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引言2025年3月7日，2025具身智能机器人发展大会在天津国家会展中心隆重举行。本次大会以“智创未来——具身智能机器人产业发展与创新”为主题，吸引了众多专家学者、企业代表和行业从业者的参与。与会者们共同讨论了具身智能机器人产业的发展现状，并深入分析了未来的创新方向。PNP机器人创始人包文涛先生作为嘉宾出席大会，分享了具身智能方向的发展感悟和未来发展趋势。图片
1.具身智能概念及其实现方式具身智能作为一种新兴的智能形态，涵盖了多种类型的智能体，包括人形机器人、单臂机器人、双臂机器人、轮式机器人、四足机器人（机器狗）等。图片
Franka单臂或者双臂成为具身智能操作热点这些智能体通过模拟人类或其他生物的感知、决策和行动方式，实现与物理世界的有效交互。人形机器人通过模仿人类的外形和动作，能够完成诸如行走、抓取等任务；单臂和双臂机器人则专注于特定的操作任务，如工业装配、物流搬运等；轮式机器人以其稳定性和高效性在巡逻、运输等场景中发挥优势；而四足机器人则在复杂地形的探索和救援任务中具有独特的优势。实现具身智能需要综合运用多种技术，包括但不限于先进的传感器技术，如视觉、触觉、力觉等，以实现对环境的全面感知；高效的计算能力和算法支持，如深度学习、强化学习等，以实现对大量数据的处理和智能决策；以及精确的机械控制技术，如关节力控等，以实现对机器人动作的精准控制。图片
单臂工作的场景具身智能体的多样性为其在不同场景中的应用提供了可能。人形机器人因其类人外观和动作，在服务行业、家庭陪伴等领域具有亲和力和适应性；单臂机器人结构相对简单，成本较低，适合于执行特定的重复性任务，如在生产线上进行零部件的抓取和放置；双臂机器人则能够模拟人类的双手协作，完成更为复杂的操作，如在医疗领域进行手术辅助；轮式机器人移动速度快，稳定性高，适用于平坦地面的巡逻、物流运输等任务；四足机器人则能够在崎岖地形、狭窄空间中灵活移动，执行搜索救援、环境监测等任务。这些不同类型的具身智能体，通过各自独特的机械结构和控制方式，共同构成了具身智能的丰富生态。图片
双臂操作场景实现具身智能的关键在于多技术的融合与创新。传感器技术的进步使得机器人能够更加敏锐地感知周围环境，例如高分辨率的视觉传感器能够让机器人精确识别物体的位置、形状和颜色，触觉传感器则使机器人在抓取物体时能够感知接触力和物体表面的纹理，力觉传感器有助于机器人在操作过程中精确控制力度。计算能力的提升和算法的优化为机器人提供了强大的“大脑”，深度学习算法使机器人能够从大量数据中学习模式和规律，强化学习算法则让机器人在与环境的交互中不断优化自身的行为策略。机械控制技术的精确性保证了机器人能够将智能决策转化为精准的动作执行，关节力控技术使得机器人的动作更加自然、灵活，能够适应不同物体和环境的要求。这些技术的协同发展，推动了具身智能从理论研究向实际应用的转化，使其能够在越来越多的领域发挥重要作用。图片
人形机器人操作场景2.协作机器人对具身智能的推动作用协作机器人作为具身智能的前身，在其发展过程中起到了重要的推动作用。从2008年协作机器人兴起，其模块化关节结构与人形机器人、机器狗等智能体在结构上具有一定的相似性，但同时也存在一些差异。协作机器人通常具有多个关节，能够实现灵活的动作，而人形机器人和机器狗则在关节的数量和布置上更加接近人类或动物的生理结构，以实现更自然、更复杂的运动。2015年，模块化关节的价格相对较高，限制了协作机器人的广泛应用。然而，随着技术的不断成熟和成本的降低，协作机器人逐渐在工业和民用领域得到推广。例如，协作机器人的价格从2018年起，从之前较高水平下降到如今的更具竞争力的价位，使得更多企业能够负担得起并应用于实际生产中。图片
