下面是**“具身智能十年演进（2015→2025）”的系统化总结。我会把它当成一场“从机器人学习（robot learning）到机器人基础模型（robot foundation models）再到可运营的具身系统（Robot SRE + 数据闭环）”的范式迁移来讲清楚：十年里最重要的变化，不是某个算法变强了，而是“智能的载体、训练方式、评测方法、以及工程化交付形态”**都换了一套。

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0) 一句话总纲：具身智能的十年主线

2015：具身智能=在物理/仿真环境里做RL/IL（会做单一技能）。
2020：具身智能=多任务、多模态、仿真基准与数据驱动（会做一类技能）。
2025：具身智能=VLA/世界模型/通用策略雏形 + 平台化闭环（会迁移、会泛化、开始可运营）。

这里的关键词你可以记成四个“G”：

• Grounding：语言/视觉与动作的物理落地
• Generalization：跨任务/跨场景/跨机型泛化
• Governance：可控、可回滚、可验证（从研究走向产品）
• Growth loop：数据—训练—评测—部署—再采集的闭环增长

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1) 三段式范式迁移：Skill Learning → Task Generalization → Foundation & Governance

1.1 2015–2017：技能学习时代（Skill Learning）

核心目标：让机器人“学会一个动作技能”（抓取、推拉、到达、简单导航）

典型形态

• 强化学习（RL）/模仿学习（IL）在仿真中快速迭代
• sim2real 仍然是主要痛点：摩擦、接触、传感噪声、外参漂移
• 任务定义偏“研究基准化”：reward 工程很重，泛化很弱

核心瓶颈

• 单技能能学会，但组合任务与长时序规划非常困难
• 数据效率低、部署不稳定、复现与评测不统一

这一阶段的“智能”很像：训练场里很强，上线就掉。

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1.2 2018–2020：多任务、多模态与基准驱动时代（Task Generalization）

核心目标：从单技能走向“任务级能力”，并可在统一基准上比较。

结构性进展

• 具身AI基准/挑战赛推动：导航、指令理解、交互任务被系统化评测（这类“基准驱动研究”是具身智能的重要催化剂）
• 视觉+语言开始更紧密进入：从“看见障碍”到“理解指令与语义目标”
• 训练范式从“纯RL”逐渐转向 IL + RL + 规划的组合

核心瓶颈

• 数据仍然稀缺且分散：机器人数据昂贵、动作空间各异、复用困难
• 模型在“互联网知识”与“物理技能”之间存在巨大断层（knowledge-to-action gap）

这一阶段的核心矛盾是：没有足够统一、可迁移的具身数据与表征。

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1.3 2021–2025：基础模型渗透 + VLA + 世界模型雏形 + 平台化治理（Foundation & Governance）

核心目标：让机器人具备“可迁移的通用能力”，并能进入规模化工程闭环。

这阶段最关键的变化有四个：

变化A：从 VLM 到 VLA ——“看懂”开始直接“会做”

代表性里程碑是把视觉-语言大模型转成“视觉-语言-动作”（VLA）模型：

• Google DeepMind 的 RT-2明确提出：将互联网规模的视觉语言预训练知识迁移到机器人控制上，让模型以端到端方式从观测映射到动作，并展现更强泛化与“涌现式”能力。([Google DeepMind][1])

这一步意味着：具身智能不再只是在小数据里学控制，而是开始吸收“世界知识”并转成行动先验。

变化B：具身“多模态大模型”成为研究主航道

2024–2025 大量工作围绕“具身多模态大模型/具身多模态基础模型”的数据、结构、挑战做系统总结与路线图（例如对 embodied multimodal large models 的时间线与问题拆解）。([arXiv][2])

变化C：仿真与合成数据升级为“生产系统”

仿真不再只是演示与调参，而是：生成训练数据、做回归门禁、做安全验证。像 NVIDIA Isaac Sim在“仿真+合成数据+可扩展流水线”方向持续强化，并在 2025 发布 Isaac Sim 5.0 GA（体现仿真生产化趋势）。([NVIDIA Developer][3])

