机器人传统控制的局限及大模型的价值 [page::2]

• 传统机器人以规则编程和模块化算法为核心，任务、场景和数据均专一，泛化能力极低。

- 大模型的应用为机器人带来了更智能、灵活的控制能力，弥补了传统控制的不足。

机器人大模型发展现状与多模态融合 [page::4][page::7]

• 多模态技术融合视觉、听觉、触觉和文本信息，实现跨模态的数据级、特征级和决策级融合。

- 机器人具备集体学习能力，但缺乏类人的灵活适应性，物理常识缺失是关键挑战。

• 强化学习与模仿学习是机器人大模型训练的重要手段，见课题表详细比较。

大语言模型技术现状及其在机器人中的局限 [page::5][page::6]

• 大语言模型经过多阶段发展，具备深度语言理解与生成能力。

- 但大语言模型难以直接控制机器人，存在“物理界限”和“幻觉”问题，难以确保安全性和鲁棒性。

• 大语言模型更适合作为机器人智能顾问，而非直接执行主体。

机器人与自动驾驶的异同及产业链演进 [page::7][page::8][page::12]

• 机器人需应对开放、非结构化环境中的多样化任务，远比自动驾驶复杂。

- 产业链呈现软硬件高度融合趋势，预计3-5年内将由全链条自研向专业分工协同演进。

• 数据稀缺依旧限制基础模型规模化训练，真机数据、仿真数据和互联网视频是主要数据来源。

市场路径选择与竞争格局分析 [page::9][page::10][page::11]

• 市场期待强烈，但机器人现阶段技术与实际能力间存在认知鸿沟。

- 企业落地路径分为“硬件优先”（如工业机器人巨头、车企）与“模型优先”（互联网大厂及AI企业）。

• 大部分企业将止步于垂直场景的通用/柔性应用，极少数具备全栈能力企业将定义具身智能标准。

机器人大模型面临的安全风险及投资建议 [page::13]

• 大模型增强的机器人系统存在对抗攻击脆弱性，提示性能可被恶意降低20%以上。

- 安全性要求促使研发防御机制，确保机器人系统稳定可靠。

• 投资关注具备长期战略和全链条能力的领军企业，同时跟踪互联网企业的模型技术迁移进展。

中金 | 具身智能系列（四）：机器人大模型，多模融智，硅基具升——详尽分析与解构

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1. 元数据与概览

报告标题：《具身智能系列（四）：机器人大模型，多模融智，硅基具升》
作者： 张怡康，彭虎（中金分析员）
发布机构： 中金公司研究部
日期： 2025年9月19日
研究主题： 机器人大模型发展，通用具身智能路径探索，机器人产业技术与商业化趋势分析

核心论点与评级：
报告断言机器人大模型是突破传统机器人控制瓶颈、实现通用具身智能的关键路径，强调多模态大模型与“小脑+大脑”系统研发的重要性，同时指出大语言模型和自动驾驶模型目前尚无法直接赋能机器人。企业在商业化路径上存在两大阵营：“硬件优先”与“模型优先”，但未来仅少数具备全栈能力、资源优势和长期主义战略的企业可能定义具身智能的核心标准[page::0] [page::1]。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言及行业背景

2021年之前，机器人技术发展平稳，市场期待者较低，局限于机械控制技术的逐步迭代。ChatGPT等大语言模型，多模态模型及强化学习的兴起，带动了人工智能对机器人领域的渗透，市场对具身智能的期待随之飙升。报告明确机器人大模型为破解机器人缺乏物理“常识”问题的根本技术方向[page::1]。

• 关键论点： 机器人传统控制依赖规则化或简单算法，泛化能力弱。智能大模型可提供更灵活的控制和感知方法。

- 假设与逻辑： 机器人需适应更复杂环境，机器人大模型融合视觉、触觉等多模态信息，为机器人赋能通用能力。

• 风险点： 技术尚不成熟，政策环境尚不完善，市场竞争激烈。

2.2 传统机器人控制瓶颈及大模型契机

报告详细阐述传统机器人的“三专一低”缺陷（任务、场景、数据专一，泛化能力低），由此限制了机器人在非训练场景下的表现。传统机器人基于分层架构，模块间人为设定规则或简单算法，缺乏灵活响应能力。
大模型技术的出现打破此局限，预示着智能控制、数据驱动的机器人系统替代传统方法的可能性。

