技术驱动与应用牵引的双重作用下，2025年具身智能产业呈现爆发式的增长，这些趋势不仅塑造着 行业的技术路线，也深刻影响着商业化落地的路径与节奏。这里也为大家盘一下这两年具身重点关 注的技术领域。 感知能力升级与多模态融合是具身技术路线发展的重要一环，在视觉感知之外，触觉感知则是这两 年发力的重点，特别是灵巧手领域，力控能大幅提升操作的精细度及结果反馈能力。多模态传感器 融合技术使机器人能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种信息，这种融合不仅体现在硬件层面，更 在于算法层面的深度整合。大幅提升了环境感知的准确性和全面性。 还有源源不断的求职、岗位分享哦，欢迎和我们一起打造完整的具身生态。 大模型驱动的大脑算法正在不断地提升机器人对世界的经验认知与理解。特别是在人形机器人领 域，大模型基于多模态数据提升机器人的感知能力，推动机器人的自主学习、决策规划能力，并结 合动作训练、行为交互训练，有望提升动作的泛化能力。同时，轻量化的模型设计也成为行业落地 的迫切需求，我们更需要低算力、多模态、跨平台的轻量化模型作为支撑！ 同时，仿真环境与数据生态建设也极为重要！仿真环境与世界模型的持续完善为具身智能提供了高 效的训练平台。基 ...

技术驱动与应用牵引的双重作用下，2025年具身智能产业呈现爆发式的增长，这些趋势不仅塑造着 行业的技术路线，也深刻影响着商业化落地的路径与节奏。这里也为大家盘一下这两年具身重点关 注的技术领域。 感知能力升级与多模态融合是具身技术路线发展的重要一环，在视觉感知之外，触觉感知则是这两 年发力的重点，特别是灵巧手领域，力控能大幅提升操作的精细度及结果反馈能力。多模态传感器 融合技术使机器人能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种信息，这种融合不仅体现在硬件层面，更 在于算法层面的深度整合。大幅提升了环境感知的准确性和全面性。 大模型驱动的大脑算法正在不断地提升机器人对世界的经验认知与理解。特别是在人形机器人领 域，大模型基于多模态数据提升机器人的感知能力，推动机器人的自主学习、决策规划能力，并结 合动作训练、行为交互训练，有望提升动作的泛化能力。同时，轻量化的模型设计也成为行业落地 的迫切需求，我们更需要低算力、多模态、跨平台的轻量化模型作为支撑！ 同时，仿真环境与数据生态建设也极为重要！仿真环境与世界模型的持续完善为具身智能提供了高 效的训练平台。基于对物理世界的规律认知经验，利用仿真平台进行物体运动、形变，环境的光 ...

其次，是技术架构的前瞻性布局。分布式数据库、隐私计算、区块链等新技术正在重塑数据基础设施， 银行应当把握技术演进趋势，构建弹性可扩展的数据平台。 证券时报记者李颖超 商业银行数字化转型已步入深水区。 近期，国有大行、股份行等各类金融机构动作频频——从年报中对数据资产入表的积极探索，到招聘人 才时所展现出的倾向偏好，再到数据平台建设所释放出的招标信息，无一不显露出银行业加速布局数据 资产的态势。 不过，在数据资产变现的"快车道"上，银行业仍需要警惕急于求成的心态，不能盲目追求短期效益。真 正具有远见的银行，正以长期主义思维构建可持续发展的数据生态体系，这种战略定力或将决定未来银 行业的竞争格局。 数据生态建设是一项系统工程，需要银行从战略高度进行整体规划。随着《数据安全法》《个人信息保 护法》等法规出台，数据要素的市场地位得到制度性确认。商业银行拥有海量客户的交易、信用评估等 核心数据，这些资源的价值已超越简单的业务支持层面，成为决定商业银行未来竞争力的战略资产。 构建高质量数据生态，需要银行在三个维度持续发力。 首先，是治理体系的持续性投入。数据治理不是一次性工程，而是需要持续优化的长效机制。 最后，是人才体 ...