人形机器人具身智能作为人工智能与机器人技术融合的前沿领域，正在重塑智能系统与物理世界交互的范式。本综述面向专业人士，系统分析了人形机器人具身智能的技术实现路径与理论框架。

研究表明，具身智能的核心在于构建 "感知 - 认知 - 决策 - 执行" 闭环系统，通过多模态传感器融合、深度学习算法和端到端学习架构实现类人化的环境理解与行为生成能力。当前主流技术路径包括视觉语言动作（VLA）模型、 分层控制架构 和强化学习等，其中 LeVERB 模型 在人形全身控制基准测试中实现了 80% 的简单视觉导航任务成功率。

技术发展呈现从传统控制向 AI 驱动的融合趋势，预计到 2025-2030 年期间将实现重大突破。成本控制方面，人形机器人价格已从 2025 年的 50-100 万元 / 台降至 2026 年的 20-30 万元 / 台，为产业化应用奠定基础。本综述为相关领域研究者和工程师提供了全面的技术参考和发展指导。

一、引言

人形机器人具身智能代表着人工智能发展的重要方向，其目标是赋予机器人类人化的感知、认知和行动能力，使其能够在复杂的物理环境中自主完成多样化任务。具身智能的概念源于 1945 年法国哲学家莫里斯・梅洛 - 蓬蒂提出的 "具身性" 概念，认为人类需通过身体与周围环境进行互动和感知，进而理解世界。这一哲学思想在现代人工智能领域得到了技术化的实现， 具身智能 被定义为将 AI 融入机器人等物理实体，赋予它们像人一样感知、学习和与环境动态交互的能力。

当前人形机器人具身智能技术正处于快速发展期，呈现出 融合、多元、繁荣 的发展特点。在技术层面，2025 年人形机器人突破单点创新局限，形成 "大模型 + 算力 + 硬件" 的协同发展体系。国际上，FigureAI 推出的 Helix 模型已在部分真实环境中验证了未知场景下复杂操作能力；国内，北京人形机器人创新中心开源的具身智能视觉语言模型（XR-1）开始为工业、高危特种作业等场景提供感知和指令理解能力。

然而，人形机器人具身智能的技术实现面临诸多挑战。传统机器人依赖预编程模型和固定例程执行特定任务，缺乏灵活性和环境适应性。而具身智能需要在物理环境的交互中形成自主进化的智能闭环，包括数据收集、模型训练和迭代优化等环节。同时，大语言模型虽然在推理和交互能力方面表现出色，但在实时性能、准确性和可靠性等机器人关键需求方面仍有不足。

本综述旨在为专业人士提供人形机器人具身智能技术实现与理论框架的全面分析。通过深入剖析相关算法、模型和关键技术要点，梳理主流技术路线和发展趋势，为该领域的研究和应用提供系统性的知识基础。本文将从理论基础、技术架构、核心模型、发展趋势和实践案例五个维度展开论述。

二、理论基础与概念界定

2.1 具身智能的理论溯源与定义演进

具身智能的理论基础可以追溯到认知科学中的 具身认知 理论 。传统认知科学强调从计算或信息处理的角度研究认知，但生物启发机器人学和具身智能研究提供了强有力的证据，表明认知不能仅通过观察计算过程来分析和理解，还必须考虑物理系统与环境的交互。这一理论转向标志着从 "离身认知" 向 "具身认知" 的范式转变。

现代具身智能的定义具有多层次性和系统性。从技术角度看， 具身人工智能 被定义为将人工智能集成到物理系统中，使其能够与物理世界交互的系统，包括通用机器人、人形机器人、自动驾驶车辆等。更精确地说，具身智能是指具备四个核心特征的人工智能系统：拥有真实的物理身体、通过多模态传感器感知物理世界、具备理解推理规划学习的认知能力、能够执行实际物理动作与环境交互。

在人形机器人领域，具身智能的定义更加具体化。具身智能是一种强调身体在认知过程中重要作用的人工智能范式，认为智能不仅仅是大脑的信息处理能力，还与身体的感知、运动和与环境的交互密不可分。人形机器人正是具身智能的典型体现，其通过模拟人类的身体结构和运动方式，与环境进行物理交互，从而实现对世界的理解和任务的执行。

2.2 人形机器人具身智能的核心特征

人形机器人具身智能具有以下 核心特征 ：

物理实体交互性 是具身智能的根本特征，表现为以物理实体（如人形机器人）为载体，通过传感器、执行器等模块与物理环境进行深度交互，形成 "感知 - 计算 - 执行" 闭环系统，区别于仅依赖虚拟计算的 "离身智能"。这种交互性要求机器人具备类人化的身体结构，包括头部、躯干、四肢等部位，以及相应的运动自由度。

多模态感知融合 是实现环境理解的关键。系统通过摄像头获取视觉信息、激光雷达构建空间模型、触觉传感器感知物理接触等方式，实现对复杂环境的全方位感知。这种多模态融合不仅提高了环境感知的准确性和鲁棒性，还为后续的认知决策提供了丰富的信息基础。

认知决策自主性 体现在机器人能够自主理解任务指令、分析环境状态、制定行动计划并执行。具身智能机器人作为具身智能的实体形态，被认为是人工智能的潜在最终载体，其整体架构包含感知层、交互层、运动层三个组成部分，通过实体设备获取环境中的多模态语义信息，并结合大模型推理生成适应性行为。

学习进化能力 是具身智能区别于传统机器人的重要特征。"具身智能" 最大的特质是能够以主人公的视角去自主感知物理世界，用拟人化的思维路径去学习，从而做出人类期待的行为反馈，而不是被动等待数据投喂。这种自主学习能力使机器人能够在与环境的持续交互中不断优化自身的行为策略。

