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  • 清华大学具身智能最新万字综述！形态、行动、感知与学习的 . . .
    论文总结了具身智能的发展，特别是具身人工智能（EAI）的研究。 提出了统一的具身智能框架，强调了形态学、动作、感知和学习之间的协同作用。
  • 具身智能体控制新范式：大语言模型与知识图谱的深度融合
    本技术提出了一种基于大语言模型 (LLM)与知识图谱 (KG)深度融合的具身智能体控制框架，其核心技术流程包括： 意图理解层：采用微调后的大语言模型解析用户自然语言输入
  • 《具身智能产业图谱（2025年）》正式发布 - 国际科技创新中心
    近日，在第十四届中国创新创业大赛——首届具身智能专业赛成果发布活动上，中国人工智能产业发展联盟（以下简称“AIIA”）专家、中国信息通信研究院人工智能研究所副所长巫彤宁，AIIA专家、北京航空航天大学教授楚中毅共同发布了AIIA具身智能工作组编制的《具身智能产业图谱（2025年）》（以下简称“图谱”）。 随后，巫彤宁对图谱进行了详细解读。 图谱系统梳理了具身智能产业链“基础设施—技术服务—产品服务—行业应用”全链条核心环节，涵盖人形机器人、泛人形机器人、四足机器人、智能机械臂、复合机器人、自主移动小车、自动驾驶汽车、无人机、其它等9类产品，清晰呈现产业生态布局、上下游协同关系及重点企业分布情况，既为从业者提供全景式产业“导航仪”，也为政策制定、资本投入提供精准参考。
  • 基于知识图谱的智能制造系统与多模态具身智能_清华大学
    当前智能制造系统的车间环境与具身智能的典型设计框架如下图所示，做下是工业机器人在装配车间固定的工作场景，右下是经过改造后接收多模态信息输入的协作机器人的工作场景。
  • 知识图谱技术综述：构建、推理及典型应用
    知识图谱是一种通过图形结构表示知识的技术，起源于语义网，旨在以可计算、可共享的方式组织和管理信息。 本文综述了知识图谱领域的相关研究。
  • 具身智能的认知图谱及发展前景_环境_机器_物理
    具身智能，即“具身+智能”，是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 其基本原理是：通过将机器学习算法适配至物理实体，使智能体能够与物理世界产生交互，并在交互中主动探索世界、认识世界、改变世界。
  • lt;br gt;面向具身 AI 的场景驱动多模态知识图谱构建,IEEE . . .
    为了克服场景知识的挑战，我们提出了一种结合常规知识工程和大型语言模型的场景驱动的多模态知识图谱（Scene-MMKG）构建方法。
  • 场景驱动的多模态知识图谱构建及其在具身人工智能中的应用 . . .
    研究目标：提出一种结合符号知识与参数知识的场景驱动多模态知识图谱（Scene-MMKG）构建方法，通过统一的知识注入框架提升机器人移动（mobility）与操作（manipulation）任务的性能。




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