具身智能技术原理：从感知-决策-执行闭环到具身大模型 > 面向 AI 研究者与算法工程师的体系化教程。围绕「感知-决策-执行」核心闭环，从多模态感知、SLAM、大模型任务规划、VLA 端到端策略、运动控制到 Sim-to-Real 数据飞轮，建立完整的具身智能知识体系。本教程为原理深度优先的中文长文体系，不写可运行工程代码，聚焦架构设计与算法原理。 一、核心摘要 具身智能（Embodied AI） 是让智能体通过物理身体与真实世界交互、在交互中感知与学习的范式。它的核心是「感知-决策-执行」闭环回路：传感器采集多模态信号，大脑（大语言模型、VLA 模型、强化学习策略）做出决策，运动控制器把决策落到关节与力矩，行动后的世界变化再次进入感知，如此往复。 本教程按「先身体、再大脑、后进化」的递进逻辑组织： 身体层（第 2-3 章）：多模态传感器与融合、SLAM 与空间环境理解——回答「机器人怎么看见、摸到、知道自己在哪里」。 大脑层（第 4-5 章）：大模型任务规划器、视觉-语言-动作（VLA）端到端策略——回答「机器人怎么思考、规划、从像素到动作」。 行动层（第 6 章）：运动规划、轨迹优化、阻抗控制——回答「机器人怎么把决策落到关节与电机」。 进化层（第 7 章）：遥操作数据采集、仿真平台、Sim-to-Real 迁移——回答「机器人怎么持续学习与规模化」。
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