2.3 与传统机器人技术的本质区别

人形机器人具身智能与传统机器人技术存在 本质性的区别 ：

在技术范式上，传统机器人依赖预编程模型和固定例程执行特定任务，如工业机器人被编程用于重复动作，只能处理特定零件，缺乏灵活性，无法适应复杂动态环境。而具身智能通过引入 AI 方法，使机器人能够在变化场景中自主调整行为，表现出更强的适应性和灵活性，本质上是使机器人变得智能和通用。

在学习方式上，传统机器人的能力完全依赖于工程师的编程和预设，无法通过与环境的交互自主学习新技能。具身智能则通过 "感知 - 行动" 循环实现自主学习，机器人在执行任务过程中收集真实行为数据，高质量数据用于模型训练和迭代，更通用的模型部署到更多机器人上，形成 "数据 - 模型 - 本体" 的闭环飞轮。

在系统架构上，传统机器人采用分层的感知 - 决策 - 规划 - 执行架构，各模块相对独立，通过明确的接口进行信息传递。而具身智能正在向端到端学习架构演进，直接从传感器输入映射到执行器输出，避免了传统架构中的误差累积和延迟问题。

在应用场景上，传统机器人主要应用于结构化的工业环境，执行重复性、确定性的任务。具身智能机器人则目标是在非结构化的人类环境中工作，能够处理各种不确定性和突发事件，实现从工业自动化向服务机器人、家庭机器人等更广泛领域的拓展。

三、技术实现架构与算法体系

3.1 整体技术架构设计

人形机器人具身智能的技术架构呈现出 分层融合 的特征，主要包括感知层、决策层和控制层三个核心部分。

感知层 负责从环境中收集多模态信息，包括视觉、语言、触觉、听觉等。感知层通过传感器（如摄像头、激光雷达、触觉传感器）获取环境状态，并将这些信息转换为计算机可处理的数据表示。典型的感知架构可划分为传感器层、感知算法层以及融合与决策层，各层在功能上相对独立，又通过数据流和反馈机制形成紧密耦合，共同支撑机器人对复杂环境的稳定理解与自主行为生成。

决策层 基于感知层获取的信息，进行推理、规划和策略选择。这一层是具身智能的 "大脑"，负责处理感知信息、做出决策并控制机器人的行动。通过轻量级 VLM 模型（视觉语言模型）的处理，机器人能够在 200ms 内完成目标识别与动作规划，大大提高了响应速度和操作准确性。

控制层 执行决策层生成的动作指令，包括运动控制和操作控制。人形机器人采用 "大小脑融合" 核心架构，整合多传感融合感知、深度学习决策、实时运动控制三大核心模块，硬件层面实现算力一体化，软件层面构建 "感知算法 - 模型推理 - 运动执行" 闭环。

在具体实现中，人形机器人的 "大脑" 域控制器负责高层次智能任务，对应汽车的座舱域 + 自动驾驶感知决策层，其核心功能可分为决策子系统（大模型驱动的具身智能，端到端学习）等三个子系统。每个关节通常配备独立的执行器控制器，但需要 "小脑" 进行统一协调。

3.2 核心算法体系

人形机器人具身智能的算法体系包含多种先进的机器学习方法，形成了 互补协同 的技术架构。

强化学习 算法 是实现自主学习和优化的核心方法。所有方法都采用近端策略优化（PPO）作为核心学习算法，突出了 PPO 在平衡复杂环境中探索和利用方面的有效性。PPO 算法通过优化经典 TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）框架，结合并行仿真、大规模批量更新和分布评论家等技术，显著提升了训练速度与稳定性，为人形机器人的实时控制与快速迭代提供了新方案。

模仿学习与 强化学习 的结合 形成了高效的技能获取路径。模仿学习提供良好起点，让 AI 快速掌握动作基本轮廓；随后强化学习在模拟试炼中对这些动作精雕细琢，突破物理限制并增强稳健性。这种两阶段学习策略既保证了学习效率，又提高了行为的鲁棒性和适应性。

深度神经网络 架构 在感知和控制中发挥关键作用。研究提出了基于深度神经网络的架构，利用本体感受和视觉注意机制，结合阻抗控制调节机器人的运动。这种架构能够处理复杂的传感器数据，并生成精确的控制指令。

分层控制架构 实现了不同时间尺度上的行为协调。采用分层控制架构，全局规划器（如 A 或 Dijkstra）生成静态路径，局部控制器（如动态窗口法 DWA）进行实时调整，通过调节系统动力学特性，使机器人呈现类弹簧 - 阻尼行为。这种架构既保证了全局路径的优化，又实现了对局部环境变化的快速响应。

3.3 感知技术与多模态融合

感知技术是人形机器人具身智能的 基础能力 ，多模态融合成为提升感知性能的关键技术路径。

多模态传感器系统 的配置日趋完善。机器人通过多传感器系统实时获取环境信息并转化为控制指令，以实现自主决策和行为调整，该系统融合视觉、力反馈、姿态感知等数据，支持机器人在复杂环境中的路径规划、避障、姿态保持和交互控制。现代感知控制技术通过多传感器融合，结合视觉、力反馈和姿态感知，构建出对复杂动态环境的全面感知。

3D 视觉系统 在环境理解中占据核心地位。感知系统包含 3D 视觉系统、姿态传感器、接触传感器等，并通过数据处理与环境建图算法，帮助机器人理解周围环境，实现实时调整和响应。3D 视觉技术不仅能够提供深度信息，还能够实现目标识别、场景重建和路径规划等功能。

