36Kr-2024年具身智能产业发展研究报告

36KR RESEARCH《2024年具身智能产业发展研究报告》大模型赋能，人形机器人引领具身智能新浪潮36氪研究院2024.08236Kr-2024年具身智能产业发展研究报告•历经概念萌芽、理论发展、技术突破等发展阶段，具身智能正在逐步走向产业应用。•具身智能的产业发展历经多个阶段，自1950年代图灵提出人工智能可能的发展方向为其概念奠定基础后，1980至1990年代经历早期探索与理论发展，罗德尼·布鲁克斯和罗尔夫·普费弗等人的研究提供了重要理论支撑。2000年代初，具身智能研究开始融合跨学科方法和技术，进入跨学科融合与技术突破阶段。近年来，具身智能受到广泛关注，正逐步走向产业应用。•具身智能因技术成熟度差异在商业化落地上存在异步性。•在机器人领域，通用型机器人如轮式、四足机器人已凭低成本和广泛适用性在工厂、物流、医疗等领域实现初步商业化。而人形机器人等高端智能体面临更大商业化挑战，高昂的研发成本、复杂的制造工艺及不成熟的市场应用限制了其大规模商业化。专家预测，未来三到五年内人形机器人技术有望实现质的飞跃。•人形机器人作为具身智能的典型产品，已在商业化试水阶段，未来五年有望规模化应用。•人形机器人在产业应用上取得显著进展，在制造、新能源、医疗等多领域的应用需求不断上升。多家企业已发布人形机器人产品或迭代版本，并取得技术突破。但目前仍面临规模化挑战，这主要归因于技术难度大、制造成本高昂及商业化难度高。业界预测，随技术瓶颈克服、产业链完善及成本降低，人形机器人市场有望快速增长，2035年中国市场规模有望达到3,000亿元*。报告摘要案例分析公司寒武纪专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新汇川技术专注于工业自动化控制与驱动技术广和通无线通信模组和AIoT解决方案供应商本末科技专注于直驱电机和机器人整机技术擎朗智能聚焦具身智能服务机器人的商业化应用云迹科技专注于AI、具身智能的研发、应用及平台建设1*数据来源：中国人形机器人产业大会《人形机器人产业研究报告》，36氪研究院整理*注：案例顺序为按章节及企业首字母排序目录 CONTENTS具身智能产业发展概况⚫定义与研究范畴⚫产业发展历程⚫产业发展现状⚫资本分析01具身智能产业链分析⚫具身智能产业图谱⚫具身智能产业链构成分析02具身智能发展趋势展望⚫跨模态交互⚫自适应学习⚫与人类协作05具身智能主要产品分析⚫人形机器人⚫非人形具身智能产品⚫典型公司分析04具身智能核心零部件与软件集成分析⚫芯片⚫传感器⚫电机（含伺服电机）03⚫AI算法⚫云服务⚫典型公司分析⚫ 定义与研究范畴⚫ 产业发展历程⚫ 产业发展现状⚫ 资本分析具身智能产业发展概况01351.1 定义与研究范畴具身智能是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，强调机器与环境的交互能力•根据中国计算机学会（CCF）专家的定义，具身智能（Embodied ArtificialIntelligence, EAI）是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。•人形机器人作为具身智能的典型代表，被视为实现具身智能的最佳载体之一。人形机器人不仅具备感知和决策能力，还能通过机械臂、轮子等执行器与物理世界互动，完成复杂任务。这种结合感知、决策和行动的能力，正是具身智能的核心特征。此外，由于人类设计的世界主要基于人类的生理结构，人形机器人的外形与人类相仿，具备更多的关节和灵活度，使得其与物理世界互动的隐性成本最小化，能够更自然地融入人类环境并执行各种任务。•尽管人形机器人在实现具身智能方面具有显著优势，但并非所有具身智能系统都必须采用人形机器人的形态。具身智能的实现方式多种多样，可以根据具体任务和环境需求选择合适的智能实体形态。例如，在家庭中行驶并与人进行交互的宠物机器人、L4 自动驾驶车等，本质上都具备“具身”和“智能”两种属性。在众多具身智能的实现方式中，基于人形机器人在技术实现、应用前景以及与人类社会的融合潜力等方面的独特优势，本报告将人形机器人作为研究重点。4图示：具身智能的主要产品类型参考资料：36氪研究院根据公开资料整理具身智能机器人自动驾驶载具工业机器人服务机器人人形机器人商用车乘用车具身智能Robotaxi、Robobus、干线物流、末端物流、港口、矿山、环卫等应用场景配送、导览、陪伴、安防等无人机eVTOL61.1 定义与研究范畴具身智能主要依赖于本体、智能体、数据和学习进化框架四大核心要素•具身智能作为人工智能领域的一个重要分支，其核心在于智能体通过物理身体与环境的交互来实现感知、理解、决策和行动。•一般认为，具身智能包括四大核心要素：本体、智能体、数据和学习进化框架。本体是具身智能的物理基础，承担执行感知和任务的实际功能。本体的设计需广泛考虑环境适应性，包括感知、运动和操作执行能力，同时兼顾成本、可靠性和耐用性。智能体，作为具身于本体之上的智能核心，负责感知、理解、决策和控制等核心工作。通过与环境的交互，智能体获取信息，理解问题，并做出决策，最终控制本体完成任务。其技术实现通常基于深度学习、强化学习等先进算法，能够处理复杂的传感数据，提取信息，并生成控制指令。数据是智能体进行感知、理解和决策的基础，泛化的关键在于数据的质量和数量。学习进化框架则是具身智能实现持续进步和适应性的关键。它允许智能体通过与环境的交互来不断学习新知识、优化决策策略并提高任务执行效率。学习进化框架的技术实现通常包括强化学习、进化算法等多种技术，这些技术使得智能体能够在不断变化的环境中不断适应和进化。5图示：具身智能的四大核心要素参考资料：36氪研究院根据公开资料整理03040201智能体智能体需要能够理解和解释来自环境的复杂信息，以便做出适当响应，涉及机器学习、深度学习、强化学习等技术数据数据可能来自本体的传感器，如摄像头、麦克风、触觉传感器等，也可能来自外部环境的其他数据源本体本体设计需要考虑到智能体的运作环境，人形机器人的本体包括四肢、头部、躯干等，自动驾驶汽车本体则是车辆本身及其传感器和执行机构学习进化框架学习进化框架的设计需要考虑智能体的长期发展目标，以确保其在不断变化的环境中的适应性和竞争力。涉及监督学习、无监督学习、强化学习等算法71.2 产业发展历程具身智能产业历经概念萌芽、理论发展、技术突破等发展阶段，现正逐步走向产业应用•具身智能的产业发展历程可以追溯到1950年代的概念萌芽阶段，当时，图灵在其论文中提出了人工智能可能的发展方向，为具身智能的概念奠定了基础。随后，经历了1980年代至1990年代的早期探索与理论发展，罗德尼·布鲁克斯和罗尔夫·普费弗等人的研究为具身智能提供了重要理论支撑。进入2000年代初，具身智能研究开始融合跨学科的方法和技术，如机构学、机器学习、机器人学等，形成了相对完整的学科分支，标志着其进入了跨学科融合与技术突破阶段。2010年代中期，深度学习技术的快速发展为其注入了新的发展动力。2020年以来，具身智能受到科技界和产业界的广泛关注，众多科技巨头及高等学府纷纷投入相关研究。如今，具身智能作为人工智能的重要分支，正逐步走向产业应用，推动专用机器人向通用机器人发展。61950-1980概