具身智能（Embodied AI）是人工智能與機器人技術深度融合的前沿領域，其核心是通過物理實體與環境的實時交互閉環，實現感知-認知-決策-行動的一體化自主進化。這類系統不僅能理解語言指令，更能通過高精度傳感器（如觸覺、視覺、力覺融合）感知物理世界，依托多模態大模型完成復雜任務拆解，并通過強化學習實現動態動作優化，最終在工業、服務等場景中替代人類執行危險、重復或高難度工作。

一、入門路徑：從理論到實踐的三層進階

1. 核心理論筑基

• 機器人學基礎：掌握運動學（如DH參數法）、動力學（拉格朗日方程）及控制理論（PID、MPC），推薦學習《Probabilistic Robotics》等經典教材。
• AI算法體系：重點突破多模態大模型（如VLA視覺-語言-動作模型）、強化學習（PPO、SAC算法）及世界模型（如EVAC框架），可通過CS229、CS285等課程建立知識體系。
• 跨學科融合：了解神經科學（類腦控制）、認知科學（具身認知理論），參考清華大學孫富春團隊提出的“具身快慢系統”架構設計思路。

2. 技術工具鏈構建

• 仿真與評測：優先掌握Gen