中关村智友：2024年具身智能科技前沿热点报告

近年来，具身智能领域发展迅猛，强调机器人在真实世界中与人类、环境及其他机器人之间的有效交互。然而，机器人所面临的 实际环境通常是动态变化且充满不确定性的，其规划器和执行器难免出现误差。若这些误差未能及时纠正，将可能逐步累积，导 致任务失败。因此，自我纠正技术在机器人和自动化领域的重要性日益凸显。这种技术不仅显著提升了机器人在复杂任务中的准 确性和鲁棒性，还增强了机器人在变化环境中的适应能力，同时降低了对人工干预的依赖，从而大幅提高整体工作效率。 在这一背景下，端到端具身大模型作为具身智能领域的新技术范式，正通过统一架构实现从环境感知到任务执行的完整闭环。不 同于传统模块化方法，具身大模型通过大规模数据驱动的端到端学习，直接优化整体性能，显著提升了任务执行的效率、鲁棒性 和适应性。其核心是构建一个多模态、具有强推理能力的基础模型，融合视觉、语言、触觉等多种感知形式，同时整合规划、决 策与控制功能，使机器人在动态和不确定的环境中能够高效完成复杂任务。这种架构通过消除中间人工设计步骤，简化了系统流 程，具备整体优化、泛化能力强和可持续迭代的显著优势。尤其在具身智能灵巧操作这一研究难点上