传感器融合架构 的设计直接影响感知性能。典型的感知架构可划分为传感器层、感知算法层以及融合与决策层，各层在功能上相对独立，又通过数据流和反馈机制形成紧密耦合，共同支撑机器人对复杂环境的稳定理解与自主行为生成。感知算法层是人形机器人环境感知系统的核心计算单元，其主要任务是对传感器层采集的多模态原始数据进行处理、分析与理解，将高噪声、高冗余、非结构化的感知数据，转化为结构化、可计算、可用于决策的环境表征。

视觉语言模型的集成 实现了语义级别的环境理解。NVIDIA 的 GR00T-Perception 引入了 ReMEmbR（Recurrent Memory-Enhanced Embodied Representation）工作流程，这是一个重要的新功能，通过整合视觉语言模型、大语言模型和检索增强记忆，大大提升了人形机器人的感知、认知和适应性。ReMEmbR 使机器人能够 "记住" 长期事件历史，大大改善个性化和上下文感知响应，通过整合视觉语言模型、LLMs 和检索增强记忆，大大提升了人形机器人的感知、认知和适应性。

3.4 决策与规划算法

决策与规划算法是实现智能行为的 核心环节 ，当前技术发展呈现出多样化的路径。

分层决策架构 提供了清晰的功能划分。采用分层控制架构，高层规划任务（如路径导航），中层生成关节指令，底层执行电机闭环控制。这种分层架构既保证了决策的合理性，又实现了控制的精确性。

模型预测控制（MPC） 在运动规划中发挥重要作用。传统方法采用零力矩点（ZMP）理论维持平衡，模型预测控制（MPC）优化步态轨迹。MPC 通过系统模型预测未来行为，利用优化算法实现系统闭环控制，能够在考虑系统约束的情况下生成最优的控制序列。

全身控制（WBC） 技术实现了复杂动作的协调。全身控制能够同时控制人形机器人多个自由度实现复杂运动的综合控制策略，通过优化算法解决多任务及多约束问题，实现人形机器人协调稳定控制。WBC 技术是实现人形机器人复杂动作和平衡控制的关键技术。

学习型控制方法 代表了技术发展的前沿方向。GR00T-Control 引入了基于学习的方法来替代传统的模型预测控制（MPC），其工作流程与 NVIDIA 应用研究团队开发的 Isaac Lab 集成。这种学习型方法能够通过与环境的交互不断优化控制策略，提高对未知环境的适应能力。

3.5 运动控制技术

运动控制技术是将决策转化为实际行动的 执行环节 ，技术发展呈现出高精度、快响应的特点。

混合控制模式 适应不同的运动阶段。"混合" 腿部控制器在摆动阶段作为速度闭环运行，在腿部支撑时作为基于动态模型的闭环运行，使用着陆事件触发开关在这两种控制模式之间转换。这种混合控制策略既保证了运动的平稳性，又提高了对地面接触的适应性。

高性能控制器设计 实现了精确的运动控制。研究提出了由三个嵌套控制循环组成的架构，外循环利用机器人运动模型规划脚步位置，中间层根据表推车模型预测控制器产生质量轨迹的中心，通过全身反向运动学算法定义联合参考的位置控制行走，这两个循环的结果被解释为基于堆栈的基于 QP 的扭矩控制器的输入。

动态平衡控制 是人形机器人的关键技术。通过自研的 "动态平衡算法" 与高扭矩关节驱动系统，机器人能在 0.3 秒内完成从静止到空翻的姿态调整，落地误差控制在正负 2 厘米内。这一技术突破直接体现在评分上，其得分比第二名高出 27.56 分，创下赛事历史最大分差纪录。

电机控制技术 不断优化以提高效率和精度。人形机器人的最终操作仍然严重依赖电动机，迄今为止，电动机仍然是机器人最有效和可靠的执行器。虽然新的驱动技术，如气动肌肉，经常出现在顶级期刊上，但将这些创新从研究论文转化为实际应用仍然是一个重大挑战。

四、核心模型与关键技术要点

4.1 视觉语言动作（VLA）模型架构

视觉语言动作（VLA）模型是人形机器人具身智能的 核心技术 ，代表了多模态 AI 与机器人控制的深度融合。

LeVERB 模型 作为首个视觉语言潜在动作模型，在人形全身控制领域取得了突破性进展。LeVERB（Latent Vision-Language Encoded Robot Behavior）是首个用于人形全身控制的视觉语言潜在动作模型，也是首个仿真到现实就绪的、逼真的同类基准测试。该模型采用分层架构，顶层视觉语言策略从合成渲染的运动学演示中学习潜在动作词汇，底层动力学级控制器解码该词汇以生成人形可行动作。在基准测试中，LeVERB 能够零样本泛化到简单视觉导航任务 80% 的成功率，总体成功率为 58.5%，比简单的分层全身 VLA 实现高出 7.8 倍。

Humanoid-VLA 框架 实现了语言理解、自我中心场景感知和运动控制的集成。该框架从语言 - 运动预对齐开始，配合文本描述，允许模型学习通用运动模式和动作语义，然后通过参数高效的视频条件微调结合自我中心视觉上下文，实现上下文感知的运动生成。此外，该框架引入了自监督数据增强策略，自动从运动数据中生成伪注释，将原始运动序列转换为信息丰富的问答对，促进大规模未标记视频数据的有效使用。

TrajBooster 架构 解决了跨具身迁移学习的挑战。TrajBooster 是一个跨具身框架，利用丰富的轮式人形数据来提升双足 VLA 性能，其关键思想是使用末端执行器轨迹作为形态无关接口。TrajBooster 从真实世界的轮式人形机器人中提取 6D 双臂末端执行器轨迹，在仿真中将其重新定向到 Unitree G1，使用通过启发式增强的协调在线 DAgger 训练的全身控制器，将低维轨迹参考提升为可行的高维全身动作。

