具身智能核心主张是智能不能脱离身体而存在。2026年三条路径齐头并进：仿真优先在虚拟环境训练策略再迁移到真实机器人、示教学习通过人类遥控操作收集数据后模仿学习、端到端直接从传感器映射到动作。三条路线各有优劣，业界倾向于融合使用。
2026年被视为人形机器人商业化拐点。特斯拉Optimus和波士顿动力Atlas等产品开始进入工厂执行实际任务。推动因素包括大语言模型赋予理解自然语言能力、视觉语言动作大模型实现端到端映射、关节电机和力控传感器成本大幅下降。
Sim-to-Real Gap是具身智能最大技术挑战。2026年突破来自域随机化和系统辨识的结合。域随机化在仿真中随机扰动物理参数训练鲁棒策略，系统辨识通过在线学习快速校准真实与仿真差异。英伟达Isaac Sim和谷歌RoboCat在这一方向取得令人瞩目进展。
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