变化D：从“会做”走向“可运营”——具身系统开始 SRE 化

当模型和系统复杂度上来，决定能否落地的关键变成：

• 证据链（metrics/logs/traces/replay）
• 场景库与回归门禁
• 灰度发布与自动回滚
• 自愈与降级策略库
  也就是你前面一直在追的“平台化（协议/监控/日志/诊断）”那套治理体系，只不过对象从 AMR 扩展到“具身通用体”。

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2) 十年里的“技术主干”演进：从四条线看透本质

2.1 表征：从任务状态 → 语义与几何统一表征 → 可行动表征

• 早期：状态/关键点/目标位姿为主（低维、任务专用）
• 中期：语义理解增强，开始面向导航/操作统一抽象
• 近年：VLA 强调“可直接用于动作生成”的表征：语言条件、视觉上下文、动作token/轨迹token

2.2 学习范式：RL/IL → 数据驱动 → 预训练 + 微调 + 工具链闭环

• 早期：RL占主导，但 reward 工程重、泛化弱
• 中期：IL+RL混合，多任务学习
• 近年：**预训练（互联网/多模态） + 机器人数据对齐（finetune）**成为主路；RT-2 就是典型范式展示。([arXiv][4])

2.3 数据：小规模实验 → 基准化数据 → “采集—筛选—回放—场景化”的数据引擎

真正的护城河从“模型结构”迁移到“数据引擎”：

• 在线触发采证（失败/险情/退化）
• 自动生成 replay bundle
• 抽象为 scenario 入库
• 回归门禁驱动迭代
  这套闭环是具身落地的“工业化条件”。

2.4 仿真：调试工具 → 训练与验证工厂

仿真在 2021–2025 的角色发生质变：

• 合成数据规模化
• domain randomization 系统化
• 回归门禁与安全验证
  Isaac Sim 这类平台明确把“仿真+合成数据”做成基础设施。([NVIDIA Developer][3])

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3) 2025 具身智能的“真实形态”：不是一条端到端，而是“三层系统”

很多人把具身智能简化为“端到端从像素到力矩”。但工程上更现实、也更强的形态是三层：

1. 技能层（Skills/Policies）：抓取、开门、插拔、搬运、导航等
2. 任务层（Task/Program）：把技能编排成可执行计划（含恢复/回退）
3. 治理层（Governance/SRE）：证据链、回放、回归门禁、灰度、回滚、自愈

RT-2 代表“技能层通用化”的重要突破；仿真生产化与证据链闭环则让治理层成为可能。([Google DeepMind][1])

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4) 十年里最关键的“瓶颈迁移”：护城河怎么变了？

2015 的护城河

• 算法技巧（RL trick、reward shaping）
• 单任务成功率

2020 的护城河

• 多任务系统整合（感知+语言+控制）
• 基准排名与可复现训练管线

2025 的护城河

• 数据引擎 + 评测体系 + 发布治理（而不仅是模型参数量）
• 机器人数据的采集、清洗、对齐、迁移
• 可运营能力：MTTR、自恢复率、复发率、事故半径

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5) 2026–2030 方向：具身智能下一阶段最可能怎么走

我给你几个高确定性判断（偏工程与产业落地）：

1. 更强的“在设备侧运行”趋势：弱网/低延迟/安全要求会推动 VLA 模型更紧凑、更多 on-device（类似“把能力塞进机器人本体算力”）。近期也有媒体报道 DeepMind 推出面向机器人在设备端运行的模型/SDK方向（供趋势参考）。([The Verge][5])
2. “世界模型/可预测模拟”会成为主战场：不仅做动作，还要预测接触、后果与不确定性
3. 治理系统会决定规模化：具身系统必须像云服务一样有 SLO、灰度、回滚、证据链
4. 硬件形态多样化并长期共存：轮式、机械臂、双臂、人形会各自占据不同 ROI 场景，平台要解决“跨机型策略迁移”

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