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課程背景

由大語言模型帶動的人工智能第二波大爆發勢必在未來十年內席卷全球所有產業，而同一時期人型雙足機器人也同樣取得了突破性的進展，這使得“具身智能”這個融合人工智能與機器人學的領域成為重中之重的一個探索與投資方向。

課程收益

1.理解具身智能的核心概念及其與傳統人工智能的區別

2.探討具身智能的理論基礎和多學科交叉背景（如認知科學、機器人學、神經科學）

3.掌握具身智能在機器人學、交互系統和人工智能中的應用

4.展望具身智能的未來發展方向及其投資機會

學習對象

1.企業高管

2.產品與技術負責人

課程大綱

一、課程導論

1.什么是具身智能？基本定義及重要性

（1)基本定義：智能不是孤立于身體和環境，而是通過感知、行動和環境的交互而產生。

（2)核心思想：智能體（生物體或機器人）必須通過其身體與環境產生交互，智能由此涌現。

2.具身智能與傳統人工智能的區別：符號主義 vs 具身認知

（1)對比傳統人工智能的符號主義方法（Symbolic AI）。

（2)為什么需要從“身體”出發理解智能？

3.具身智能的三大應用場景：

（1)機器人學：機器人通過身體與環境交互完成復雜任務（如行走、攀爬）。

（2)虛擬環境：在虛擬環境（如游戲、仿真）中訓練AI Agent完成具身化任務。

（3)自動駕駛：將物理環境中的感知與行動結合，優化車輛導航和安全性。

二、具身智能的理論基礎

1.多學科背景：

（1)認知科學：具身認知理論（Embodied Cognition）

1)人類的大腦如何通過身體感知世界

2)動態系統理論（Dynamic Systems Theory）

（2)神經科學：感覺-運動循環的作用。

1)感覺（Perception）如何與動作（Action）聯結。

2)鏡像神經元的發現及啟示。

（3)哲學：現象學對具身智能的啟發。

1)“身體”作為理解世界的核心。

2)Merleau-Ponty的“身體-主體性”理論。

2.重要理論：

（1)行為主義機器人（Behavior-based Robotics）

1)Rodney Brooks的“智能無需表征”（Intelligence without Representation）。

（2)生態心理學（Ecological Psychology）

1)Gibson的“直接感知”（Direct Perception）與“可供性”（Affordance）。

3.案例研究：從Shakey到現代具身系統。

三、空間智能（Spatial Intelligence）——感知與行動的耦合

1.場景理解模型：

（1)通過視覺信息推理物體的空間關系，幫助AI完成復雜的空間導航和任務規劃

（2)案例：ImageNet和近期的3D場景重建項目

2.SLAM技術：

（1)通過空間智能提供精確的環境建模，幫助機器人完成定位和路徑規劃

（2)案例：自動駕駛中的激光雷達導航

3.感知-行動閉環：

（1)感知與行動如何相互作用。

（2)動態環境中感知和行動的實時調整。

4.環境的動態影響：

（1)環境不僅是智能體的輸入，而且是學習和適應的關鍵。

5.自主學習與適應：

（1)強化學習（Reinforcement Learning）在感知-行動中的作用。

（2)自主探索行為（Curiosity-driven Learning）。

四、具身智能的系統構建

1.硬件與身體形態：

（1)傳感器：視覺、觸覺、聽覺及其他感官。

（2)致動器：肢體、柔性材料和機械組件。

（3)身體形態如何影響智能表現（如地形適應的四足機器人）。

2.軟件與控制：

（1)控制算法：分布式控制與集中式控制。

（2)實時響應系統：如何實現低延遲、高精度的感知與行動。

3.案例分析:

（1)四足機器人如何實現穩定行走。

（2)柔性機器人如何通過形態適應環境。

五、具身智能的商業落地

1.機器人學：自主機器人、服務機器人與協作機器人。

2.人機交互：具身虛擬助手、增強現實與混合現實。

3.醫療領域：康復機器人、假肢控制與人體增強。

4.案例分析：OpenAI的Dactyl項目、軟體機器人。

六、深度學習與具身智能的結合

1.深度學習與具身智能的交叉：

（1)深度強化學習（Deep Reinforced Learning）如何優化感知-行動循環。

（2)自監督學習（Self-Supervised Learning）在具身智能中的應用。

2.多模態學習：

（1)將視覺、觸覺、聲音等多種感官數據結合起來。

3.模擬環境中的訓練：

（1)使用工具（如MuJoCo、PyBullet）進行具身任務的強化學習

七、具身智能行業現狀

1.全球具身智能（機器人）產業圖譜

（1)上游：核心零部件（傳感器、芯片、伺服系統）

（2)中游：機器人本體制造商、系統集成商

（3)下游：工業、服務、消費級場景應用

2.國內外頭部企業分析

（1)國外：波士頓動力、特斯拉、Figure AI

（2)國內：宇樹科技、智元、優必選

八、具身智能行業的投資邏輯與機會

1.產業鏈投資邏輯：

（1)核心零部件國產替代（力矩傳感器、精密減速器）

（2)具身大模型開發平臺

（3)垂直場景解決方案（倉儲物流、醫療手術）

（4)仿真訓練與數字孿生工具鏈

2.未來趨勢投資邏輯：

（1)技術融合：腦機接口+具身智能的想象空間

（2)成本下降曲線：何時迎來消費級爆發點？

（3)投資窗口期判斷：硬件先行還是軟件為王？

3.項目評估標準：

（1)技術壁壘評估：專利布局、研發團隊背景

（2)商業化驗證：客戶粘性、訂單增長曲線

（3)卡位能力：是否具備平臺化潛力

專家老師

達闥機器人早期投資人兼董事會成員，騰訊即時通訊部（QQ）總經理、騰訊云創始副總裁、AI創業公司CEO

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