协作机器人的发展，2008年是协作机器人出现的元年协作机器人在软件方面的创新也为具身智能的发展奠定了基础。例如，深度视觉技术被广泛应用于物品分拣、质量检测等场景，提高了机器人的感知能力；力控技术则在精密组装、物体抓取等方面发挥了重要作用，使机器人能够更精准地控制力度，适应不同材质和形状的物体。虽然这些技术在早期的应用场景范围受到一定限制，但它们为后续具身智能的发展提供了宝贵的经验和技术积累。协作机器人的发展还培养了大批专业人才，涵盖了软件开发、硬件设计、系统集成等多个领域。这些人才为具身智能的进一步发展提供了强大的人力资源支持，推动了相关技术的创新和应用。图片
人和机器人的互动，展示的协同优势协作机器人在工业自动化中的成功应用，展示了机器人与人类协同工作的可能性和优势。它们能够在生产线上与工人并肩作业，完成诸如零部件装配、物料传递等任务，既提高了生产效率，又减轻了工人的劳动强度。这种人机协作的模式为具身智能在更广泛领域的应用提供了借鉴，促使研究人员更加关注机器人与人类的交互方式和协同效率。此外，协作机器人在医疗、教育、服务等民用领域的探索，也为具身智能拓展了应用思路。例如，在医疗康复领域，协作机器人能够辅助患者进行康复训练，根据患者的动作和反馈实时调整助力，这种自适应控制技术对于具身智能在个性化服务中的应用具有重要的启示意义。3.具身智能的出现与发展脉络具身智能的出现是机器人技术发展的必然趋势，其发展脉络可以追溯到早期的机器人研究。从最初的工业机器人，到后来的移动机器人、服务机器人，再到如今的具身智能机器人，每一步都代表着机器人技术在感知、决策和行动能力上的提升。目前，具身智能正处于快速发展阶段，相关技术不断创新，应用场景不断拓展。每年在机器人领域的顶级学术会议如CORL、RSS、ICRA、IROS等上发表的论文中，机器人操作（manipulation）方向的研究亮点频现。这些研究涵盖了机器人抓取、操作、人机协作等多个方面，展示了具身智能在学术研究和实际应用中的广阔前景。例如，在ICRA 2024上，有多篇论文聚焦于机器人在复杂环境下的操作能力提升，提出了新的算法和模型，以实现更高效、更精准的机器人操作。图片
机器人的操作一直是关注的热点具身智能的发展脉络体现了技术演进的逻辑和需求驱动的双重作用。早期的工业机器人主要侧重于在结构化环境中执行重复性、高精度的任务，如汽车制造中的焊接、喷漆等，这些机器人通常具有刚性的机械结构和固定的动作程序，与人类的交互较少。随着制造业向柔性化、智能化方向发展，以及服务领域对自动化的需求增加，机器人开始向更加灵活、智能的方向进化。移动机器人的出现使得机器人能够在动态环境中自主导航，完成巡逻、配送等任务；服务机器人则在家庭、医疗、教育等领域为人类提供各种服务，它们需要具备一定的感知和交互能力，以适应复杂多变的民用环境。具身智能机器人则进一步整合了多种技术，强调机器人在感知、认知和行动上的全面能力，使其能够在复杂环境中自主地完成多样化任务，与人类和其他机器人进行有效的协作。图片
ROMMAN框架网络经过训练可以提高任务级场景理解能力具身智能当前的发展亮点主要集中在几个方面。在感知能力上，机器人通过多模态传感器的融合，能够更加全面、准确地感知环境信息，包括视觉、听觉、触觉等多种模态，实现了对物体的识别、定位以及对环境的三维重建。在决策能力上，基于深度学习和强化学习的算法使得机器人能够从大量的数据中学习模式，并在不确定的环境中做出合理的决策，例如在动态场景中规划最优的行动路径。在行动能力上，新型的机械结构和控制技术让机器人的动作更加灵活、自然，能够完成诸如抓取柔软物体、在复杂地形上行走等精细操作。