EgoActor 模型 实现了任务规划到空间感知动作的直接映射。EgoActor 是一个统一且可扩展的视觉语言模型（VLM），可以预测运动原语（如行走、转弯、侧身移动、改变高度）、头部运动、操作命令和人机交互，以实时协调感知和执行。该模型利用来自真实世界演示的自我中心 RGB-only 数据、空间推理问答和仿真环境演示的广泛监督，使 EgoActor 能够做出稳健的、上下文感知的决策，并使用 8B 和 4B 参数模型在 1 秒内执行流畅的动作推理。

4.2 多模态大模型技术路径

多模态大模型是人形机器人具身智能的 技术基石 ，其发展呈现出多样化的路径和架构创新。

NVIDIA GR00T 基础模型 代表了通用多模态基础模型的发展方向。GR00T 项目是一个用于人形机器人的通用多模态基础模型，充当机器人的大脑，使它们能够学习技能来解决各种任务。该模型集成了多种模态的信息处理能力，包括视觉、语言、触觉等，为机器人提供了强大的感知和理解能力。

端到端 VLA 模型 实现了从感知到动作的直接映射。全球首个完全基于合成大数据训练的 VLA 大模型 ——GraspVLA，基于 10 亿级别的合成大数据，远超任何真实数据集的规模，成为第一个端到端的抓取基础模型。该模型是 27 亿参数的端到端大模型，是闭环的，当物体位置被移动后，手会立即移动，展现了强大的实时响应能力。

ViLLA 架构 融合了多模态大模型和混合专家系统。启元大模型（GO-1）是智元机器人发布的全球首个通用具身基座大模型，采用 Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，融合多模态大模型（VLM）和混合专家系统（MoE），实现感知 - 规划 - 执行的闭环认知体系。这种架构设计既保证了模型的表达能力，又提高了推理效率。

多模态融合技术 不断突破新的性能边界。Pelican-VL1.0 实现了 "图像 + 视频 + 语言" 的多模态融合，让机器人真正 "读懂" 环境和指令。该模型通过强化学习 "试错" 机制，在处理任务时自动找出自己的薄弱环节，比如分不清杯子和碗的抓取力度，或者判断错物体的位置，然后生成 "失败样本"，再通过监督微调针对性改进，就像老师针对学生的错题进行辅导。

4.3 端到端学习与分层架构的融合

端到端学习与分层架构的融合代表了人形机器人具身智能技术发展的 重要趋势 ，这种融合既保持了端到端学习的简洁性和高效性，又继承了分层架构的可解释性和鲁棒性。

分层端到端路线 成为主流技术路径。分层端到端路线首先利用视觉 - 语言模型（VLMs）或大语言模型（LLMs）解释多模态输入，然后执行高层规划和任务分解，生成可执行代码、函数调用或指令等中间控制信号，这种分层设计允许系统在不同抽象层次上优化性能，同时保持模块间的交互灵活性。

模块化技能库集成 实现了高层认知与底层控制的有效衔接。Being-0 是一个分层代理框架，集成了基础模型（FM）与模块化技能库，FM 处理高级认知任务如指令理解、任务规划和推理，而技能库为低级控制提供稳定的运动和灵巧操作能力。为了弥合这些层次之间的差距，该框架提出了一个新颖的 Connector 模块，由轻量级视觉语言模型（VLM）驱动，通过将基于语言的计划转换为可操作的技能命令，并动态协调运动和操作来提高任务成功率，增强 FM 的具身能力。

统一架构设计 简化了系统复杂度。ZeroWBC 是一个新颖的框架，直接从人类第一人称视频中学习自然的人形机器人视觉运动控制策略，无需大规模机器人遥操作数据，实现自然的人形机器人场景交互控制。该方法首先微调视觉语言模型（VLM）以基于文本指令和自我中心视觉上下文预测未来全身人类动作，然后将这些生成的动作重新定向到真实机器人关节，并通过强大的通用运动跟踪策略执行人形全身控制。

多任务协同学习 提升了模型的泛化能力。 FLARE （Future Latent Representation Alignment）是一个新颖的框架，将预测潜在世界建模集成到机器人策略学习中，通过将来自扩散 Transformer 的特征与未来观察的潜在嵌入对齐，使扩散 Transformer 策略能够预测未来观察的潜在表示，允许它在生成动作时推理长期后果。FLARE 需要最少的架构修改 —— 只需在标准视觉语言动作（VLA）模型中添加几个 token—— 但提供了实质性的性能提升，在跨越单臂和人形桌面操作的两个具有挑战性的多任务仿真模仿学习基准测试中，FLARE 实现了最先进的性能，比先前的策略学习基线高出 26%。

4.4 具身智能大模型的关键技术要点

具身智能大模型的技术实现涉及多个 关键要点 ，这些要点直接影响模型的性能和实用性。

数据驱动的模型训练 是实现具身智能的基础。具身智能在数据驱动下实现软硬融合创新，围绕 "数据 - 模型 - 本体" 三个关键技术要素展开多路径探索，云边端协同支撑系统研发和在现实环境中的有效运行。数据作为模型通用化发展原料，行业围绕仿真合成数据和真实采集数据开展广泛技术实践，发力高质量、大规模具身智能数据建设。

模型架构的多样化发展 反映了技术路线的竞争与融合。模型作为智能核心仍处于早期阶段，路径呈现明显分散，小脑层面围绕技能学习和运动控制算法已有长期技术积累，大脑能力和大小脑协同是现阶段智能的核心瓶颈，也是主要创新方向。不同的技术路径各有优势，如基于规则的方法具有可解释性强、实时性好的特点，基于学习的方法具有适应性强、泛化能力好的优势。

