2025具身智能如何发展？与矿业关系几何？(1)
2025具身智能如何发展？与矿业关系几何？
随着人工智能技术的飞速发展，具身智能（Embodied AI）作为人工智能与机器人技术深度融合的新兴领域，正逐步成为科技产业的新热点。本文结合甲子光年《2025具身智能行业发展研究报告之一：具身智能技术发展与行业应用简析》，并结合矿山行业的实际需求，对具身智能在矿山领域的应用进行展望。
一、具身智能行业深度解析
（一）具身智能的定义与特点
具身智能指具备物理载体的智能体，强调智能体与物理环境的交互。在与物理世界的交互过程中，具身智能通过感知、控制和自主学习来积累知识和技能，形成智能并影响物理世界的能力。其关键在于“具身认知”，即智能是通过身体和环境的交互过程中产生的，不能脱离实体。具身智能主要以各种智能机器人的形态出现，融合了机器人领域与计算机领域下的多个学科，是所有学科发展到相当成熟度之后才涌现出的能力。
（二）具身智能的发展背景
多因素驱动
市场需求庞大：全球范围内工业机器人与服务机器人市场规模巨大，且随着人口老龄化问题日益突出，年轻一代不愿在恶劣环境中工作，具身智能机器人将成为解决劳动力短缺问题的重要途径。高盛预测，2035年全球人形机器人的总体可用市场（TAM）将达到380亿美元，预计出货量为140万台。
政策支持：国家和地方政策稳定推出并施行，从顶层优化机器人产业结构，促进产业链协同，聚焦底层技术、应用及创新驱动。如工信部等17部门发布的《“机器人+”应用行动实施方案》，以及上海市、北京市等地出台的相关政策，均对具身智能机器人产业给予了大力支持。
产业集群效应：我国制造业集群产业链完善，可大幅缩短研发周期，降低成本。同时，地方在土地、信贷、财政等方面给予大力支持，形成了良好的产业生态。
技术突破
大模型与生成式AI技术：随着多模态大模型技术的突破性进展，具身智能机器人能够自主进行判断和识别，执行复杂的多阶段语义推理任务。生成式AI技术则在环境感知、自主决策、学习与适应等多个方面为具身智能提供了有力支持。
软硬件深度融合：具身智能机器人的性能表现高度依赖于软件与硬件的全方位进化。从基础材料科学到人机交互技术，从多模态感知大模型到高精度机器人运动控制算法，软硬件多个层面的技术积累与快速进步推动了具身智能的发展。
（三）具身智能的发展现状
技术萌芽期
根据Gartner技术成熟度曲线，当前的具身智能仍处于技术萌芽期。虽然受大模型技术的推动成为科技产业的热点，但初创公司技术和商业化路径还没有找到有效方案，在成本、技术等层面仍然需要攻坚克难。
投资热潮
2024年迎来具身智能投资热潮，本体与具身模型受到资本青睐。头部人形机器人的本体研发集成厂商已经经历多轮融资，估值较高。行业整体投资热点正从人形机器人本体向具身智能模型和其他上游零部件迁移。
产业链生态
具身智能产业链复杂且充满活力，包括硬件、软件以及软硬件集成等多个环节。不同技术背景的科技企业聚焦具身智能，其技术基因、产品形态、性能表现及应用场景的差异性正在帮助它们融入工业、服务、特种应用等各类型应用场景。
（四）具身智能的应用场景与代表厂商
应用场景
工业制造：具身智能机器人能够有效提升工厂生产任务的灵活性与适应性，并在作业过程中实现自主学习，不断增强其复杂任务执行能力与操作精度。如微亿智造和配天机器人在工业制造领域的应用案例，均展现了具身智能机器人的巨大潜力。
服务场景：服务场景更加开放，相关任务更加多样化、不可预测，需要机器人具备更强的自主决策能力与泛化适应性。随着人形机器人在媒体和日常生活中的曝光度增加，消费者对人形机器人的接受度和期待值也在提高，未来有望应用于家庭服务、商业服务等多个领域。
代表厂商
英伟达：凭借AI训练芯片在人工智能算力领域的领先地位，英伟达正在从多个方面部署具身智能，包括计算平台的升级、多模态大模型的研发、软件开发工具包的发布和对外具身智能机器人公司的投资，正在形成一个完整的具身智能底层技术生态体系。
Google DeepMind：其RT-2模型能够从机器人数据和网络数据中学习，将知识转化为机器人控制的通用指令，实现了从视觉语言模型到机器人动作输出的直接转化，提升了机器人控制的泛化能力和语义推理能力。
Physical Intelligence：致力于将通用人工智能引入物理世界，开发大规模的人工智能模型和算法，为机器人提供动力。其发布的通用机器人基础模型π0，能够实现零样本学习的任务处理能力以及复杂任务执行能力。
（五）具身智能的发展挑战与技术趋势
发展挑战
数据获取难题：高质量机器人数据集缺失，收集真实世界的机器人数据耗时且昂贵，仿真数据暂未解决sim-to-real gap，3D数据集建设也仍旧缓慢。
模型能力待提升：当前的多模态大模型仍然处于快速发展中，语言、视觉、触觉等多模态融合感知能力尚浅，无法支撑机器人在开放场景的运行。
技术路线不确定：具身智能的发展路径尚未明确，不同技术路线之间的优劣势仍需进一步探索。
技术趋势
端到端大模型：通往One-Model端到端大模型是个循序渐进的过程，需要逐步攻克数据规模、模型泛化性、响应速率等问题。