每年的机器人顶级学术会议集中展示了这些亮点成果，CORL会议侧重于机器人学习与环境交互的研究，RSS会议聚焦于机器人的科学基础和前沿技术，ICRA和IROS则涵盖了机器人技术的各个方面，包括理论研究、算法开发和实际应用。这些会议为研究人员提供了交流和合作的平台，推动了具身智能技术的快速发展。4.具身智能当前的创新及计算机方向的引领作用在具身智能当前的创新中，计算机方向的引领作用尤为突出。斯坦福大学李飞飞团队、伯克利的Chelsea Finn、Sergey Levine团队以及CMU人工智能方向等在该领域开展了前沿性的研究工作。斯坦福大学李飞飞团队在视觉识别和机器学习方面取得了显著成果，为具身智能的感知和理解能力提供了强大的技术支持。例如，他们在视觉特征提取、图像识别等方面的研究，使机器人能够更准确地识别和理解周围的环境。伯克利的Chelsea Finn团队专注于机器人学习和适应能力的研究，提出了多种创新性的算法，使机器人能够通过自我学习和经验积累不断提升操作性能。Sergey Levine团队则在机器人强化学习和控制方面做出了重要贡献，通过开发高效的强化学习算法，使机器人能够在复杂任务中实现自主优化和决策。CMU人工智能方向的研究团队在多模态感知、机器人规划等方面开展了深入研究，为具身智能的综合发展提供了全面的技术支持。图片
斯坦福大学李飞飞组 ReKep提出”空间智能”概念计算机方向的研究为具身智能带来了新的思路和方法。传统机械电子、控制等方向主要关注底层控制，致力于提高机器人的机械精度和控制稳定性，而计算机方向的研究则更加注重高维度操作和智能决策。例如，通过深度学习算法，机器人能够直接从原始数据中学习特征和模式，而无需像传统方法那样依赖于手工设计的特征提取。在机器人规划方面，机器人大模型的应用使得机器人能够在复杂环境中进行长期规划和决策，考虑更多的约束条件和不确定性因素，生成更加优化和可行的行动方案。这种从高维度进行建模和规划的能力，是之前机器人发展所未充分涉足的领域，为具身智能的发展开辟了新的方向。图片
传统高动态响应的底层控制图片
以神经网络发展的高维度控制具身智能的发展热潮还得益于机器人大模型的加持。大模型通过在大规模数据上进行预训练，学习到了丰富的知识和模式，为机器人的规划和决策提供了强大的支持。例如，在复杂的物流仓储场景中，机器人需要根据货物的位置、数量、优先级等多种因素制定最优的搬运和存储策略，大模型能够帮助机器人快速生成高质量的规划方案。同时，大模型还能够实现知识的迁移和共享，使得机器人在不同任务和环境中的学习和适应能力得到提升。这种创新不仅提高了机器人的智能化水平，也为具身智能在更多领域的应用提供了可能。5.民用场景与工业场景的需求分析在具身智能的应用场景中，民用和工业场景都具有广阔的发展前景，但两者的需求侧重点有所不同。从整体市场需求来看，工业场景目前对具身智能的需求相对更为迫切和明确。工厂中存在大量的单臂和双臂组装场景，但目前的机器人技术在这些场景中的应用仍存在一定的局限性。大多数现有的机器人操作仍偏向于简单的pick and place操作，对于一些需要高精度力控和复杂操作的任务，如电子插接件力控组装，传统方式往往难以达到预期的成功率。而具身智能学术界已经在这方面取得了一些创新性成果，例如伯克利的LUO JIANLAN的论文中提出的新型算法和模型，为解决这些技术难题提供了新的思路和方法。因此，面向工业发展，具身智能具有进一步扩展的强大动力，能够满足工厂中更多复杂和精细的操作需求，提高生产效率和产品质量。图片