硬件集成的优化设计 是实现高效推理的关键。本体作为承载智能的物理实体，多元本体形态融合发展，围绕系统集成的中间件、关键核心零部件、端侧计算单元方面取得明显突破。云边端协同作为系统主要开发和运行模式，云侧开发平台和工具链不断完善，端侧计算能力加速升级，同时结合操作系统和中间件不断降低功能开发门槛，优化应用模式。

算法技术的快速迭代 推动了性能的持续提升。具身智能技术突破是生成式人工智能与机器人学习技术的融合和延续，核心是借助生成式人工智能的 "认知" 能力，驱动机器人构建 "感知 - 认知 - 决策 - 执行" 闭环。2022 年以后，随着生成式人工智能技术突破，"大模型 +" 机器人成为重点创新方向，大语言模型（LLM）的发展打开了机器理解外界自然语言和常识知识的窗口，可以通过自动化编程（如 Code as Policy、ChatGPT for Robotics）替代原先大量的工程师编程工作。

五、技术路线对比与发展趋势

5.1 不同技术路线的对比分析

人形机器人具身智能技术发展呈现出 多元化竞争 的格局，不同技术路线各有特色和优势。

特斯拉纯视觉路线 体现了 "第一性原理" 的工程哲学。特斯拉 Optimus 采用纯视觉感知方案，配置 8 个摄像头，不使用激光雷达，这个选择基于马斯克的 "第一性原理"。这种方案的优势在于成本控制和系统简洁性，但对算法的环境适应性提出了更高要求。

国内融合感知路线 采取了更加稳健的技术策略。国内人形机器人同步推进两条技术路线：一方面强化姿态控制以保障硬件安全；另一方面加速端到端大模型落地，智元、优必选等已部署端侧 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型，实现自主规划长序列任务。这种双轨并行的策略既保证了技术的可靠性，又推动了创新的快速落地。

精密控制优先路线 以波士顿动力为代表。波士顿动力代表了 "极致运动控制优先" 的路径，其 Atlas 机器人采用模型预测控制（MPC）+ 全身控制（WBC）架构，能在 200 毫秒内调整姿态应对复杂地形，展现了毫秒级关节扭矩分配的强大能力。这种路线的优势在于运动性能的极致追求，但成本较高，功耗较大。

成本优先路线 以宇树科技为代表。宇树科技采用工程化能力的中国路径，穿透式双关节技术让扭矩密度达到 120 牛・米 / 公斤，超越了波士顿动力 Atlas 液压系统的 85 牛・米 / 公斤，踝关节主动阻尼调节频率达到 500 赫兹，也就是每秒钟调整 500 次，比 MIT 猎豹机器人的 MPC 控制框架快 3 倍。这种技术路线在保证性能的同时，实现了成本的大幅降低。

5.2 技术发展的总体趋势

人形机器人具身智能技术发展呈现出以下 主要趋势 ：

软硬融合与知行合一 成为技术发展的核心方向。产业整体展现出 "融合、多元、繁荣" 的发展特点：聚焦实现软硬、知行和虚实融合，突破智能瓶颈，推进软硬融合创新，加速具身基础模型和本体结构的软硬协同进化，关注知行合一，打造感知决策行动一体化的闭环链路，打通虚实贯通路径，推动从仿真模拟到现实实践的迁移和部署。

AI 大模型 与机器人技术的深度融合 。大模型技术的发展为机器人感知识别、认知决策、规划调度、行为控制注入语言理解、视觉泛化、常识推理等关键能力，进一步推动人形机器人在智能制造、国防安全等领域的应用。从分布式模块化大模型技术、端到端一体化大模型技术、云边端协同化大模型技术等 3 个方面，AI 大模型驱动的具身智能人形机器人关键技术不断成熟。

多模态感知融合的必然趋势 。传感器共识方面，多模态融合（视觉 + 力觉 + 触觉 + 本体）是必然趋势，AI 融合共识方面，具身智能（Embodied AI）是核心方向，VLA（视觉 - 语言 - 动作）端到端模型是主流路径。这种融合趋势不仅提高了感知的准确性和鲁棒性，还为实现类人化的环境理解奠定了基础。

成本与性能的平衡优化 。主流趋势是传统控制 + 学习控制混合，"快系统（200Hz 控制）+ 慢系统（7-9Hz 语义理解）" 双架构，趋势是纯视觉（优必选 Walker S2）+ 算法增强，降低成本与重量。这种混合架构既保证了实时控制的需求，又实现了智能决策的功能。

5.3 产业竞争格局分析

人形机器人具身智能产业竞争格局呈现出 地域分化 和 技术路线分化 的特征。

中国成为发展最快的生态系统 。中国已成为人形机器人发展最快的生态系统，受到强有力的国家指导和敏捷供应基地的推动，工业和信息化部发布了 2024 年路线图，要求到 2025 年建立全栈人形生态系统。这一政策框架激励国内组件生产，设定人形尺寸和安全的国家基准，并资助物流中心和工厂的试点项目，效果已经显现：仅 2024 年就推出了 35 多种新人形模型，远超任何其他地区。

北美企业采用垂直整合策略 。北美企业主要采用垂直整合策略，设计自己的执行器、控制系统和 AI 堆栈，而不是依赖供应商，认为对整个系统的更紧密控制将提供卓越的性能、更强的安全案例和可防御的知识产权。特斯拉的 Optimus 最清楚地说明了这种模式，最新原型使用完全定制的执行器，并依赖特斯拉更广泛的 AI 基础设施，在其 Dojo 平台上分析视觉输入以训练 AI 模型。

