摘要：AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划106篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖
AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划106篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
智能时代专题：具身感知
免费版2,665字，预计阅读5分钟
完整版18,235字
智能时代第二季，重磅升级，更前瞻，更硬核，支持专题/单篇付费解锁
一、从生命起源，到AI浪潮，感知能力推动智能进化。
地球诞生至今已经46亿，地球刚诞生5亿年后，第一个原核细胞，也就是最简单的单细胞出现。从第一个原核细胞诞生之后的20亿年时间里，地球生命逐渐遍布海洋与陆地，虽然形态、生存方式千差万别，但原核生物生理构造一直原地踏步，生理上一直维持非常简单的单细胞形态，没能往复杂化进化，甚至没能进化出多细胞形态与复杂生命。
直到大约20亿年前，第一个真核细胞出现在地球上，真核细胞具有成形细胞核。原核生物向真核生物转变，是地球生命史上最重要的范式转变，这次突破，真正打开生命向复杂化演化的大门，加速开启生命进化新篇章。从那之后，复杂的多细胞生物，包括真菌、植物、动物、人类才陆续出现，才有我们今天看到的世界。
地球生命演化史，也是感知能力不断迭代升级的历史。生命进化时间轴看，感知能力出现，大致遵循从简单到复杂、从基础到高级顺序；最早出现的是简单化学感知与物理感知能力，趋化性（化学信号感知）、趋光性（光感知）等；随着生物体结构复杂化，逐渐演化出更高级感知能力，触觉、视觉、听觉等。
约5.4亿年前，寒武纪大爆发时期，视觉感知系统出现，是生物感知能力重大飞跃，捕食与逃避，竞争与生存，使得生物进化加速，为诞生智能创造条件。视觉出现，促进生物间相互竞争、协同进化，对整个生态系统结构产生深远影响。寒武纪大爆发时期，众多新生物种类，雨后春笋般涌现，形成海洋生物异常繁荣景象。
视觉出现，是生命智能萌芽的关键节点，开启生命对世界系统性认知与理解之门。视觉出现后，生物开始能对环境进行更全面、深入观察与分析，促进大脑进化与神经系统复杂化，逐渐形成更高级认知能力。认知能力提升，推动生命从简单的本能反应，向更复杂智能行为进化，成为生物智能诞生基础。
地球生命演化史，到现在AI浪潮，感知能力始终是推动智能进步关键因素。自然界中，生命、意识、智能之间，存在紧密联系；有了生命，慢慢进化出意识，意识以感知为基础；意识不断发展与强化，进化出智能，智能是系统化的意识，生命是意识与智能的载体。
这一规律，为AI发展提供重要启示：无论碳基生命，还是硅基智能，感知能力不断提升与拓展，都是适应环境、解决问题、实现进化的重要推动力。
2012年，ImageNet挑战赛为标志，全球开启新一轮深度学习浪潮，以计算机视觉取得突破性进展为开端。类似视觉是生物智能进化重要基础，计算机视觉突破，为AI向更高水平发展打下基础。
二、人类感知系统进化过程，从生物适应，到AI时代人机协同。
人类进化历程中，感知系统迭代，是生物适应与文化创造共同结果，核心优势在于感知系统多模态融合与认知可塑性。
从原始古猿，到现代智人，人类感知能力不断进化，触觉精细化，促进工具使用，视觉系统通过立体成像提升空间定位能力，听觉系统发展出语言解析功能，大脑将多种感知信息融合，不仅使人类适应复杂多变自然环境，更为人类文化创造与社会发展打下基础。
人类各种感知能力，自然界中都不算最强，大脑能对各类信息进行深度处理，形成复杂认知模式，这是人类独特优势。
