婁底具身智能&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，并通過實時交互學習適應(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. 學習與進化機制

l通過仿真環(huán)境加速訓練，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)合預訓練技能與大模型規(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映射。

2. 倫理與標準化

l需建立統(tǒng)一技術(shù)路線與行業(yè)標準，避免重復投入與生態(tài)碎片化。

3. 商業(yè)化落地

l當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)人員操控無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)標注成本高：無人機智能體的動作空間多，需要對標注人員進行長期的培訓才能完成對無人機智能體的熟練標注。

空天具身智能領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括以下方面：

無人機自主導航與控制：提高無人機在復雜城市環(huán)境中的自主導航、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，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。