技术成熟度的分层分布 。当前产业整体处于 L2 级（受限场景自主运行）向 L3 级（开放环境泛化作业）跃迁的关键临界点。波士顿动力 Atlas、特斯拉 Optimus、优必选 Walker X、达闼 XR-4、云深处绝影系列等国内外主流平台的技术代际差异明显，反映了不同企业在技术路线选择上的战略差异。

成本控制成为竞争焦点 。成本控制成为产业竞争的关键因素，人形机器人均价已从 2025 年的 50-100 万元 / 台降至 2026 年的 20-30 万元 / 台，并预计 2028 年将进一步下探至 5-10 万元 / 台，正式打开家庭消费市场。这一成本下降趋势主要得益于核心零部件国产化率的提升和规模化生产的推进。

5.4 成本与性能的权衡分析

人形机器人具身智能的发展面临着 成本与性能的复杂权衡 ，这一权衡关系直接影响技术路线选择和产业化进程。

成本结构 分析 揭示了降本的关键环节。人形机器人的成本结构中，执行器系统占约 40-60% 的总成本，这是最大的成本块，包括电机、齿轮箱、关节组件及其集成传感器和驱动器，经销商列表价格与制造成本之间存在 10 倍差异，使其成为最大的成本降低机会。感知和计算占约 10-20%，机械结构占约 10-15%，电力系统占约 5-10%，布线、连接器和控制占约 5-10%。

成本下降趋势 呈现加速态势。根据《2026 具身智能产业趋势报告》数据，人形机器人均价已从 2025 年的 50-100 万元 / 台降至 2026 年的 20-30 万元 / 台，并预计 2028 年将进一步下探至 5-10 万元 / 台，正式打开家庭消费市场。2025 年，人形机器人单台成本还在 15 万元左右，到 2026 年第一季度已降至 10 万元人民币，较 2025 年下降 33%。

国产化进程推动成本大幅下降 。截至 2026 年 5 月 8 日，人形机器人核心零部件国产化率普遍突破 70%，核心部件价格大幅下探，直接击穿整机 70% 以上的成本壁垒。贝恩、美银等机构交叉验证预测：2030 年主流人形机器人 BOM 成本较 2026 年下降 70%；2027 年国内入门级通用机型均价将降至 5 万元以内；2035 年主流机型成本降至 1 万 - 2 万美元区间，全面击穿中小企业自购决策门槛。

性能与成本的平衡策略 。不同企业采取了不同的平衡策略：特斯拉采用轻量化均衡设计，体型适配通用场景，自由度集中在手部（22 个），优先保障精细操作，纯视觉方案降低硬件成本，但环境适应性依赖算法；国产企业采用差异化定制策略，宇树偏运动（高速 / 敏捷）、优必选偏服务（稳定 / 感知）、小鹏偏工业（重载 / 抗造），多传感器融合（激光雷达 + 视觉 + 毫米波），复杂环境感知更可靠。

六、实践案例与评估体系

6.1 代表性人形机器人产品技术特点

人形机器人具身智能的技术发展在多个代表性产品中得到了 实践验证 ，这些产品展现了不同的技术路线和创新特点。

特斯拉 Optimus Gen-3（2026 量产版） 代表了通用人形机器人的技术标杆。该产品身高 173cm、体重 57kg，采用 PEEK + 碳纤维轻量化骨架，较前代减重 10kg，接近成年女性身形，适配工业与家庭场景。全身自由度 45 个（腿部 12、手臂 8、躯干 3、头部 2、手部 22），自由度分配均衡，兼顾移动与操作灵活性。核心配置包括 12 颗摄像头（纯视觉感知）、HW4.0 视觉芯片、2.3kWh 4680 电池，零部件自研率约 60%，75% 供应链依赖中国（三花、拓普、蓝思等）。

在性能表现方面，特斯拉 Optimus Gen-3 行走速度为 1.2m/s（约 3.5km/h），平地匀速行走，步态自然，无明显摇晃。负载能力最大 20kg，可单臂搬运 10kg 物料，适配工厂零部件、仓储小件搬运。动态平衡能力出色，能在 0.2 秒内重心调整，15 度斜坡步幅误差 ±2mm，推力干扰 0.3 秒恢复平衡；第三方测试平地摔倒概率约 15%，非结构化环境（不平地面 / 障碍）自主决策成功率不足 50%。

宇树 H1 体现了中国企业在运动性能方面的技术突破。宇树 H1 身高 152cm、体重 62kg，全身 28 自由度，腿部 5 自由度 / 单腿，侧重高速运动，采用高强度铝合金骨架，抗冲击性强。最大速度 3.3m/s（约 12km/h），是全球最快人形机器人之一，可小跑、冲刺、跨越障碍，动态平衡极强，能完成空翻、后空翻、平衡木等高难度动作；负载 15kg，侧重高速移动场景。

优必选 Walker S1 代表了服务场景的技术需求。优必选 Walker S1 身高 180cm、体重 70kg，全身 36 自由度，四目视觉 + 双 RGB-D+4 个毫米波雷达，多传感器融合，侧重服务场景稳定性。行走速度 0.8m/s，负载 25kg，360° 安全监测，复杂地形（地毯 / 台阶 / 斜坡）自适应，摔倒概率低于 10%，服务场景稳定性突出。

1X NEO 采用了独特的技术路线。1X NEO 采用 "基础自主 + 远程操控" 的混合模式，简单整理、避障行走可自主完成，而倒水、精细收纳等复杂任务，则由 1X 的人类操作员通过 VR 头显进行远程控制。公司创始人坦言，当前的数据不足以训练完全自主的智能机器人，直接由人类专家操作是更务实的方案。该产品搭载了 FSD 纯视觉 AI 大脑，专为工厂流水线设计，旨在替代重复性人工劳动。