工业精密力控装配的新思路-抛弃传统力控“Blind Search”方式民用场景对具身智能的需求则更加多样化和个性化。在家庭环境中，具身智能机器人可以作为家庭助手，完成诸如清洁、烹饪、照顾老人和儿童等任务，提高生活质量。在医疗领域，具身智能机器人能够辅助医生进行手术操作，或者为患者提供康复训练和护理服务，提升医疗服务的精准度和效率。在教育领域，具身智能机器人可以作为教学工具，激发学生的学习兴趣，培养他们的科学素养和实践能力。此外，具身智能机器人在物流配送、安全巡逻等民用领域也有广泛的应用潜力。虽然民用场景的需求不如工业场景那样集中和明确，但随着技术的进步和成本的降低，民用市场对具身智能机器人的接受度和需求量有望逐步增加。图片
Franka双臂民用场景6.具身智能在工业场景中的应用挑战与动力具身智能的核心目标是使机器人能够实现自主操作，以满足工业生产中的多样化需求。目前，工厂中的许多操作场景仍然依赖于人工完成，或者由传统的自动化设备执行简单的重复任务。例如，在电子设备制造过程中，大量的电子插接件组装工作需要工人具备高度的精细操作技能和耐心，而传统的自动化设备由于缺乏足够的灵活性和适应性，难以胜任这些任务。具身智能机器人通过其先进的感知、决策和控制能力，能够精确地完成这些复杂的组装工作，提高生产效率和产品质量。图片
工厂车间典型场景具身智能在工业场景中的应用动力主要来自于以下几个方面。首先，制造业向高端化、智能化转型的需求促使企业寻求更加先进的生产技术，具身智能机器人能够帮助企业实现生产过程的自动化和智能化升级，降低人力成本，提高生产效率。其次，市场竞争的加剧要求企业具备更快的响应速度和更强的柔性生产能力，具身智能机器人能够快速适应产品型号和生产流程的变化，实现小批量、多品种的生产模式。最后，政府对智能制造产业的政策支持也为具身智能在工业领域的应用提供了良好的发展环境，鼓励企业加大对相关技术的研发和应用投入。7.具身智能机器人的数据集发展数据集对于具身智能机器人的发展至关重要，然而目前其积累速度相对缓慢。这主要是因为具身智能机器人的数据需要从物理世界中获取，涉及到复杂的场景搭建和实际操作，整个过程周期较长且成本较高。目前，具身智能机器人的数据集主要以单臂、双臂和人形机器人为主。一些知名的开源数据集如OPEN-X EMBODIMENT、DROID、ROBOMIND以及智元的数据集等，为研究人员提供了宝贵的数据资源，推动了具身智能技术的发展。这些数据集包含了机器人在不同场景下的操作数据、感知数据等，有助于研究人员开发更智能的算法和模型，提升机器人的自主操作能力。图片
OPEN-X EMBODIMENT机器人数据集具身智能机器人数据集的构建面临多方面的挑战。首先，数据的多样性是一个关键问题。不同的工业和民用场景具有各自独特的环境特征和任务要求，机器人在这些场景中产生的数据差异较大。为了使机器人能够适应多种场景，数据集需要涵盖丰富的场景类型和任务模式，这增加了数据采集和整理的难度。其次，数据的质量和标注也是重要环节。高质量的数据需要准确地反映机器人的感知和操作信息，而标注工作则需要专业的知识和大量的时间投入，以确保数据的准确性和可用性。此外，数据的安全性和隐私保护也是在数据集发展过程中需要关注的问题，特别是在涉及企业核心技术和用户个人隐私的场景中。图片
机器人数据集单臂/双臂数据集采集场景以FRANKA机器人为主的七轴力控机器人在具身机器人的数据集发展中起到了引领作用。FRANKA机器人凭借其高精度的力控能力和灵活的关节结构，能够生成高质量的数据集，为研究人员提供了丰富的实验和研究基础。PNP机器人作为FRANKA机器人的合作方，也将积极参与推动机器人的数据集发展，进一步促进具身智能技术的创新和应用。通过与科研机构、企业等多方合作，共同构建更加完善和多样化的数据集，将为具身智能机器人技术的快速发展提供强大的数据支持，加速其在工业和民用领域的广泛应用。图片
