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具身智能（Embodied AI）作为人工智能通往通用人工智能（AGI）的关键路径，近年来取得了突破性进展。本文基于 Every-Embodied 开源项目的丰富实践经验，系统性地综述具身智能领域的技术栈、算法演进、工程实践和前沿复现。全文涵盖：（1）具身智能的基础理论与发展历程；（2）机器人学基础（运动学、动力学、坐标变换）；（3）计算机视觉在具身场景中的应用；（4）强化学习与模仿学习；（5）视觉-语言-动作（VLA）大模型全景；（6）视觉语言导航（VLN）技术；（7）世界模型最新进展；（8）无人机控制与规划专题；（9）仿真环境与真机部署；（10）数据集与评估基准。本文强调"理论-实践-复现"三位一体的学习路径，为工程师和从业者提供从入门到前沿复现的完整技术指南。

关键词：具身智能、机器人学习、视觉-语言-动作模型、VLA、视觉语言导航、VLN、世界模型、强化学习、模仿学习、MuJoCo仿真

目录

1. 引言
2. 具身智能基础理论
3. 机器人学基础
4. 具身场景的计算机视觉
5. 强化学习与模仿学习
6. 视觉-语言-动作（VLA）大模型
7. 视觉语言导航（VLN）
8. 具身世界模型
9. 无人机控制与规划专题
10. 仿真环境与真机部署
11. 数据集与评估基准
12. 工程实践指南
13. 总结与展望

1. 引言

1.1 什么是具身智能？

人工智能的发展历程中，我们见证了从"非具身"（Disembodied）到"

自动驾驶与具身智能的发展依赖于世界模型和虚拟环境的构建，通过数字孪生和4D物理空间模拟真实世界规律以解决训练数据不足和安全性问题。盘古NLP大模型借助外部工具提升行业智能水平，而具身智能需融合3D空间理解、物理推理及行为预测能力，最终实现在高危场景中超越人类的目标。尽管发展曲折，但SFT训练链条和通用机器人愿景已展现潜力，预测大模型则致力于打破数据孤岛，通过原子级表达实现跨场景统一推演，推动AI向善与社会效率提升。

基础模型

世界模型

具身智能

预测大模型

参考资料

• 盘古大模型关键技术解读
• 华为开发者大会2025