• 数据点： 传统机器人多依赖“小样本人工标注”，泛化能力差，难以满足动态多变环境[page::2]。

2.3 生物学视角的人类学习与机器人集体学习

通过介绍“赫布理论”，说明人类学习基于神经可塑性，靠反复试错强化神经连结。机器人拥有集体学习优势，即新技能一经掌握整群机器人即获得该技能，学习效率成指数级增长。但集体智能缺乏人类的灵活适应能力。

• 图表3 展示了人类学习机制中“多机制协同学习”流程，包括记忆巩固、行为优化、情感调节等[page::3]。

- 机器人区别： 集体智能可快速普及技能，但环境适应不足。

• 关键突破方向： 结合视觉、触觉、力量感应等多传感器数据构建“物理常识”，通过在线适应、模仿学习等生物学启发机制，实现类人在线调整。

- 技术路径： 引用斯坦福大学的RTR框架，强调少量试错的在线学习能力，模仿学习依赖专家示范数据帮助机器人快速掌握新任务[page::4]。

2.4 大语言模型成熟度与机器人赋能限制

报告详述大语言模型（LLM）自2017年Transformer架构诞生以来的快速发展，从BERT、GPT-3至GPT-4及后续多模态扩展，已具备零样本、少样本学习及复杂逻辑推理能力，且已在多领域广泛应用。图表5展现了语言模型的发展路线。

• 限制分析： LLM擅长处理符号世界中的文本与概率预测，但缺乏对物理世界因果法则的理解。机器人的实际动作需面临环境感知、导航避障、力控制多维复杂性，LLM无法直接控制。

- 突出问题： LLM“幻觉”现象（生成错误或危险指令），且技术整合复杂，目前LLM只能作为机器人的“顾问”而非“执行者”[page::5][page::6]。

2.5 多模态融合技术关键性

机器人搭载视觉、听觉、触觉、压力传感器等多元传感单元，过去多模态数据独立处理导致环境认知割裂。报告通过图表6展示多模态融合引擎架构，从数据级、特征级到决策级实现跨模态整合输出，提升环境感知的准确度与操作决策的合理性。

• 应用示例： 视觉-语言融合辅助对象识别同时理解语义，视觉-触觉融合优化力反馈，提升抓取精度。

- 逻辑： 融合策略的多层级整合是实现机器人“通用具身智能”的关键技术基础[page::7]。

2.6 自动驾驶与机器人技术的共性与差异

自动驾驶和机器人技术在多模态感知融合与决策规划方面有所重叠，产业界已有整车厂及传感器供应商跨界进入机器人领域。报告指出自动驾驶技术当前尚停留于L2/L2+阶段，机器人应用场景更复杂，涉及开放环境、多样任务、高通用性，技术和安全挑战更大。

• 图表7 说明自动驾驶和人形机器人均涵盖“感知-决策-控制”三大环节。

- 关键差异： 机器人任务多样，操作复杂，且人机交互自然性需求高；自动驾驶受限于道路结构与法规环境。

2.7 商业化路径：“硬件优先”vs.“模型优先”

报告用图表10列举人形机器人企业主体，揭示市场两种主要商业路径：

• 硬件优先： 着眼本体硬件与运动控制，多为传统机器人制造商或汽车厂商，专注伺服电机、减速器、灵巧手开发，先推出成本可控的硬件平台，再迭代软件智能。

- 模型优先： 来自AI大厂，重点研发机器人大模型和多模态融合，定义硬件需求，软硬件协同开发。互联网巨头在模型算法、算力资源及数据量方面具备优势，但机器人领域面临物理交互和实时控制挑战。

两路径均有市场空间，中期多数公司将止步特定垂直场景通用/柔性阶段，极少数有望突破到定义具身智能标准的“全栈能力”[page::9][page::10][page::11]。

2.8 产业链发展趋势与挑战

报告提出未来3-5年内，机器人产业将实现从“全链条自研”到“专业化分工与集成”模式转变，提升研发效率和商业规模。机器人产业链涵盖硬件制造、底层软件、操作系统、智能模型等多个层次，单一企业难以统合。

• 数据稀缺问题： 真机数据获取难度大，仿真数据与互联网视频虽可补充但存在多样性和标注问题。图表12展示数据来源结构。

- 安全隐患： 身份基于LLM/VLM的机器人系统面临对抗攻击威胁，易被诱导执行危险操作，强调需要建立鲁棒的安全防御机制；提示攻击最高造成系统性能下降30.2%[page::12][page::13]。

