随着科技进步和市场预期不断升温，具身智能产业迎来了前所未有的发展机遇，以宇树科技为代表的国内具身智能企业在2024年也迎来了爆发期。具身智能不仅在外形上模仿人类，更在功能、交互和智能化方面不断突破传统限制，逐步向“人”迈进。与此同时，自动驾驶技术经过多年沉淀，其核心的感知系统和决策系统也已取得显著进展。其实二者在技术原理、算法实现以及传感器融合等方面存在诸多相似之处，形成了跨领域的技术共振和供应链协同效应，今天就带大家来盘一盘这两个领域技术的相似性。

具身智能缘何起步？

自2021年特斯拉在AI Day上首次发布“Optimus”概念以来，具身智能雏形便已初现，从2022年初的概念阶段、2023年的卡位阶段，到2024年底至2025年初的聚焦阶段，具身智能技术每一年都取得了可喜的成绩。尤其在2024年下半年，国内外多家龙头企业纷纷加大研发投入，围绕“具身智能”这一核心理念，推动机器人在感知、运动控制和交互方面实现质的飞跃。

具身智能的技术主要集中在几个方面，一是高精度、多模态的感知系统，能够实时获取环境信息；二是基于大数据和深度学习的决策系统，支持复杂场景下的自主规划与执行；三是硬件方面，如执行器、灵巧手、传感器等关键部件的持续升级，这些环节不仅决定了具身智能的性能，更直接关联到整个供应链的成本控制和产业估值重塑。2025年或将是具身智能进入量产元年的关键节点，这不仅对机器人产业链带来深远影响，也给传统汽车零部件（汽零）企业带来了新的机遇。

系统框架上有何相似？

具身智能与自动驾驶系统在系统框架上有着惊人的相似性。两者都需要借助海量传感器数据，实时构建环境模型，并在此基础上做出最优决策，尤其是在感知系统和决策系统，两者更是可以做到“技术共享”。

1.感知系统

自动驾驶依赖于激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合技术，实现对车辆周边环境的360度实时监控。具身智能也需要利用视觉、深度传感、触觉以及力传感器等多维数据，对外部环境进行全面感知。传感器的高精度、实时性和数据融合技术是保证机器人能够顺利完成各类任务的关键。无论是在自动驾驶领域还是在机器人领域，如何在噪声环境中提取有效信息、如何进行多传感器数据融合、以及如何保证数据传输的低延时性，都是当前技术攻关的重要方向。随着生产规模的扩大和技术成熟，具身智能的传感器市场规模有望突破数百亿元，这也给传感器企业在自动驾驶汽车领域外，带来了新一轮的发展空间。

2.决策系统

自动驾驶系统通过算法对传感器采集到的数据进行分析，依靠机器学习、深度神经网络等技术完成场景识别、路径规划与决策执行。具身智能同样需要一个“智能大脑”，其不仅要处理环境感知数据，还要应对动态交互、动作协调以及复杂任务调度。机器人系统需要实现“泛化能力”——即在不同场景下都能迅速适应并完成任务。为此，两者在软件架构上都大量借鉴了AI大模型和强化学习技术，通过不断的训练与迭代，提升系统的实时反应和决策能力，其中自动驾驶中的决策算法与具身智能在应对未知环境时所采用的动态规划和自适应控制方法具有高度相似性。

3.数据与算力支持

在数据处理与算力支撑上，无论是自动驾驶还是具身智能，均依赖于高性能计算平台和云端数据中心。英伟达、台积电等全球领先的芯片及计算平台厂商均为这两个领域提供了强有力的硬件支持。随着大规模数据采集和训练平台的建立，未来或将有更多基于云计算和边缘计算的协同体系出现，这将进一步推动决策系统的智能化和精细化。

技术架构上有何相似？

当前，具身智能产业正处于爆发式增长期，各类政策红利和市场需求共同推动这一领域迎来快速发展。国内多个省市和相关部门也相继出台支持具身智能研发与产业化的政策措施，2025政府工作报告也明确指出，要深入推进战略性新兴产业融合集群发展。开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，推动商业航天、低空经济、深海科技等新兴产业安全健康发展。建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业。重庆、安徽等地区也相继发布的相关政策，为行业内企业提供了良好的政策环境和市场预期。自动驾驶技术作为近年来智能交通领域的代表，其成功经验为具身智能提供了宝贵借鉴。

1.多传感器数据融合

自动驾驶系统通过整合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器，构建出详尽的环境三维模型。同样，具身智能在实现精准抓取、动态平衡及人机交互过程中，也需要多模态传感器（包括视觉、深度、力反馈和触觉传感器）的密切协作。如何在嘈杂环境中提取有效信息、如何实时进行数据滤波与融合，成为两大领域共同面临的技术难题。

2.实时决策与路径规划

自动驾驶系统的核心在于对实时路况数据进行处理，快速计算出最优行驶路径，并在各种突发情况下做出及时反应。具身智能在应对复杂人类生活环境时，也需要进行类似的路径规划和运动控制。通过深度学习和强化学习算法，两者均致力于在不确定性环境中实现最优决策。双方在算法研发和数据训练方面的交叉合作，将大幅提升整体智能水平。

3.安全冗余与系统稳定性