具身大小腦協作框架RoboOS與開源具身大腦RoboBrain，實現跨場景多任務輕量化快速部署與跨本體協作，推動單機智能邁向群體智能，為構建具身智能開源統一生態加速場景應用提供底層技術支持。支持松靈雙臂、睿爾曼單/雙臂、智元人形、宇樹人形等不同類型的具身本體。

在“遞送蘋果和水果刀”的任務場景中，整體任務流程是睿爾曼單臂機器人調用“導航技能”移動至餐桌前，宇樹人形G1機器人調用“視覺抓取技能”完成指定物體的挑揀，睿爾曼調用“抓取技能”提起果籃并導航至松靈餐桌前。緊接著，松靈雙臂機器人調用“抓取技能”獲取水果刀，并放置在果籃中心，睿爾曼依據“空間記憶”導航至辦公桌位置，遞送果籃后返回待命。

而RoboOS接收“拿離杯子最近的水果，并遞送一把水果刀”指令后，遞送RoboBrain進行任務拆解，并將拆解后的子任務分發給3臺跨本體機器人。RoboBrain通過 “空間記憶” 感知環境，確定果籃、蘋果位置，并拆解任務為“宇樹G1挑揀蘋果→睿爾曼傳遞果籃→松靈機器人抓取水果刀→睿爾曼返回”。

各機器人本體執行子任務過程中，由RoboOS提供端云協作能力，將任務規劃為技能粒度，實現云端RoboBrain分發規劃，端側執行技能并實時反饋。RoboBrain識別“離杯子最近的水果位置”“果籃抓取位置affordance”“水果刀抓取位置affordance”“果籃空閑位置Pointing”，經由RoboOS遞送指導各機器人本體完成任務。

在人工智能從感知智能走向通用智能的關鍵拐點上，具身智能正逐步成為新一輪科技革命與產業升級的核心引擎。它不僅關乎機器人技術的演進，更代表著智能系統從虛擬空間走向現實物理世界的能力躍遷。作為通用人工智能（AGI）的一種關鍵形態，具身智能承載著學術界和產業界的高度期待。

基于酷睿Ultra系統級芯片平臺，英特爾將高性能CPU、GPU與專用AI加速器NPU進行異構融合，實現單一芯片對機器人“感知、認知、運動”的全流程調度。

酷睿Ultra可提供高達90TOPS的AI性能，涵蓋視覺處理、語義理解、動作規劃等模塊；其GPU部分支持大模型推理任務，NPU則專注于低功耗、高頻率的傳感器數據處理。

在軟件方面，英特爾推出了完整的開發工具鏈，包括OpenVINO深度學習推理框架、oneAPI異構計算平臺、IPEX大模型優化工具，以及工業級的BSP和實時內核配置方案。

具身智能不僅是AI前沿課題，也是真正實現大模型價值的抓手。它推動我們從碎片化模塊走向系統性協同。具身智能已成為人工智能、控制科學、機器人學等多個交叉領域的研究重點。大量高校與研究機構正圍繞行為建模、語義理解、類腦系統等方向展開前沿探索。

無人物流車：產業進展及頭部廠商梳理

無人物流車是基于自動駕駛技術的智能運輸工具，通過激光雷達、攝像頭等傳感器感知環境，結合高精度地圖、AI算法實現自主行駛。

1.1 作用及性能

　　（1）作用：實現無人運輸及卸貨、降本增效、提升安全性。

　　（2）性能：主流產品采用激光雷達+高精地圖方案，續航約200公里、支持紅綠燈識別、復雜路況避障。

　　（3）商業模式：租賃、整車售賣。

1.2 應用場景

　　（1）物流場景：從分揀中心到驛站（非最后一公里），快遞、商超配送件為主，對時效性要求不高且是固定路線。

　　（2）封閉/半封閉場景：工業園區、機場港口、醫療中心。

無人車指的是L4級自動駕駛低速無人車，聚焦園區配送、干線運輸與特種作業等物流場景。無人車往往聚焦港口、園區等限定區域，技術路線基本完成閉環，擁有較強應用落地可能性。

高開放性具身智能AIBOX平臺—專為高校實驗室與科研項目打造的邊緣計算基座（讓高校和科研院所聚焦核心算法）