6.2 灵巧操作能力的技术创新

灵巧操作是人形机器人具身智能的 核心能力 ，不同产品在这一领域展现出了各具特色的技术创新。

特斯拉 Optimus 的手部技术优势 。特斯拉 Optimus Gen-3 的手部配置为单臂 22 自由度（行业最高，接近人类 32 自由度），25 个执行器，采用仿生腱驱动（电机移至前臂，手部轻量化）。操作精度方面，指尖触觉分辨率 0.08mm（头发丝粗细），力检测 0.1-240N/cm²，定位误差≤0.02mm，可穿针引线、系鞋带、拧螺丝、捏鸡蛋、分拣微零件。实测表现显示，特斯拉工厂 4680 电池分拣精度达 99.7%，24 小时连续作业，错误率比人工低 90%。

国产机型的快速追赶 。优必选 Walker S1 的单臂 12 自由度，指尖精度 0.1mm，配备力反馈传感器，可抓取水杯、开门、叠衣物，服务场景精细操作成熟，工业分拣精度达 95%。智元远征 A1 的单臂 16 自由度，指尖精度 0.09mm，自研灵巧手，可完成电子元件焊接、精密装配，工业场景适配性强。深圳超维 KAI 拥有 115 个全身自由度，18000 个触觉传感器，指尖精度 0.08mm，触觉感知细腻，可完成穿针、绣花等高难度精细动作，操作精度追平特斯拉。

触觉感知技术的突破 。 帕西尼感知科技 的技术创新代表了触觉感知领域的重要进展，其双手搭载了接近 4000 个触觉传感器，已经接近人类的 27 个自由度，可以大量实时检测在抓取时的物理反馈。这种高密度的触觉传感器配置为实现类人化的精细操作提供了硬件基础。

肌腱 驱动系统 的创新 。1X NEO 采用肌腱驱动系统，电机位于躯干并拉动电缆（肌腱）来移动肢体，模仿人体解剖结构。该产品的 22 个自由度完全匹配人类手指关节，配合高分辨率触觉传感器，既能捏起碎玻璃，也能轻柔抚摸宠物，这种精细操作能力使其能够完成复杂的家庭操作，包括对柔软、可变形的物体进行精细操作。

6.3 性能评估指标体系

人形机器人具身智能的性能评估需要建立 科学完善的指标体系 ，以全面衡量机器人的综合能力。

四维五级评估框架 提供了系统性的评价标准。"四维五级" 评估框架创新地结合了自动驾驶和工业机器人等领域的分级逻辑，考虑了人形机器人的独特性，形成了以 "感知与认知（P）、决策与学习（D）、执行与性能（E）、协作与交互（C）" 为核心的四维能力体系，并构建了 L1-L5 五级智能分级系统。

多维度性能指标 涵盖了机器人能力的各个方面。评估指标包括成功率（SR）反映策略的整体能力、平均每个关节位置误差（MPJPE）、平均每个关键点位置误差（MPKPE）。运动平滑度使用加加速度积分（JC）测量，轨迹相似性（TS）通过动态时间规整算法计算，能耗效率通过关节功率积分（JP）量化，人机交互安全性由最小人机距离（MHD）和碰撞风险概率（CRP）共同定义，系统实时性能包括轨迹生成延迟（TGD）和控制周期抖动（CCJ）。

专项能力评估指标 针对特定应用场景设计。过程性指标包括射正次数、门球次数、角球次数、射正率以及搬离次数 / 搬离率，稳定性、避障能力和硬件耐受性通过搬离率 = 搬离次数 ÷ 当场参赛人数来衡量。这些指标特别适用于评估机器人在体育竞技等特定场景下的表现。

职业发展水平分级 提供了实用性导向的评价标准。采用五级职业发展水平分级评价方式，评测具身智能在细分岗位应用场景中与人协作的可用性与价值。这种分级方式将技术能力与实际应用价值相结合，更符合产业化发展的需求。

6.4 产业化应用案例分析

人形机器人具身智能的产业化应用正在多个领域取得 实质性进展 ，展现了技术的商业价值和社会意义。

工业制造领域的应用 。BMW 与 Figure AI 的合作代表了汽车制造业的探索，BMW 正在试点 Figure AI 的人形机器人用于工厂内物流，如在工位之间移动组件，这些任务发生在映射的、受控的环境中，强调移动性而非精细操作，有助于展示人形机器人可以替代轮式机器人或执行不需要完全人类灵巧性的手动任务。

仓储物流领域的实践 。Amazon 与 Agility Robotics 的合作展示了人形机器人在仓储环境中的应用潜力，在仓储物流中，Agility 的 Digit 人形机器人处理重复性的货箱移动任务，虽然在技术上能够导航动态环境，但由于安全系统的限制和人形机器人特定法规的缺失，机器人目前在半隔离区域操作。

危险环境作业的应用 。中石化与中国国有企业的合作体现了人形机器人在危险环境中的价值，在炼油厂等危险工业环境中，人形机器人被用于检查和监控，这些环境发挥了人形机器人形态的优势，能够访问人类基础设施，从而消除了将人员置于潜在危险情况的需要，试点项目已经证明了人形机器人在远程和重复性传感任务方面的强大早期价值。

制造业的规模化应用 。北京人形机器人在基础任务部分取得 100 分满分成绩，体现了其环境认知、复杂任务分解规划、稳定精准操作的领先能力。该机器人具备稳定随机流畅抓取能力，针对随机送到传送带上的工件（含不同姿态、不同位置）均能稳定抓取，操作节拍流畅达到 2s / 件，不仅能稳定处理不同尺寸、颜色的标准料箱，容忍一定的位姿误差，更可响应基于自然语言的模糊任务指令，自主推理并执行。

