具身智能通过机器人与真实世界交互，实现感知、决策和行动闭环
思瀚产业研究院    2024-11-29

1、智能驾驶：模块化方案与端到端方案之争

在智能驾驶领域，技术路径的选择不仅关乎技术发展的方向，还深刻影响商业化落地的进程。目前，行业内主要存在两种技术路线：模块化方案和端到端方案。模块化方案以 Mobileye 和 Waymo 等企业为代表，而端到端方案则更多由特斯拉和一些前沿研究团队推动。 模块化方案将自动驾驶任务分解为多个独立模块，包括：

1）感知：通过摄像头、激光雷 达等传感器识别环境中的物体。

2）定位：使用高精度地图和 GNSS 定位技术确定车辆的准 确位置。

3）决策规划：根据感知和定位的信息，制定行车路径。

4）控制：将规划转化为 车辆的具体动作。

模块化方案通过这四步循序渐进完成自动驾驶。这种方案的优点是可解释、可验证、易调试，但缺点也很明显：传递过程中信息损耗、任务多且散导致低效、存在复合误差。

这种方案中，Mobileye（摄像头+高精地图）和 Waymo（摄像头+激光雷达+毫米波雷达等多种传感器）走的最远，也和 Uber 和 Lyft 等大型出租车平台展开了 RoboTaxi 相关合作。24 年 11 月，Lyft 一次性宣布了三项 Robotaxi 相关合作，分别是与自动驾驶 方案商 Mobileye、自动驾驶接驳车公司 May Mobility，以及基于 AI 的行车记录仪制造商 Nexar。

根据计划，Lyft 将从 2025 年开始逐步引入上述公司的技术，以提供自动驾驶运送乘客的服务。 端到端方案基于统一的神经网络从原始传感器数据输入直接到控制指令输出的连续学习与决策过程，过程中不涉及任何显式的中间表示或人为设计的模块。特斯拉发布的 FSD V12 则是端到端方案。

目前两种方案在复杂场景和简单场景中各具优势，未来的方向可能是在简单环境 下使用端到端方案，而在较为复杂的城市中心场景使用模块化方案。 从技术角度看，无论使用什么方案，车厂仍需一段时间才能达到 L4+级别的自动驾驶，而 国内新能源汽车渗透率较高将一定程度上降低未来消费者对新能源汽车的需求。

2、具身智能想要放量需要更实用的场景及更低的价格

具身智能可以通过机器人或其他具身设备与真实世界进行交互，实现感知、决策和行动的闭环。这一领域结合了人工智能、机械设计和感知技术，赋予机器自主学习和适应复杂环境的能力，使其在无人配送、灾害救援、仓储物流等场景中大放异彩。目前包括波士顿动力、特斯拉、小米、宇树等厂商都积极投入。

国内龙头公司如宇树更容易放量。宇树在四足机器人领域实现了高集成度的小型化和模块化设计，使其机器人具有强大的灵活性和高性价比。相比于其他品牌，如波士顿动力的 Spot，宇树的产品不仅在成本上更具优势，而且在可拓展性上也非常突出。

同时， 宇树通过技术优化，将四足机器人价格拉低至几万元的级别，大幅降低了企业和个人的购 买门槛，使得这一技术能够从实验室走向实际场景。低成本的实现并未牺牲性能，其产品 依然能够应对复杂的地形环境和高强度任务，这为其在物流、安防和教育等市场开辟了广 阔的应用空间。

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