DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

原创 已于 2025-02-14 11:37:22 修改 · 674 阅读 · 3 ·
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#重构 #机器人 #人工智能 #科技 #自动驾驶

于 2025-02-14 11:32:51 首次发布

中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI于2024年12月发布的ol正式版模型为具身智能领域带来了新的技术思路和发展机遇，并有望重构行业的竞争格局。

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目前人形机器人第一股[优必选科技]已官宣：公司正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性；国内人形机器人企业[宇树科技]也被传已与DeepSeek达成深度合作；以及目前终止与OpenAI合作的人形机器人独角兽公司[Figure AI]被传极有可能是基于 DeepSeek-R1 开发自家机器人大模型。

小编已经多次提到：人工智能和大模型技术突破性发展催生了本身具身智能浪潮，大模型决定了人形机器人泛化能力，是现阶段人形机器人商业化核心壁垒。

以上都是人形机器人本体公司，那么在具身智能大模型公司，谁将成为第一个吃DeepSeek开源红利的公司？

小编视角：拥有国内“最强、科学家密度最高”具身智能大模型初创公司【北京灵初智能科技有限公司】有望成为第一家吃到DeepSeek开源红利的机器人大脑公司。

而随着DeepSeek-R1开源大模型发布（科技大厂OpenAI、英伟达、华为、百度、科大讯飞等主流大模型都是闭源），人形机器人初创公司可以基于其模型进行二次开发，构建自己的技术闭环，真正掌握核心技术的主动权，打破科技大厂垄断“大脑”层面格局。

值的注意的是随着DeepSeek的开源模式，还引起了具身智能大模型赛道开源风。

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本文仅展示极少部分内容，接下来，小编将从多方面梳理DeepSeek-R1对具身智能（人形机器人本体和具身智能大模型）赛道影响，并详细分析DeepSeek公司创新点和技术优势，以及DeepSeek-R1对具身智能产生重大影响的原因。

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本文内容仅展示一部分，更多详细解读，加入知识星球“机器人头条”，查看完整版文章：[原创]浅谈开源大模型DeepSeek-R1 对具身智能赛道影响，并深度了解“具身智能&人形机器人”赛道