6.5 技术挑战与解决方案

人形机器人具身智能在产业化进程中面临诸多 技术挑战 ，相关解决方案也在不断涌现。

数据稀缺与成本挑战 。模型开发的主要瓶颈是训练数据的缺乏，主要有两种方法来解决这个问题：通过人类遥操作收集数据，或使用合成数据生成技术生成大量虚拟数据。特斯拉选择了第一种方法，雇用数千人进行大规模遥操作，中国的一些公司也在走这条路，但仅依靠遥操作很难收集足够的数据来训练大型具身模型，虽然人类遥操作可能能够生成数百万条数据，但训练一个强大的通用大型具身模型可能需要数十亿甚至数百亿条数据。

触觉感知技术挑战 。在具身智能的训练过程中，一个关键步骤是 Sim2Real 迁移，即将从仿真数据中学到的技能迁移到现实世界应用中，为了增强 Sim2Real 能力，需要最小化仿真和物理环境之间的差距，并确保生成的数据符合物理定律。触觉感知是一个难点，机器人需要多模态感知和与环境的交互，视觉是最关键的模态，而触觉和声音等其他感官也很重要。

安全性与可靠性挑战 。具身智能核心依赖的人工智能技术具有不可解释性，在场景变化或执行泛化任务时存在一定的失误甚至失控概率。同时，由于具身智能产品未来将会在工业、服务业等领域广泛应用，与人类和周围环境的交互极为紧密，任何微小的问题都可能对外界造成严重损伤。2025 年 3 月的一次展会上，已在 GXO 物流仓库稳定工作并完成 10000 个订单履约的 Agility Robotics 公司 Digit 机器人在展区示范作业时突然摔倒，引发了行业对安全的热议。

标准化与 互操作性 挑战 。由于目前标准尚未统一，不同企业使用的遥操作设备、仿真平台、机器人数据采集设备、数据集等存在严重的割裂，资产无法互通，重复开发和二次开发现象普遍，形成了创新资源的浪费。特别是数据集方面，由于目前的具身智能大模型普遍使用数据作为智能升级和功能泛化的 "原料"，造成了业界对数据需求的激增，不同训练场采集数据的结构、质量均不同，导致数据 "重复采、不好用、难共享"。

针对这些挑战，业界正在通过技术创新、标准制定、产业合作等多种方式寻求解决方案，包括发展合成数据生成技术、建立统一的评估标准、加强安全性研究、推动标准化建设等，这些努力将为具身智能的健康发展提供重要支撑。

七、结论

本综述系统分析了人形机器人具身智能的技术实现与理论框架，为专业人士提供了全面深入的技术参考。

理论贡献方面 ，本综述明确了人形机器人具身智能的概念内涵和核心特征，梳理了从具身认知理论到现代 AI 技术的理论演进脉络，阐明了具身智能与传统机器人技术的本质区别。具身智能作为一种强调身体在认知过程中重要作用的人工智能范式，通过构建 "感知 - 认知 - 决策 - 执行" 闭环系统，实现了智能系统与物理世界的深度融合。

技术架构方面 ，本综述深入剖析了人形机器人具身智能的分层技术架构，包括感知层的多模态融合、决策层的认知推理、控制层的运动执行等核心模块。主流技术路径呈现多样化发展，包括基于视觉语言动作（VLA）模型的端到端学习、基于分层控制架构的传统方法、以及两者融合的混合架构。其中，LeVERB 模型在人形全身控制基准测试中实现了 80% 的简单视觉导航任务成功率，展现了技术创新的巨大潜力。

算法体系方面 ，本综述全面梳理了强化学习、模仿学习、深度学习等核心算法在人形机器人具身智能中的应用，分析了多模态大模型、端到端学习、分层架构融合等关键技术要点。特别是在 2024-2026 年期间，以 VLA 模型为代表的多模态大模型技术取得了突破性进展，为实现类人化的环境理解和行为生成奠定了坚实基础。

发展趋势方面 ，本综述分析了人形机器人具身智能的技术发展趋势和产业竞争格局。技术发展呈现出软硬融合、知行合一、多模态感知融合的总体趋势，成本控制成为竞争焦点，人形机器人价格已从 2025 年的 50-100 万元 / 台降至 2026 年的 20-30 万元 / 台。预计在 2025-2030 年期间，AI 智能化和硬件高性能化将实现双重突破，应用场景将从工业领域向医疗、家庭、消费等领域拓展。

实践应用方面 ，本综述通过分析特斯拉 Optimus、宇树 H1、优必选 Walker S1 等代表性产品，验证了技术理论的有效性。这些产品在运动性能、灵巧操作、成本控制等方面展现出不同的技术特色，反映了不同技术路线的竞争与融合。同时，本综述建立了科学的性能评估指标体系，为技术发展提供了量化的评价标准。

未来展望方面 ，人形机器人具身智能正处于从实验室研究向产业化应用的关键转型期。随着核心技术的不断突破、成本的持续下降、应用场景的逐步拓展，人形机器人具身智能有望在未来 5-10 年内实现大规模产业化应用。然而，技术发展仍面临数据稀缺、触觉感知、安全性保障、标准化制定等挑战，需要产学研用各界的协同创新和持续投入。

本综述为相关领域的研究者和工程师提供了系统性的技术参考，有助于推动人形机器人具身智能技术的进一步发展和产业化应用。随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富，人形机器人具身智能必将为人类社会带来深刻的变革，成为推动智能制造、改善生活质量、促进社会发展的重要力量。