國內具身智能企業在2024年迎來爆發期，技術與自動駕駛在感知系統、決策系統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、多模態的感知系統，基于大數據和深度學習的決策系統，以及硬件方面的升級。

　　3.與此同時，自動駕駛系統依賴于激光雷達、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，具身智能發展仍面臨挑戰，如選擇最優技術方案、實現系統標準化與模塊化，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，其核心的感知系統和決策系統也已取得顯著進展。其實二者在技術原理、算法實現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上首次發布“Optimus”概念以來，具身智能雛形便已初現，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紛紛加大研發投入，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、多模態的感知系統，能夠實時獲取環境信息；二是基于大數據和深度學習的決策系統，支持復雜場景下的自主規劃與執行；三是硬件方面，如執行器、靈巧手、傳感器等關鍵部件的持續升級，這些環節不僅決定了具身智能的性能，更直接關聯到整個供應鏈的成本控制和產業估值重塑。2025年或將是具身智能進入量產元年的關鍵節點，這不僅對機器人產業鏈帶來深遠影響，也給傳統汽車零部件（汽零）企業帶來了新的機遇。

　　具身智能與自動駕駛系統在系統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，實時構建環境模型，并在此基礎上做出最優決策，尤其是在感知系統和決策系統，兩者更是可以做到“技術共享”。

　　必一運動sport網頁版登錄

　　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，實現對車輛周邊環境的360度實時監控。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。隨著生產規模的擴大和技術成熟，具身智能的傳感器市場規模有望突破數百億元，這也給傳感器企業在自動駕駛汽車領域外，帶來了新一輪的發展空間。

　　自動駕駛系統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、路徑規劃與決策執行。具身智能同樣需要一個“智能大腦”，其不僅要處理環境感知數據，還要應對動態交互、動作協調以及復雜任務調度。機器人系統需要實現“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境時所采用的動態規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同體系出現，這將進一步推動決策系統的智能化和精細化。

　　當前，具身智能產業正處于爆發式增長期，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與產業化的政策措施，2025政府工作報告也明確指出，要深入推進戰略性新興產業融合集群發展。開展新技術新產品新場景大規模應用示范行動，推動商業航天、低空經濟、深海科技等新興產業安全健康發展。建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業。重慶、安徽等地區也相繼發布的相關政策，為行業內企業提供了良好的政策環境和市場預期。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，構建出詳盡的環境三維模型。同樣，具身智能在實現精準抓取、動態平衡及人機交互過程中，也需要多模態傳感器（包括視覺、深度、力反饋和觸覺傳感器）的密切協作。如何在嘈雜環境中提取有效信息、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。

　　自動駕駛系統的核心在于對實時路況數據進行處理，快速計算出最優行駛路徑，并在各種突發情況下做出及時反應。具身智能在應對復雜人類生活環境時，也需要進行類似的路徑規劃和運動控制。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境中實現最優決策。雙方在算法研發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設計中的重中之重。自動駕駛系統通過冗余設計、實時監控和故障自檢，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、傳感器和控制系統的多重冗余，防止因局部故障導致系統失控。兩者在硬件冗余、系統監控和故障自恢復方面的共性，為未來智能機器人實現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路徑、實現系統標準化與模塊化，仍需要企業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。雖然供應鏈協同和量產規模效應有望逐步降低成本，但短期內大規模推廣依然需要大量前期投入。尤其是在執行器、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，具身智能系統的安全性也是各方關注的焦點。自動駕駛技術的發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標準。目前，法律法規和行業規范尚未完全跟上技術發展的步伐，如何建立完善的監管和評估體系，將是未來亟待解決的問題。

　　在具身智能進入量產的關鍵節點，其在工業、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。自動駕駛系統不斷成熟的經驗也將為具身智能系統提供借鑒，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同生態。