3个月！搞透具身大脑+小脑算法

在通往通用人工智能（AGI）的探索中，具身智能逐渐成为关键方向之一。相比于传统的预设动作序列不 同，具身智能强调智能体与物理环境的交互与适应，聚焦于如何让智能体具备在物理世界中感知环境、理 解任务、执行动作并反馈学习的能力。 具身智能的技术演进 具身智能技术的发展经历了从低层感知到高层任务理解与泛化的持续演进，其核心目标是不断提升机器人 在真实世界中自主感知、理解和行动的能力。 第一阶段： 技术研究主要聚焦于抓取位姿检测（Grasp Pose Detection），通过点云或图像预测合适的末端 执行器姿态，实现静态物体的抓取。然而这一阶段的策略多为单步决策，缺乏对任务上下文和动作序列的 建模，难以胜任复杂操作任务。 第二阶段： 技术研究逐步迈入行为克隆（Behavior Cloning）阶段，机器人可以借助专家演示数据学习从感 知到控制的端到端映射，具备了模仿人类完成复杂任务的能力。但这一阶段也暴露出了泛化能力弱、误差 累积、在多目标场景中表现不佳等问题。 国内外相关领域产业分析 近2年，许多具身明星团队陆续出来创业，成立了多家非常有价值的公司。星海图、银河通用、逐际动力等 团队陆续从实验室走向商业和工业界， ...