PNP机器人具身数据集采集参考总结PNP机器人结合本身开发Franka机器人为主的数据集采集方案，在具身智能这个方向也有了清晰人收。PNP机器人创始人包文涛先生在“2025具身智能机器人发展大会论坛环节也表示，“具身智能方向目前的发展的如火如荼，有前期协作机器人发展的结果，也有来自于计算机技术和大模型的创新，民用和工业场景都成为最具有前景的发展方向，于工业而言，工厂存在大量单臂、双臂、人形场景，缺少机器操作策略，更成为将来机器人部署的动力。”目前来看，以FRANKA机器人为主的七轴力控机器人，在具身机器人的数据集发展当中，起到了引领作用。PNP机器人作为思灵和旗下FRANKA机器人金牌合作方，将一起助力推动机器人的数据集的发展。相关机器人数据集咨询可以联系PNP机器人或者思灵机器人。以FRANKA机器人为例，通过遥操作生成数据集是一种有效的方法。FRANKA机器人具备高精度的力控能力和灵活的关节结构，能够精确地执行复杂任务。在遥操作过程中，操作员使PNP机器人摇杆等设备远程控制机器人，其动作和感知数据被实时记录，包括关节角度、扭矩、末端执行器位置以及视觉信息等。这些数据经过标注和整理后，可用于训练机器人模型，使其能够自主完成类似任务。例如，RoboMIND数据集包含55,000条真实世界的演示轨迹，涵盖279个不同任务和61个独特对象类别，为训练通用机器人策略提供了丰富的数据支持。图片
PNP机器人关注具身智能方向的发展具身智能作为机器人技术发展的前沿方向，具有巨大的潜力和广阔的应用前景。从2025具身智能机器人发展大会可以看出，具身智能在工业和民用场景中都受到了广泛关注。具身智能的发展离不开前期协作机器人的技术积累和推动作用，同时也受益于计算机技术和大模型的创新。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，具身智能有望在更多领域实现突破，为人类社会的发展做出更大的贡献。图片
具身智能策略和方案精华汇总：1、具身智能数据配置方案：具身方案和配置：基于“扩散策略”模仿学习训练机器人以及常用配置方案2、UMI在FRANKA机器人上通用方案技术分享：UMI机器人操作通用框架在Franka机器人上的配置方法3、主流物理引擎和仿真平台介绍主流仿真平台——18种具身智能机器人仿真平台一文汇总4、Geesis物理引擎最近超火，参考开源生成式物理引擎Genesis：CMU 机器人研究所提升具身智能研究效率，机器人学、具身AI和物理AI应用的强大工具5、Franka机器人10个基本问题-中国区业务和思灵重启Franka机器人中国业务全新启航——Franka机器人的10个基本问题，一文掌握归来的力控机器人最新产品和趋势6、协作机器人安全问题-PNP机器人协作机器人-激烈的市场谁能杀出重围（三） ——机器人的安全性问题的来源和如何保证7、Franka机器人常见的10个技术问题-硬件技术要点分享：Franka机器人常见的10个问题——硬件篇，一文干货汇总。8、ROS Con中国区会议 PNP机器人分享具身智能策略RosCon中国站：探索具身智能新高度——机器人在数据收集与学习策略中的优势和机会9、未来七轴机器人和六轴机器人谁会主流？未来七轴机器人会占据主流？深度解析具身智能方向当前六轴机器人和七轴机器人的区别，七轴力控机器人发展会加快吗？10、机器人大讲堂：PNP和Franka机器人过去、现在和未来具身直播活动：机器人大讲堂联合PNP机器人关于Franka机器人具身智能专题直播讨论PNP机器人：知识共享，智绘未来！ 本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请点击举报。七煌配资,新手炒股配资平台,658配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
