信息服务行业专题报告：EAI（具身智能）：驱动通用人工智能与机器人产业的关键技术

2024-11-28 18:12:23上传人：La**k!
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EAI构建新概念，相关政策推动技术发展：具身智能（EmbodiedAI，EAI）由艾伦·图灵于1950年提出，通过“具身图灵测试”验证智能体是否能处理物理世界的复杂性。具身智能体不同于仅在网络空间中运作的非实体人工智能，它们结合了多模态大模型（MLMs）和世界模型（WMs），具备强大的感知、交互和规划能力，能够在虚拟和物理环

1. 发展路线： EAI 构建新概念，相关政策推动技术发展
2. 技术背景：从模拟、感知、交互三方面训练 EAI
2.1 EAI 概念解析，虚拟与物理环境的结合
2.2 具身模拟器（ Embodied Simulator ）
2.2.1 通用模拟器（ General Simu lator ）
2.2.1 基于真实世界的模拟器（ Real -Scene Based Simulators ）
2.3 具身感知（ Embodied Preception ）
2.3.1 视觉同步定位和绘图 (vSLAM)
2.3.2 3D 视觉定位
2.3.3 视觉语言导航（ V isual Language Navigation ）
2.3 具身交互（ Embodied Intereaction ）
2.4 具身智能全面落地仍需解决四大难题
3. 应用场景：具身智能产品多样，覆盖广阔市场
3.1 固定基座机器人：全面赋能实验室与工业场景
3.2 轮式 /履带式机器人：高机动性适应复杂道路环境
3.3 四足机器人：龙头制造商占据大量市场份额
3.4 人形机器人：未来拥有强大潜力，技术仍需探索
4. 潜在标的：美国商业化更为成熟，中国仍需探索
4.1 Figure AI ：获巨头投资，技术不断成熟
4.2 特斯拉 Optimus ：优先赋能特斯拉工厂
4.3 宇树科技：技术领先，覆盖场景多元
4.4 中科创达：布局端侧智能 +机器人
4.5 有鹿机器人：引入 “通用智能大脑 ”概念
4.6 科大讯飞：讯飞超脑计划，让机器人走向通才
4.7 海康威视：视觉与移动机器人提供商
4.8 比亚迪电子： AMR 提供物流解决方案
5. 投资建议
6. 风险提示
行业研究· 信息服务行业
请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明
图目录
图 1 中美机器人企业落地进度一览
图 2 基于 MLM 和 WM 的具身智能框架
图 3 通用模拟器的例子
图 4 Isaac Sim 架构
图 5 Isaac Sim 工作界面
图 6 Isaac 模拟机械手臂
图 7 Isaac 模拟无人机飞行
图 8 基于真实世界的模拟器实例
图 9 ThreeDWorld （ TDW ）设计展示
图 10 多智能体互动和 VR 能力
图 11 vSLAM 架构展示
图 12 3D 视觉定位中的分级定位
图 13 共视聚类概念展示
图 14 NaV id 架构图
图 15 EQA 任务例子
图 16 ROMAN 框架的功能
图 17 ROMAN 从错误中恢复的效果展示
图 18 2013 年 -2023 年亚马逊机器人应用数量
图 19 KIVA 机器人构造
图 20 2018 年 -2022 年中国移动机器人市场规模
图 21 2022 年中国移动机器人市场规模分布情况
图 22 四足机器人发展路线
图 23 人形机器人产业各大关联厂商
图 24 人形机器人应用展望
图 25 2024 -2035 年人形机器人市场规模预测
图 26 Figure AI 第一代与第二代机器人
图 27 语音模块的工作模式解析
图 28 特斯拉 Optimus 自主工作
图 29 宇树科技产品一览
图 30 CES2024 宇树科技产品展示
行业研究· 信息服务行业
请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明
