聚焦“新網絡、新要素、新生態、新平臺、新應用、新安全”六大方向，到2022年，本市基本建成具備網絡基礎穩固、數據智能融合、產業生態完善、平臺創新活躍、應用智慧豐富、安全可信可控等特征
北京未來產業發展重點：力爭在新能源汽車、集成電路、機器人、3D打印等重點領域取得突破
迎賓講解機器人憑借智能交互、高效服務等優勢，成為商場、展館、政務大廳、企業園區等場景提升服務體驗,本方案將從需求定位、核心技術、場景適配、成本核算、售后保障五大維度，為您提供專業、全面的選購指導
銀行大模型機器人配備高清觸控屏與先進語音識別系統,精準回應存款利率,貸款流程,電子銀行操作等常見咨詢,應答準確率超95%,可跟隨機器人前往柜臺,自助設備區,輕松解決“找路難”問題
梳理了國外具身智能產業發展情況，總結了我國具身智能產業發展情況、 面臨的問題，分析了全球具身智能產業發展趨勢，以及具身智能應用發展面臨的安全威脅
工業制造領域,具身智能憑借其獨特優勢提高了生產效率、保障產品質量;醫療服務領域,具身智能產品能從精準醫療和高效護理兩方面發揮獨特優勢;智能家居領域帶來智能化變革
機器人大模型的進展從RT-1實現端到端動作輸出，再到PaLM-E 、RT2將多模態感知能力融合至統一模型空間，大模型已逐步具備“看圖識意、理解任務、生成動作”的完整 鏈條
多模態具身語言模型PaLM-E展現出優秀的泛化能力和任務遷移性能;RT2采用經動作信息訓練的VLA 模型，輸出1-5Hz 的動作序列;π0/π0-Fast/π0.5: 引入動作專家，輸出50Hz 動作軌跡
多模態大模型的突破，機器人首次具備了“感知—理解—決策”的潛力，通過融合圖像/視頻與語言等模態信息構建起跨模態的統一表征體系,機器人模型的核心迭代方向，是將動作模態融入現有的視覺語言模型
梳理了部分布局者的大模型及本體進展，對比本體廠、大廠和獨角獸公司的大模型技術路徑及進展;各公司對垂直行業的深度理解、豐富場景和海量數據，實現具身智能在垂直場景的率先落地
異構數據協同訓練是如何讓機器人從別人的經驗中學習;兩階段訓練為機器人打造通用大腦與專業小腦;真實家庭環境驗證在“整理抽屜”、“收集衣物”、“洗碗”等任務中表現
商超大模型機器人在仿真器中復現一個極度擁擠且充滿變數的零售商超環境。其實現聚焦三個關鍵模塊：程序化商店與動態消耗模擬（環境構建）、海量資產與幾何物理優化（底層加速）、長程任務與基準評測體系（驗證閉環）
軟體具身適配與多視角構建,設置了傳統的剛性機械臂和軟體機器人;大模型的部署與性能對抗;模型控制軟體機器人執行極高風險的“給人類嘴里喂棉花糖”任務
大模型機器人通過準確識別-三維定位-輕柔采摘大幅提升采摘效率與品質;大模型機器人通過實時感知與動態決策，實現按需調控、準確供給;大模型機器人通過早期監測與準確防控，有效降低病蟲害損失
