机器人的大脑：从 LLM 到世界模型 20250811 摘要 具身智能模型架构主要分为三类：完全端到端大模型（如特斯拉 FSD、 谷歌 RT、英伟达 Grok01），多模态融合大模型（VLM、VOA），以 及加入触觉传感器的数据融合大模型（VL-T）。完全端到端模型依赖海 量数据和强大算力，多模态融合模型集成文本、图像和动作信息，触觉 传感器模型提升操作精度。 数据在具身智能中至关重要，数据量决定场景泛化能力，多模态数据 （包括物理量信息如动作和触觉数据）使机器人能执行实际操作。数据 需求和多模态数据处理对算力提出极高要求，限制了高级系统的开发。 企业采用人形机器人模型面临的主要挑战包括数据需求量大、算法复杂 度高以及系统之间的连接和解耦问题。分层端到端模型通过创新架构解 决系统连接和解耦问题，提高任务执行效率。 分层端到端大模型被广泛应用于人形机器人领域，如 Finger AI 的 Helix 模型，通过将感知、决策和运动控制分层实现智能化操作，提高了任务 执行效率。 Q&A 什么是具身智能模型，它与非具身智能模型有何区别？ 具身智能模型与非具身智能模型的主要区别在于输入和输出模态的不同。非具 身智能模型， ...