具身智能核心技术体系架构:一体两翼三层

具身智能技术体系可概括为“一体两翼三层”架构。 “一体”指物理本体（机器人硬件平台）；“两翼”指具 身大模型（智能大脑）和运动控制（小脑）；“三层”指 感知层、决策层和执行层。

当前产业的主流技术路线是将大语言模型/多模态大模 型作为“慢思考”系统负责任务理解与规划，将传统的模 型预测控制（MPC）或强化学习（RL）策略作为“快思考” 系统负责实时运动控制。IDC 在《2026 年具身智能机器人 十大技术趋势》中指出，产业价值不再单纯依赖算法或硬 件性能，而是依托模型、数据、算力、控制与本体的系统 J协同能力。

具身感知技术

具身感知是智能体理解物理世界的基础，涵盖视觉感 知、触觉感知、力觉感知、听觉感知等多模态感知能力。 视觉感知方面，当前主流方案采用 RGB-D 相机+激光雷 达的多传感器融合方案。特斯拉 Optimus 采用纯视觉方案 （基于 FSD 技术积累），宇树 G1/H1 采用 Intel RealSense 深度相机，智元远征系列搭载自研视觉系统。视觉感知的 核心挑战在于复杂光照、遮挡、动态环境下的鲁棒性。

触觉感知被认为是具身智能的“Z后一厘米”。 GelSight 等光学触觉传感器能以微米J分辨率感知接触力 分布和纹理信息，已成为高端灵巧手的标配。国内坤维科 技、帕西尼感知等企业在该领域快速追赶。六维力/力矩传 感器则用于准确力控，是实现精密装配、柔顺操作的核心 部件。

多模态融合感知是当前研究热点。将视觉、触觉、力 觉、本体感知（关节角度、力矩等）进行实时融合，能够 显著提升机器人在复杂场景下的操作成功率。Google 的 RT-2 模型展示了视觉-语言-动作（VLA）多模态融合的潜力， 引发了产业界的广泛跟进。