國內具身智能企業(yè)在2024年迎來爆發(fā)期，技術與自動駕駛在感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和傳感器融合等方面存在相似之處。

　　2.具身智能技術主要包括高精度、多模態(tài)的感知系統(tǒng)，基于大數據和深度學習的決策系統(tǒng)，以及硬件方面的升級。

　　3.與此同時，自動駕駛系統(tǒng)依賴于激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多傳感器融合技術。

　　4.兩者在系統(tǒng)框架、技術架構和安全冗余等方面具有相似性，為未來智能機器人實現(xiàn)高可靠性和安全性提供了重要技術支持。

　　5.然而，具身智能發(fā)展仍面臨挑戰(zhàn)，如選擇最優(yōu)技術方案、實現(xiàn)系統(tǒng)標準化與模塊化，以及成本控制和國產化替代等。

　　不僅在外形上模仿人類，更在功能、交互和智能化方面不斷突破傳統(tǒng)限制，逐步向

　　邁進。與此同時，自動駕駛技術經過多年沉淀，其核心的感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng)也已取得顯著進展。其實二者在技術原理、算法實現(xiàn)以及傳感器融合等方面存在諸多相似之處，形成了跨領域的技術共振和供應鏈協(xié)同效應，今天就帶大家來盤一盤這兩個領域技術的相似性。

　　自2021年特斯拉在AI Day上首次發(fā)布“Optimus”概念以來，具身智能雛形便已初現(xiàn)，從2022年初的概念階段、2023年的卡位階段，到2024年底至2025年初的聚焦階段，具身智能技術每一年都取得了可喜的成績。尤其在2024年下半年，國內外多家龍頭企業(yè)紛紛加大研發(fā)投入，圍繞“具身智能”這一核心理念，推動機器人在感知、運動控制和交互方面實現(xiàn)質的飛躍。

　　具身智能的技術主要集中在幾個方面，一是高精度、多模態(tài)的感知系統(tǒng)，能夠實時獲取環(huán)境信息；二是基于大數據和深度學習的決策系統(tǒng)，支持復雜場景下的自主規(guī)劃與執(zhí)行；三是硬件方面，如執(zhí)行器、靈巧手、傳感器等關鍵部件的持續(xù)升級，這些環(huán)節(jié)不僅決定了具身智能的性能，更直接關聯(lián)到整個供應鏈的成本控制和產業(yè)估值重塑。2025年或將是具身智能進入量產元年的關鍵節(jié)點，這不僅對機器人產業(yè)鏈帶來深遠影響，也給傳統(tǒng)汽車零部件（汽零）企業(yè)帶來了新的機遇。

　　具身智能與自動駕駛系統(tǒng)在系統(tǒng)框架上有著驚人的相似性。兩者都需要借助海量傳感器數據，實時構建環(huán)境模型，并在此基礎上做出最優(yōu)決策，尤其是在感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng)，兩者更是可以做到“技術共享”。

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　　自動駕駛依賴于激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多傳感器融合技術，實現(xiàn)對車輛周邊環(huán)境的360度實時監(jiān)控。具身智能也需要利用視覺、深度傳感、觸覺以及力傳感器等多維數據，對外部環(huán)境進行全面感知。傳感器的高精度、實時性和數據融合技術是保證機器人能夠順利完成各類任務的關鍵。無論是在自動駕駛領域還是在機器人領域，如何在噪聲環(huán)境中提取有效信息、如何進行多傳感器數據融合、以及如何保證數據傳輸的低延時性，都是當前技術攻關的重要方向。隨著生產規(guī)模的擴大和技術成熟，具身智能的傳感器市場規(guī)模有望突破數百億元，這也給傳感器企業(yè)在自動駕駛汽車領域外，帶來了新一輪的發(fā)展空間。

　　自動駕駛系統(tǒng)通過算法對傳感器采集到的數據進行分析，依靠機器學習、深度神經網絡等技術完成場景識別、路徑規(guī)劃與決策執(zhí)行。具身智能同樣需要一個“智能大腦”，其不僅要處理環(huán)境感知數據，還要應對動態(tài)交互、動作協(xié)調以及復雜任務調度。機器人系統(tǒng)需要實現(xiàn)“泛化能力”——即在不同場景下都能迅速適應并完成任務。為此，兩者在軟件架構上都大量借鑒了AI大模型和強化學習技術，通過不斷的訓練與迭代，提升系統(tǒng)的實時反應和決策能力，其中自動駕駛中的決策算法與具身智能在應對未知環(huán)境時所采用的動態(tài)規(guī)劃和自適應控制方法具有高度相似性。