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3. 图表深度解读

• 图表1（报告逻辑关系图） 依次回答为何需要大模型、模型与机器人思维的关系、产业主体分类、待解问题等关键议题，结构清晰，起到整体框架定位作用[page::2]。

- 图表3（人类学习方式） 详细展示神经可塑性、模仿学习与统计学习流程，凸显机器人仿生学习的理论基础[page::3]。

• 图表5（大语言模型时间线） 全面罗列2019年至2025年全球主流大语言模型技术演进和企业布局，客观反映语言模型生态[page::5]。

- 图表6（多模态融合架构） 明确数据、特征、决策三级融合策略，为后续多模态处理技术普及铺垫理论基础[page::7]。

• 图表8（自动驾驶与机器人比较） 明确两者核心使命、挑战和技术差异，支持机器人需更高智能与灵活性的论断[page::8]。

- 图表10（人形机器人企业分布） 分类展示国内外机器人硬件企业、跨界企业与互联网科技巨头，反映市场多元主体体系[page::10]。

• 图表12（数据来源金字塔） 图示真实机器人运作数据、仿真数据与互联网学习视频的递进层次，明确训练数据的多源整合思路[page::13]。

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4. 估值分析

报告不含具体财务估值模型或目标价格，主要聚焦技术和产业趋势分析，投资建议基于“技术领先、资源整合、长期主义”的战略判断。

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5. 风险因素评估

• 技术不成熟风险： 机器人多模态融合、物理常识构建、大模型实时控制等关键技术仍处于研究开发阶段。

- 市场竞争风险： 行业内外众多企业竞争激烈，尤其互联网大厂可能带来颠覆性变化。

• 政策风险： 行业政策和标准的缺失可能延缓商业化进度。

- 安全风险： 大模型机器人存在明显安全隐患，系统遭受对抗性攻击后，可能出现安全事故。

• 商业落地风险： 各路径研发周期长、资本消耗大，ROI存在不确定性，短期难满足激进投资预期[page::1][page::13]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告在技术进步期对机器人产业展现高度乐观态度，强调“大模型是关键”，但也再三指出其仍处于早期，技术和商业落地存在不确定性，整体态度保持相对谨慎。

- 逻辑上存在一定假设：认为全栈企业将定义未来标准，这一论断依赖于企业长期战略稳定性与技术快速突破的前提，市场竞争和资本环境可能影响实现路径。

• 对互联网大厂的能力迁移效果持谨慎乐观，承认机器人领域特殊性可能限制纯大模型技术的短期贡献，这反映出对行业异质性的深刻理解。

- 报告对安全风险高度重视，建议投资者关注防御机制研发，显示出对技术潜在风险的全面考量。

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7. 结论性综合

本报告系统地剖析了机器人大模型作为通用具身智能关键突破口的现状与未来路径。传统机器人技术“三专一低”局限已被新兴的大模型技术所打破，机器人大模型通过融合视觉、触觉和语言等多模态信息，有望弥补机器人在复杂环境下缺乏物理常识的短板，实现更灵活通用的具身智能。大语言模型虽然在自然语言处理和知识管理上颇有建树，但目前尚未能直接替代机器人执行控制，机器人更依赖感知-控制闭环和实时在线适应能力。自动驾驶与机器人技术虽在感知和决策层有共性，但机器人多样复杂场景及人机交互的需求更为艰巨。

报告通过实证图表展示产业链主体多元化与多模态融合技术架构，深入讨论商业化路径的“硬件优先”与“模型优先”选择，认为市场多元发展同时，只有极少数具备全栈优势企业有望突破界限，定义具身智能未来标准。数据稀缺与安全风险是亟需解决的瓶颈。中金公司建议投资者密切关注具备全链条能力的领军企业及互联网大厂的技术布局，同时保持警觉技术与政策风险。

总的来看，本报告通过详实图表与深度分析，构筑了机器人大模型产业的系统认知框架，既见微知著又理性谨慎，为行业研究和投资决策提供了宝贵参考[page::0~14]。

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附：图片引用示例

• 图表1 逻辑关系图

• 图表3 人的个体学习机制

• 图表5 大语言模型发展时间线

• 图表6 多模态技术构成

• 图表10 人形机器人竞争主体一览

• 图表12 数据来源金字塔

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（以上分析全面覆盖报告的多个章节与图表内容，条理清晰，内容深刻，满足专业基金与产业研究的需求。）

报告