北海具身智能&空天具身智能&無人化具身智能體-AIBOX

具身智能（Embodied AI）的定義與核心概念

具身智能是指通過物理身體與環(huán)境的交互實現(xiàn)智能行為的系統(tǒng)，強調(diào)感知、決策、行動一體化，而非依賴純符號化推理。其核心在于智能體需具備本體（物理載體）與智能體（決策核心）的耦合，并通過實時交互學(xué)習(xí)適應(yīng)環(huán)境。具身智能需在真實或虛擬世界中“身體力行”完成任務(wù)。

n核心要素與技術(shù)架構(gòu)

1. 本體（物理載體）

l形態(tài)多樣：涵蓋人形機器人、四足機器人、工業(yè)機器人、無人機等，需具備環(huán)境感知、運動和執(zhí)行能力。

l人形機器人被認為是終 極形態(tài)，因其更接近人類行為模式，便于復(fù)雜任務(wù)泛化。

2. 智能體（決策核心）

l依賴大語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）等技術(shù)，賦予機器人自然語言交互、多模態(tài)感知和任務(wù)分解能力。

l需解決復(fù)雜環(huán)境下的3D感知、多級語義推理、長期記憶等挑戰(zhàn)。

3. 學(xué)習(xí)與進化機制

l通過仿真環(huán)境加速訓(xùn)練，結(jié)合真實環(huán)境遷移優(yōu)化決策。

n技術(shù)難點與突破方向

1. 數(shù)據(jù)與泛化能力

l現(xiàn)實場景復(fù)雜多變，高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺，需結(jié)合仿真與真實交互生成動態(tài)數(shù)據(jù)。

l大模型（如RT系列）通過端到端訓(xùn)練提升泛化，但需解決算力與實時性矛盾。

2. 多模態(tài)融合與交互

l需整合視覺、語言、動作等多模態(tài)信號，如CLIP模型統(tǒng)一視覺與文本表征。

3. 技術(shù)路線分歧

l開源與閉源之爭：開源可加速生態(tài)構(gòu)建（如DeepSeek模式），但需平衡核心技術(shù)與商業(yè)化。

n應(yīng)用場景與產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀

1. 典型應(yīng)用

l服務(wù)機器人：客服、家庭服務(wù)機器人，通過自然語言交互執(zhí)行任務(wù)。

l工業(yè)場景：自適應(yīng)高精度操作，如智元機器人靈犀X1實現(xiàn)開源硬件與軟件協(xié)同。

l人機協(xié)作：如特斯拉Optimus執(zhí)行精細動作，需結(jié)合預(yù)訓(xùn)練技能與大模型規(guī)劃。

2. 國內(nèi)發(fā)展動態(tài)

l上海徐匯區(qū)推出政策支持具身智能研發(fā)，單項目最 高資助1000萬元，并成立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。

l智元機器人推出全球首款全棧開源人形機器人靈犀X1，推動“人人可造”生態(tài)。

n未來趨勢與挑戰(zhàn)

1. 技術(shù)融合

l大模型與機器人深度結(jié)合（如RT-H分層決策），需解決語義到物理動作的精準(zhǔn)映射。

2. 倫理與標(biāo)準(zhǔn)化

l需建立統(tǒng)一技術(shù)路線與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，避免重復(fù)投入與生態(tài)碎片化。

3. 商業(yè)化落地

l當(dāng)前人形機器人仍處早期，應(yīng)用效率低于人類，需突破成本與性能瓶頸。

總結(jié)

具身智能正從實驗室走向產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展依賴跨學(xué)科技術(shù)突破與開源生態(tài)共建。中國在硬件制造與場景資源上具備優(yōu)勢，但需解決核心算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)與商業(yè)化路徑問題。未來十年或成為繼智能手機后的萬億級市場。

空天具身智能

空天具身智能（Aerospace Embodied Intelligence）旨在賦能無人機、衛(wèi)星等空天平臺實現(xiàn)自主感知、認知、行動端到端閉環(huán)，具備以自我為中心主動與人類和環(huán)境交互的能力。空天具身大模型是實現(xiàn)無人機自主智能的有效手段，也是通往空天具身智能的必經(jīng)之路。構(gòu)造無人機智能體數(shù)據(jù)集主要存在以下幾個挑戰(zhàn)：

無人機具身任務(wù)缺乏統(tǒng)一定義：無人機智能體需要在場景隨機和環(huán)境局部可觀測條件下理解四維時空的內(nèi)在關(guān)聯(lián)并做出準(zhǔn)確的行動，涉及感知、認知、規(guī)劃、決策等多個層面。任務(wù)多樣且相互耦合，導(dǎo)致空天智能體的任務(wù)定義至今仍不清晰。

