，任务完成率突破85%

2. 具身代理的技术分类与核心挑战

具身代理（Embodied Agents）作为ELM的物理载体，根据形态特征可