今天分享的是：机器人大模型深度报告：我们距离真正的具身智能大模型还有多远？

报告共计：56页

该报告围绕机器人大模型展开，探讨了人形机器人对高智能大模型的需求、当前机器人大模型在架构和数据端的进展以及未来发展方向等核心内容。

人形机器人要实现产业化落地，需摆脱传统工业机器人的局限，具备感知、决策与反馈能力，而这依赖大模型支撑的多模态理解与泛化能力。当前多模态大模型为其提供了“初级大脑”，但整体智能化仍处于L2初级阶段，距离真正的泛化智能还有距离。

在架构端，机器人大模型不断演进。从早期的SayCan语言规划模型，到RT-1实现端到端动作输出，再到PaLM-E、RT2融合多模态感知能力，逐步具备“看图识意、理解任务、生成动作”的完整链条。2024年π0引入动作专家模型，动作输出频率达50Hz；2025年Helix实现快慢脑并行架构，控制频率突破至200Hz，提升了操作流畅性与响应速度。

数据端形成了互联网、仿真、真机动作三类数据协同支撑的体系。互联网数据量大且成本低，适用于预训练，但场景泛化难；仿真数据质量较高、成本较低，多用于预训练，却存在仿真到现实的差距；真机数据质量最高，对后训练效果关键，但采集效率低、成本高。真机数据采集依赖动捕设备，光学动捕精度高，适配集中式训练场，惯性动捕灵活便捷，适配不同场景。

未来，具身大模型将在多方面发展。模态上，可能引入触觉、温度等感知通道；推理机制上，通过状态预测构建“世界模型”，提升环境建模与推理能力；数据端，仿真与真实数据融合训练成主流，高标准、可扩展的训练场成关键支撑。

以下为报告节选内容