無人機3D數(shù)據(jù)采集難：采集戶外環(huán)境3D數(shù)據(jù)需要無人機等設(shè)備，門檻較高，并且戶外3D數(shù)據(jù)采集需要專業(yè)人員操控?zé)o人機在更廣的范圍中采集更多的點云數(shù)據(jù)。

無人機具身數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高：無人機智能體的動作空間多，需要對標(biāo)注人員進行長期的培訓(xùn)才能完成對無人機智能體的熟練標(biāo)注。

空天具身智能領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括以下方面：

無人機自主導(dǎo)航與控制：提高無人機在復(fù)雜城市環(huán)境中的自主導(dǎo)航、避障和任務(wù)執(zhí)行能力。

衛(wèi)星遙感與智能解析：空天具身智能技術(shù)可應(yīng)用于衛(wèi)星遙感圖像的智能解析，提高衛(wèi)星對地觀測數(shù)據(jù)的處理和分析能力。

空中交通管理：利用無人機具身智能技術(shù)，實現(xiàn)空中交通的自主管理，提高空中交通系統(tǒng)的安全性和效率。

災(zāi)害監(jiān)測與救援：無人機智能體可應(yīng)用于災(zāi)害現(xiàn)場的快速偵查、監(jiān)測和救援任務(wù)，提高救援效率。

城市規(guī)劃與管理：通過無人機智能體收集的城市空間數(shù)據(jù)，為城市規(guī)劃、建設(shè)和管理工作提供有力支持。

環(huán)境保護與監(jiān)測：利用無人機智能體對環(huán)境進行實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)和處理環(huán)境污染問題。

軍事領(lǐng)域：空天具身智能技術(shù)可應(yīng)用于軍事偵察、目標(biāo)識別、戰(zhàn)場態(tài)勢感知等方面，提高軍事作戰(zhàn)能力

SkyAgent-Models：空天智能體模型

空天具身場景感知：二維視覺語言模型的視覺模型僅能接收圖片，無法接收環(huán)境特征，因此在測試該任務(wù)時對二維視覺語言模型進行調(diào)整，將輸入改為無人機位置前后左右所拍攝的四張圖片，通過描述圖片的prompt生成各自的caption之后，對四個caption進行拼接，得到輸出的環(huán)境觀察信息。

空天具身空間推理：該任務(wù)同樣需要輸入三維特征，因此在測試該任務(wù)時對二維視覺語言模型進行調(diào)整，將輸入改為無人機位置正前方的觀察圖像與問題，通過對該圖像進行推理問答，得到空間推理答案。

空天具身導(dǎo)航探索：將輸入改為無人機飛行路徑上的幾張圖片和問題，通過生成各自圖像的caption之后，根據(jù)拼接后的caption回答問題，最終得到無人機導(dǎo)航探索的答案。

空天具身任務(wù)規(guī)劃：首先通過對終點圖片生成caption并設(shè)計問題，即詢問無人機智能體怎么到達該地點。然后，依據(jù)拼接后的飛行路徑圖片caption進行解答，得到無人機路徑規(guī)劃的答案。

易和聯(lián)航&具身智能體AIBOX

公司愿景:

以通信、定位、導(dǎo)航、識別、控制（CLNRC）五大智能體核心能力為技術(shù)底座，通過具身智能理論構(gòu)建智能體物理存在與數(shù)字認知的深度融合，讓智能系統(tǒng)不僅擁有環(huán)境感知的大腦，更具備與環(huán)境共融的"身體"。結(jié)合人工智能與自動駕駛技術(shù)的深度耦合，打造具有物理具身性、環(huán)境交互性和認知涌現(xiàn)性的跨設(shè)備（無人機/機械臂/機器狗/無人艇）、跨介質(zhì)（陸地/空中/水域）、跨場景的自主決策系統(tǒng)，致力于成為無人化垂直場景的智能基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建者。

讓智能體突破人類操作的物理邊疆

通過構(gòu)建空間智能時代的具身智能載體："手"（機械臂）、"足"（機器狗）、"翼"（無人機）、"鰭"（無人艇），我們正在重新定義生產(chǎn)力工具的邊界。每個智能體通過多模態(tài)傳感器形成"數(shù)字軀體"，在真實物理環(huán)境中實現(xiàn)感知-決策-執(zhí)行的具身閉環(huán)，讓危險場景無人值守，讓精密操作無限重復(fù)，讓人類專注更具創(chuàng)造力的價值領(lǐng)域。

核心技術(shù)與產(chǎn)品布局

公司聚焦定位、導(dǎo)航、邊緣視覺大模型等核心技術(shù)，推出AiBox系列產(chǎn)品，涵蓋通信增強、安全增強、算力增強等功能，滿足不同無人化場景需求。