迅慧博智能投研行业|深度|研究报告2025年5月26日具身智能行业深度：技术路线、市场机产业链及相关公司深度梳地行业研究报告随着人工智能技术的飞速发展,具身智能正逐渐成为科技领域的前沿热点。具身智能融合了人工智能。机器人技术、机器学习、感知科学等多学科知识，通过物理最体与环境的交互，实现自主学习与智能决策，展现出巨大的应用潜力和商业价值。从工业自动化到家庭服务，从医疗康复到公共安全，具身智能本报告深入剖析了具身智能行业的全貌，报告从行业概述出发，详细梳理了具身智能的定义，核心要素发展历程,进一步分析了推动其快速发展的关键驱动因素。同时,报告深入探讨了具身智能的行业现状市场规模预测、技术路线选择，以及产业链上下游的构成与发展趋势。此外,报告还聚焦于具身智能领域的相关企业,分析其业务布局、技术优势与市场表现,并探讨了行业面临的挑战与未来技术趋势。为驱动因素..........行业现状及规模预测.五六七八九、产业链分析.....市场机遇....·相关公司浴发展挑战及技术趋势.....39参考研报41慧博智能投研一、行业概述1、具身智能:人工智能+机器人等物理实体具身智能(Embodied Artificial Inteligenc,EAI)是指有物理载体的智能体,在与物理世界的交互过程中，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。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,其中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一1/42
慧博智能投研行业|深度|研究报告2025年5月26日图:具考智能的主要产品类型商用车具身服务机器人乘用车自动驾驶载具具身智能机器人无人机人形机器人eVTOL2、四大核心要素及应用体现具身智能由四个核心要素组成;本体、智能体、数据和学习进化框架。具身智能指的是那些能够感知周围环境、进行智能交流以及规划行动的智能系统。从机器人的角度出发，具身智能在机器人上的应用体现可以划分为三阶段:感知、推理、执行图表:具身智能的划分环境智能体仿真环境感知具体分为Sim2Res环境反馈推理具身向答基于大模型从交互中学习执行学习交互数据基于学习资料来源:哈尔滨工业大学。中泰证券研究所(1)具身感知机器人需要具备环境感知能力，依据感知对象的不同，可以分为四类:物体感知、场景感知、行为感知表达感知。具身感知的过程主要包括以下几步。2/42
慧博智能投研行业|深度|研究报告2025年5月26日感受信息信息的表示/建模/重建信息理解下游任务物体感知RGB相机佼接结构、物理属性信息3D相机(主动探索、主场景感知关系理解、时序变化检测动定位、场景的表示）麦克风主要基于2D图片和深度社交导航、自动驾行为感知触觉传感器人机协作热传感器表达感知(2)具身推理具身感知的过程主要包括以下几步:任务规划、导航、具身问答任务规划：任务规划(TaskPlanning)是具身智能的核心任务之一,将抽象的非可执行人类指令转换为具体的可执行技能。这一步骤的完成需要两步:1)将人类指令分解为机器人可执行的技能,2)执行技能结合大模型的任务规划:大模型作为转换器、大模型作为分解器。作为转换器:LLM+P,用LLM将状态信息描述成PDDL语言再进行规划，取代以往需要人工针对实际问题书写PDDL语言对任务进行建模:作为规划器:可以zero-shot进行任务规划。国表:任务规划将人类指令转提为可执行核维.888资料来源:哈尔滨工业大学,中秦证券研究所具身导航(EmbodiedNavigation);智能体在:D环境中移动完成导航目标早期的具身导航，通过构建一系列基于规则的组件和算法，实现有效的环境感知、定位、路径规划和避降。而基于学习的导航则利用深度学习与强化学习技术，提高模型对复杂环境和新场景的泛化能力。不同于传统算法依赖预定义的规则和手工设计的特征,基于学习的导航算法从大量数据中学习环境特征和导航策略，实现强自适应性和高灵活性。视觉导航:基于学习的导航的一个重要分支，它依靠计算机视觉来理解环境信息并做出导航决策。视觉语言导航:通过自然语言指令和视觉图像进行导航的任务，其目标是开发一种能够与人类进行自然语言交流并在现实3D环境中导航的具身智能体。1)大模型出...
