具身智能领域地图

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具身智能不是某一种模型，而是从传感、建模、决策到受控执行的闭环系统。本页把方向覆盖与仓库证据分开，避免“写到了某个方向”被误读为“已经复现了结果”。

能力栈

能力	工程问题	基础章节	管线契约
传感与标定	观测是否同步、标定正确且健康？	感知与传感器	感知与状态估计
状态估计	哪些状态可以安全使用，不确定性多大？	概率与优化	感知与状态估计
数据与仿真	如何生成任务、演示、切分和扰动？	MuJoCo · 数据与训练	仿真与数据
策略学习	如何把观测和语言变成动作？	深度学习 · Transformer	VLA 策略
预测模型	执行动作后可能发生什么？	概率与优化	世界模型规划
交互改进	如何利用奖励和失败改进策略？	控制基础	RL 后训练
通用策略	模型如何跨数据集与本体适配？	数据与训练	机器人基础模型与跨本体
任务推理	长指令如何拆分、执行和重规划？	机器人系统与安全	具身推理
操作与灵巧性	几何或学习命令如何映射为受约束运动？	FK、Jacobian 与 IK	灵巧手重定向
导航与运动	本体如何在定位和稳定约束下移动？	控制基础 · 系统与安全	导航与运动控制
迁移与部署	提高风险前必须通过哪些门禁？	评估与复现	Sim-to-Real

当前证据

等级	方向	含义
Smoke-tested	仿真/数据、VLA、世界模型、RL、灵巧手重定向	仓库内轻量路径可完成；性能结论需要独立证据。
Interface-tested	机器人基础模型/跨本体、具身推理	本地协议、适配器或规划器已接通；不代表真实权重或硬件通过。
Documented	Sim-to-Real、感知/状态估计、导航/运动控制	已定义工程契约与门禁；不存在能代表完整系统的通用本地命令。

按研究目标选择

目标	起点	下一步要证明
从零学习机器人智能	中文基础路线	完成一条 smoke 管线并保留产物。
构建多模态策略	VLA 管线	闭环成功、语言消融、延迟与失败案例。
研究预测与规划	世界模型管线	分别报告多步预测误差与规划任务成功。
跨机器人本体研究	RFM 管线	动作语义、适配覆盖率和分本体结果。
研究灵巧手	重定向管线	分开验证几何、时序、接触/任务和硬件证据。
构建移动或足式系统	导航/运动契约	定位、跟踪、碰撞/跌倒、恢复与迁移证据。

明确不声称的内容

仓库目前不声称已复现 SLAM benchmark、导航成功率、足式运动策略、通用真机部署或具备竞争力的大规模基础模型结果。这些是后续扩展目标，不是隐藏的已完成项。