具身智能（Embodied AI）是人工智能与机器人技术深度融合的前沿领域，其核心是通过物理实体与环境的实时交互闭环，实现感知-认知-决策-行动的一体化自主进化。这类系统不仅能理解语言指令，更能通过高精度传感器（如触觉、视觉、力觉融合）感知物理世界，依托多模态大模型完成复杂任务拆解，并通过强化学习实现动态动作优化，最终在工业、服务等场景中替代人类执行危险、重复或高难度工作。

一、入门路径：从理论到实践的三层进阶

1. 核心理论筑基

• 机器人学基础：掌握运动学（如DH参数法）、动力学（拉格朗日方程）及控制理论（PID、MPC），推荐学习《Probabilistic Robotics》等经典教材。
• AI算法体系：重点突破多模态大模型（如VLA视觉-语言-动作模型）、强化学习（PPO、SAC算法）及世界模型（如EVAC框架），可通过CS229、CS285等课程建立知识体系。
• 跨学科融合：了解神经科学（类脑控制）、认知科学（具身认知理论），参考清华大学孙富春团队提出的“具身快慢系统”架构设计思路。

2. 技术工具链构建

• 仿真与评测：优先掌握Gen