相比AI，人类知识传承存在低效性，主要源于个体学习的生物学限制、知识分享困难、知识积累复杂性等，一定程度影响人类进化速度与创新能力发展。
相比人类，AI与机器人发展，有望实现群体智能，突破单体能力边界，推动加速进化。机器人群体作为整体，可实现单个机器人个体无法完成的复杂任务，展现出更高层次智能水平。很多机器人，可共用一套智能系统，知识分享瞬间实现，无需像人类经历漫长学习与分享过程。机器人群体智能具备涌现性，群体能力并非个体智能简单叠加，而是个体相互作用产生协同效应，展现出1+1>2、甚至是X*X的智能涌现效果。
人类在认知与创造方面，具备独特优势，包括隐喻认知、道德判断、审美创造等方面，为人类思考、决策、艺术表达，提供独特视角，是AI与机器人不具备的能力。
未来，人类进化方向，可能在人机协同，将人类概念化能力与AI数据处理优势相结合，开创人机融合新纪元。
三、从生物启示，到多模态融合，机器人具身感知成为趋势。
机器人感知能力，很大程度借鉴生物学，尤其是人类感知系统。人类通过触觉、视觉、听觉、嗅觉、味觉等多模态感官系统，获取环境信息，基于神经网络动态整合实现高效决策。
机器人通过硬件传感器与算法协同，复现、扩展这一能力，实现具身感知，本质是机器人信息获取过程，让机器人能充分、高效获取外界信息，支持后续决策与执行，是机器人智能进步的基础。
机器人已具备一定视觉、听觉、触觉等感知能力，这些能力通过集成各种传感器部件实现，未来这些能力将进一步大幅提升，通过多模态融合，真正实现类似人类的具身感知。这些新感知能力加入，将使机器人感知全面达到、超越人类水平，让机器人拥有更泛化、更丰富交互能力。
四、机器人具身感知的技术实现，基于软硬件融合，驱动智能进化。机器人具身感知系统核心架构，是传感器硬件与算法软件深度融合。
硬件与算法协同发展，推动机器人具身感知系统，从简单感知功能，向复杂的智能认知转变，不仅提升机器人在复杂环境下适应性与可靠性，还拓展在更多领域应用场景，为机器人技术持续发展打下坚实基础。
当前机器人具身感知算法领域，尚未形成统一技术标准，头部公司与研究机构基于自身技术积累与应用场景需求，形成差异化解决方案。
机器人多模态感知技术，呈现百花齐放格局，核心算法主要围绕强化学习RL、视觉语言模型VLM、视觉语言动作模型VLA、端到端架构、多传感器融合算法、仿真训练等展开，世界模型等是前沿方向。
视觉语言模型VLM、视觉语言动作模型VLA，推动机器人突破场景理解技术天花板。
理想发布下一代自动驾驶架构MindVLA，迈向自动驾驶物理智能体关键一步。MindVLA是通用框架，不仅用于自动驾驶，也适用其他物理智能体。理想内部评价MindVLA，将类似Deepseek给其他AI应用带来变化，赋能其他现实世界物理智能体。
2025年3月18日，英伟达GTC 2025上，理想发布下一代自动驾驶架构MindVLA最新思考与进展。MindVLA是视觉-语言-行为大模型，理想内部称为机器人大模型，将空间智能、语言智能、行为智能统一，让自动驾驶拥有感知、思考、适应环境能力，是通往L4路上最重要一步。
MindVLA能为自动驾驶赋予类似人类的驾驶能力，将汽车变为能够思考的智能体，实现听得懂、看得见、找得到。就像iPhone 4重新定义手机，MindVLA将重新定义自动驾驶。未来MindVLA跑通物理世界与数字世界结合范式后，将有望赋能更多行业。
理想创始人李想介绍，规则算法的能力是昆虫，端到端E2E是聪明的猴子，VLA机器人大模型具备人类理解物理世界的脑系统。通往全自动驾驶没有捷径，比LLM更难，这是理想要做预训练与基座模型，要把空间、语言、行为的Token统一在一个基座中训练的原因。
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来源：六合商业研选