　　在數據處理與算力支撐上，無論是自動駕駛還是具身智能，均依賴于高性能計算平臺和云端數據中心。英偉達、臺積電等全球領先的芯片及計算平臺廠商均為這兩個領域提供了強有力的硬件支持。隨著大規(guī)模數據采集和訓練平臺的建立，未來或將有更多基于云計算和邊緣計算的協(xié)同體系出現(xiàn)，這將進一步推動決策系統(tǒng)的智能化和精細化。

　　當前，具身智能產業(yè)正處于爆發(fā)式增長期，各類政策紅利和市場需求共同推動這一領域迎來快速發(fā)展。國內多個省市和相關部門也相繼出臺支持具身智能研發(fā)與產業(yè)化的政策措施，2025政府工作報告也明確指出，要深入推進戰(zhàn)略性新興產業(yè)融合集群發(fā)展。開展新技術新產品新場景大規(guī)模應用示范行動，推動商業(yè)航天、低空經濟、深海科技等新興產業(yè)安全健康發(fā)展。建立未來產業(yè)投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業(yè)。重慶、安徽等地區(qū)也相繼發(fā)布的相關政策，為行業(yè)內企業(yè)提供了良好的政策環(huán)境和市場預期。自動駕駛技術作為近年來智能交通領域的代表，其成功經驗為具身智能提供了寶貴借鑒。

　　自動駕駛系統(tǒng)通過整合攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器，構建出詳盡的環(huán)境三維模型。同樣，具身智能在實現(xiàn)精準抓取、動態(tài)平衡及人機交互過程中，也需要多模態(tài)傳感器（包括視覺、深度、力反饋和觸覺傳感器）的密切協(xié)作。如何在嘈雜環(huán)境中提取有效信息、如何實時進行數據濾波與融合，成為兩大領域共同面臨的技術難題。

　　自動駕駛系統(tǒng)的核心在于對實時路況數據進行處理，快速計算出最優(yōu)行駛路徑，并在各種突發(fā)情況下做出及時反應。具身智能在應對復雜人類生活環(huán)境時，也需要進行類似的路徑規(guī)劃和運動控制。通過深度學習和強化學習算法，兩者均致力于在不確定性環(huán)境中實現(xiàn)最優(yōu)決策。雙方在算法研發(fā)和數據訓練方面的交叉合作，將大幅提升整體智能水平。

　　安全性始終是自動駕駛和具身智能系統(tǒng)設計中的重中之重。自動駕駛系統(tǒng)通過冗余設計、實時監(jiān)控和故障自檢，確保在任何情況下都能保證行車安全。類似地，具身智能在設計過程中也必須考慮電機、傳感器和控制系統(tǒng)的多重冗余，防止因局部故障導致系統(tǒng)失控。兩者在硬件冗余、系統(tǒng)監(jiān)控和故障自恢復方面的共性，為未來智能機器人實現(xiàn)高可靠性和安全性提供了重要技術支持。

　　當前，具身智能關鍵技術仍處在快速迭代階段，硬件方案、軟件架構以及傳感器融合方法尚未完全收斂。如何在多種技術方案中選擇最優(yōu)路徑、實現(xiàn)系統(tǒng)標準化與模塊化，仍需要企業(yè)和科研機構的不斷探索和驗證。此外，具身智能的BOM成本目前仍處于較高水平。雖然供應鏈協(xié)同和量產規(guī)模效應有望逐步降低成本，但短期內大規(guī)模推廣依然需要大量前期投入。尤其是在執(zhí)行器、滾珠絲杠和六維傳感器等高精密部件上，成本控制和國產化替代面臨巨大壓力。在實際應用中，具身智能系統(tǒng)的安全性也是各方關注的焦點。自動駕駛技術的發(fā)展已經暴露出一系列安全隱患，而具身智能在與人類直接交互過程中，更需要完善的安全機制和行業(yè)標準。目前，法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范尚未完全跟上技術發(fā)展的步伐，如何建立完善的監(jiān)管和評估體系，將是未來亟待解決的問題。

　　在具身智能進入量產的關鍵節(jié)點，其在工業(yè)、服務和家庭等多場景的應用將不斷拓展，并帶動整個智能制造和智慧社會的進程。自動駕駛系統(tǒng)不斷成熟的經驗也將為具身智能系統(tǒng)提供借鑒，使得智能決策和感知能力得到更大提升。隨著技術不斷突破和產業(yè)鏈的深度融合，具身智能和自動駕駛這兩大領域正逐步構建起前所未有的協(xié)同生態(tài)。