Robot251
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2025全球人形机器人赛道深度分析！
强化学习曾小健
02-26 1305
原创 搬砖小猎2025年02月26日 13:56山东，后添加（）微信，备注“称呼+所在公司+职位”或者“已加入星球”（非备注，不添加）；若有侵权、改稿请联系编辑运营（微信：li_sir_2020），若转载请注明出处；
具身智能与人形机器人：技术革命重塑未来
Henry的博客
07-06 2412
        2025年，具身智能（Embodied AI）首次被写入，标志着这一技术正式成为国家战略级未来产业的核心方向。具身智能的核心在于赋予人工智能“物理身体”，使其通过多模态感知、实时决策和环境交互，实现从虚拟智能向实体智能的跨越。         作为具身智能的理想载体，人形机器人正在全球范围内迎来爆发式落地——从工厂车间到救援现场，从马拉松赛道到家庭客厅，一场“碳硅共生”的文明图景正加速展开。
HumanPlus——斯坦福ALOHA团队开源的像人类影子一样的人形机器人：仿真中训小脑HST、真实中训大脑HIT
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今天只是一个平常的日子，不过看到了两篇文章一篇是《半年冒出近百家新公司，「具身智能」也有春天》我看完之后转发到朋友圈，并评论道：让机器人翻一万个后空翻，不如让机器人打好一个螺钉，毕竟在目前阶段 炫酷没有意义，所以我们近期全力为工厂去赋能，解决一个个工业场景期待我司与更多工厂合作，从前期的验证、评估开始另外一篇文章便是之前斯坦福Moblie aloha团队竟然开源推出了他们的人形机器人，虽然我司下半年暂不涉足人形机器人(更多还是解决工厂实际业务场景 怎么把活干好、干漂亮则怎么来，是否人形不重要)
DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！
Robot251的博客
02-13 1678
Deepseek团队的开源策略，有望在“大脑”层面降低行业门槛，推动更多的力量向更底层的运控集中；目前，在主流的具身智能大模型中，普遍采用VLM(视觉语言大模型)作为骨干，承担“task planning”的任务，即所谓的“大脑”；2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI于2024年12月发布的ol正式版模型为具身智能领域带来了新的技术思路和发展机遇，并有望重构行业的竞争格局。
基于DeepSeek-R1，「优必选」推出全球首个人形机器人多模态推理大模型，实现“群体智能”
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其中其自研多模态大模型是基于DeepSeek-R1深度推理技术，借助其强大的数据处理和智能决策能力，让人形机器人具备类似人类常识的推理能力，支持多台人形机器人之间复杂任务的高效拆解、调度与协同；2025年2月6日，人形机器人第一股[优必选科技]官宣：公司正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性，包括多模态人机交互、复杂环境下的指令理解、以及工业场景中的任务分解与规划等，希望借助推理大模型的深度思考能力，破解复杂任务的挑战，使人形机器人更接近人类的思维方式和行为表现。
人形机器人Iron来袭！取代「小米」，「小鹏」正式扛起国内人形机器人大旗！！
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11-07 7276
后续发现机器人是一个商业化周期长、技术落地难的项目，并不符合互联网节奏，自2023年以来，经历了架构变动、裁员、多位高管离职（如：创始人之一赵同阳于2023年底从鹏行智能离开，并成立众擎机器人，目前已完成天使轮和天使+轮共计近亿元融资，并完成人形机器人产品发布）等诸多变量，外界一度认为小鹏汽车将放弃人形机器人赛道。明年3月，小鹏工厂正式对外开放。至此，经历架构变动、裁员、多位高管离职，一度被传放弃人形机器人赛道的小鹏汽车，随着旗下人形机器人Iron发布，小鹏人形机器人再度回到大众视野。
2025全球人形机器人领域深度报告：人形机器人、具身智能技术、商业化壁垒、产业链公司及投资分析
Robot251的博客
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然而，因大众“猎奇”心理带来的流量，来的快，去的也快，宇树科技目前正遭遇流量反噬，随着诸多G1购买者实际测评视频，让大众解开诸多“炫技”视频神秘面纱，瞬间将高大上的人形机器人打回原型，回归“大玩具”本质，“能跑能跳” ≠ “能干活”，人形机器人被迎来“祛魅”时刻。人形机器人赛道现阶段在全球范围内受到前所未有的关注，资本宠儿，尤其是国内，更是受到政策及政府基金扶持，人形机器人赛道广大前景毋庸置疑；在2月份第七版报告基础上，更新、精简并新增诸多新内容，本次报告分为四大章节：1）全球人形机器人产业概览；
硬核对决：小鹏 IRON 与特斯拉 Optimus，人形机器人赛道的技术路线博弈
欢迎来到我的博客！
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小鹏 IRON 与特斯拉 Optimus 的技术博弈，本质上是两种未来生活图景的碰撞 —— 小鹏描绘的是 “有温度的智能助手”，能在家庭、门店、工厂等场景中与人类柔性协作；特斯拉勾勒的是 “高效的自动化伙伴”，能替代人类完成危险、重复的劳动，构建可持续的能源生态。没有绝对最优的技术路线，只有最适配场景与需求的选择。小鹏的仿生设计与大模型技术，让机器人更 “像人”；特斯拉的极简工程与规模化能力，让机器人更 “实用”。
自动驾驶与人形机器人的技术分水岭
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数字经济健康发展的双维路径：技术伦理与产业价值的重构
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随着"十四五"数字经济发展规划的深入实施，中国数字经济将实现从"规模扩张"到"质量提升"的转变，从"技术驱动"到"价值驱动"的跃升。在这一进程中，我们既要保持技术创新的锐气，也要坚守价值引领的定力，让数字技术真正成为服务人民、造福社会的强大力量。
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2025大模型落地革命：从技术竞赛到产业重构实战 2025年大模型技术正经历三大核心转变：成本断崖式下降（训练成本降至85万美元）、技术焦点转向稀疏化/具身化/自演进能力、商业价值闭环形成（医疗/金融/制造实现ROI正循环）。关键技术突破包括：1）MoE稀疏架构使推理延迟降至0.8ms/token；2）具身智能实现物理世界交互（如Tesla机器人抓取成功率99.2%）；3）联邦学习解决数据隐私问题。典型落地案例显示：医疗领域癌症早筛灵敏度达99.4%，金融风控准确率99.993%，工业预测性维护降低停机率8