图 31 中科创达机器人产品
图 32 有鹿机器人具身智能大模型
图 33 有鹿机器人打造 “通用大脑 ”概念
图 34 科大讯飞机器人平台架构
图 35 科大讯飞超脑计划 2030
图 36 海康威视移动机器人产品一览
图 37 比亚迪电子 AMR 机器人
表目录
表 1 实体人工智能和非实体人工智能
表 2 政策推动人工智能技术发展
行业研究· 信息服务行业
请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明
1. 发展路线： EAI 构建新概念，相关政策推动技术发展
具身智能（ Embodied AI ）最初是由艾伦 -图灵（ Alan Turing ）于 1950 年提出的 “具身
图灵测试 ”（Embodied Turing Test ），旨在确定智能体是否能够展现出解决虚拟环境中问
题的能力，而且能够驾驭物理世界的复杂性和不可预测性。网络空间中的智能体通常被
称为非实体人工智能，而物理空间中的智能体则是实体人工智能。多模态大模型（ MLMs ）
的最新进展为具身模型注入了强大的感知、交互和规划能力，从而开发出能与虚拟和物
理环境积极交互的通用具身智能体和机器人。因此，具身智能体被广泛认为是 MLMs 的
最佳载体，目前最有代表性的具身模型是 RT-2和 RT-H。
表 1 实体人工智能和非实体人工智能
智能体种类适应环境物理实体描述代表性的智能体
非实体网络空间无认知与物理实体相分离 ChatGPT, RoboGPT
实体物理空间机器人、汽车、其他
设备认知融入物理实体 RT-1,RT -2,RT -H
资料来源： Yang Liu 《Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI 》， HTI
要让 AI 像人类一样理解这个物理世界，它必须能够以人类的方式解释和理解场景。
比如，当 AI 被放置在一个房间里时，它需要能够像人类那样分析和解读周围的环境。另
外，在不同领域之间建立联系，或者试图发现新知识时，传统的预编程和特定领域的专
业系统已经无法满足需求。这些系统受到现有内置知识的限制，很难实现新的发现、创
新和创造。让 AI 变得更聪明的关键在于利用 “想象力 ”，其实就是人类和其他动物依靠
世界的现有模式生成的想法，它是一个非常强大的规划工具。为了让 AI 有效地规划，它
需要构建一个关于世界的模型（ WMs ），并能够利用这个模型进行推理和决策。因此，
具身认知至关重要。系统需要通过具身认知来获取知识，并进一步生成抽象的认知。
表 2 政策推动人工智能技术发展
地区文件名称发布时间具体内容
上海《上海市智能机器人标杆企
业与应用场景推荐目录》 2023 年 3月
各区产业主管部门支持推动以机器人为代表的智能终端产业发展，培育一流营
商发展环境。力争到 2025 年，上海市将打造 10 家行业一流的机器人头部品牌、
100 个标杆示范的机器人应用场景、 1000 亿元机器人关联产业规模。
上海
《上海市推动制造业高质量
发展三年行动计划
（2023 -2025 年）》
2023 年 6月瞄准人工智能技术前沿，构建通用大模型，面向垂直领域发展产业生态，建设
国际算法创新基地，加快人形机器人创新发展。
北京《北京市机器人产业创新发
展行动方案 2023 -2025 年》 2023 年 6月
加紧布局人形机器人，对标国际领先人形机器人产品，支持企业和高校院所开
展人形机器人整机产品、关键零部件攻关和工程化，加快建设北京市人形机器
人产业创新中心。以人形机器人小批量生产和应用为目标，打造通用智能底层
软件及接口、通用硬件开发配套设施等基础条件，集中突破人形机器人通用原
型机和通用人工智能大模型等关键技术。
北京《北京市促进机器人产业创
新发展的若干措施》 2023 年 8月
由机器人骨干企业牵头，整合国内外一流创新资源，组建人形机器人创新中心，
开展关键共性技术研究。支持机器人企业与 “智能机器人与系统高精尖创新中
心”联合开展产业化攻关。
资料来源：上海市经济和信息化委员会，上海市人民政府，北京市人民政府， HTI