快手在线去水印：短链解析、API逆向与视频流的元数据重构
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短视频资源的提取是对网络协议、无头浏览器自动化、流媒体处理和视频元数据管理的综合考验。通过构建一个能够高效模拟客户端行为、解析动态 API 响应，并正确重构视频元数据和封装的自动化流水线，可以实现对高清无水印视频资源的高效获取。短视频平台的资源提取，是对网络协议、API逆向工程和视频元数据处理的综合考验。高效的视频资源提取工具，其核心在于利用无头浏览器模拟完整的用户请求链，并对获取到的数据流进行深度解析。将复杂的 Web 自动化、API 逆向和视频元数据处理技术集成到 Web 工具中，具有显著的工程价值。
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GZZN2019的博客
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zhz5214的博客
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11 月 22 日 - 25 日的行业峰会，让我们深刻认识到：AI 时代的知识变现，已经从 “流量竞争” 进入 “信任竞争” 的新阶段。创始人 IP 的核心竞争力，不再是 “能生产多少内容”“能吸引多少流量”，而是 “能建立多少用户信任”。AI+IP 重构的信任链路，本质是让知识变现回归 “价值本质”—— 通过人格化信任建立情感连接，通过数据化信任验证实际价值，通过场景化信任强化需求匹配，让用户从 “被动付费” 变成 “主动信任并持续消费”。
第三只眼睛：当 AI 重构人类视觉革命 —— 中国 EyeReal 裸眼 3D 技术如何撕开未来的裂缝？
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复旦大学博士生李默团队凭AI视觉技术登上《Nature》封面，其研发的EyeReal技术实现了“全视差”三维显示，无需眼镜即可获得逼真立体视觉，并将成像面积扩大1000倍。这项突破不仅可能颠覆传统显示行业，更引发了深刻思考：当AI开始重塑人类观看世界的方式，我们是否在走向一场“视觉殖民”？技术既解放感知，也可能悄然驯化我们的认知边界。
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qianjiangcloud的博客
12-11 448
千匠大宗商品电商系统通过全流程数字化重构，不仅解决了传统交易的效率与成本痛点，更以模块化功能设计推动产业链各环节深度协同。为中国大宗产业在全球竞争中抢占数智化先机，书写可持续发展的新篇章。
adams, 人形机器人模型
03-27
<think>嗯，用户想了解Adams人形机器人模型相关的IT技术资料。首先，我需要确认Adams是什么。根据引用[1]，Adams是MSC公司的一款多体动力学仿真软件，常用于机械系统分析。而用户提到的“人形机器人模型”可能涉及关节、运动控制等模块。 接下来，用户可能需要知道如何在Adams中建立人形机器人模型。引用[1]中的代码示例显示设置模型参数的部分，例如`Model robot_model = new Model("Robot_Model");`，这可能对应Adams中的API或脚本操作。需要说明建模步骤，包括骨骼结构、关节约束、驱动器和控制系统的集成。 然后，用户可能关心仿真流程，比如如何设置输入输出，如引用中的`robot_model.SetInput(control_model.GetOutput());`，这部分涉及控制模型与动力学模型的耦合，需要解释数据交互机制。 另外，引用[2]提到仿真工具在具身智能时代的重构，可能用户对Adams在AI整合或新兴技术中的应用感兴趣。需要介绍Adams与机器学习、虚拟现实的结合，以及如何利用仿真数据进行优化。 还要考虑用户可能的实际需求，比如资源获取途径。例如官方文档、技术案例库、API手册等，这些都是关键的技术资料。同时，社区论坛和培训课程也是重要资源，可以推荐。 最后，生成相关问题时要覆盖建模步骤、控制集成、仿真优化、AI应用和资源获取等方面，确保用户能全面了解Adams在人形机器人中的应用。</think>关于Adams人形机器人模型的技术资料，以下是基于MSC Adams仿真平台的关键信息整理： ### 一、Adams人形机器人建模基础 1. **骨骼结构建模** Adams支持通过$rigid\_body$模块定义人体骨骼的几何参数和惯性属性，例如： $$m = \int_{V} \rho(x,y,z)dV$$ 其中质量分布需符合生物力学特性[^1] 2. **关节约束系统** 采用$revolute\_joint$定义人体28个主要关节，髋关节需设置6自由度约束： ```python hip_joint = RevoluteJoint( body1=pelvis, body2=femur, rotation_limits=(-30°,120°) ) ``` ### 二、控制模型集成 1. **神经肌肉控制接口** 通过Adams/Controls模块实现MATLAB/Simulink的实时数据交互，如引用中所示： ```c++ robot_model.SetInput(control_model.GetOutput()); // 控制信号注入动力学模型 ``` 2. **步态生成算法** 采用零力矩点（ZMP）稳定性判据： $$ZMP = \frac{\sum m_i(x_i(g+\ddot{z}_i)-z_i\ddot{x}_i)}{\sum m_i(g+\ddot{z}_i)}$$ ### 三、仿真优化技术 1. **参数灵敏度分析** 使用Adams/Insight模块进行质量分布参数扫描： ```matlab for m=40:60 set_param('leg_segment','mass',m); run_simulation(); end ``` 2. **数字孪生构建** 通过Adams/View的$FMI$接口实现与物理样机的实时数据同步[^2] ### 四、技术资料获取 1. **官方资源** - MSC Learning Hub在线课程《Humanoid Modeling with Adams》 - 技术文档《Adams/Control Application for Bipedal Robots》 2. **工程案例** Toyota仿人机器人HSR的Adams模型参数库（需企业授权）
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