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“大脑+小脑”协同架构加速具身智能进化
作者：
中华工商时报（本文经编辑）
当前，人工智能、机械电子、控制科学、材料学与神经科学等多学科深度交叉融合，机器人“小脑”与“大脑”协同进化正成为具身智能、人形机器人赛道的竞争焦点。“大脑+小脑”架构已被纳入具身智能产业发展重点。
在机器人的技术架构中，“本体”“大脑”和“小脑”三个部分相互关联、功能互补。本体是机器人的物理基础，包含执行动作和感知世界所需的所有硬件实体。“大脑”通常指中央计算单元或系统，运行复杂AI算法，包括用于物体识别和场景理解的深度学习模型、用于语音交互的自然语言处理模型、用于策略学习的强化学习模型，以及用于自主导航的同步定位与地图构建算法。“小脑”则借鉴生物小脑功能，不进行高级思考，而是专注于将来自“大脑”的宏观指令，转化为精确、协调、稳定的底层运动控制信号，并对外部扰动和内部误差进行快速、实时的补偿与调节。三者通过高速数据总线和明确控制层级，构成高度耦合、协同工作的有机整体。
从产业政策来看，工信部在《人形机器人创新发展指导意见》中明确提出，要构建完善人形机器人制造业技术创新体系，包括机器人“大脑”关键技术群、机器人“小脑”关键技术群、机器肢关键技术群，以大模型等人工智能技术突破为引领，推动机器人技术持续迭代升级。2026年政府工作报告进一步提出培育发展包括具身智能在内的未来产业。
在“小脑”研发方面，近期已有研究团队提出通用运动控制框架，旨在解决高动态场景下动作保真度与稳定性兼顾的难题。相关研究实现了通过一个控制策略即可让机器人完成多种复杂舞蹈动作，在不同场景下泛化性实现超过90%的整机成功率，为机器人在工业场景中的精细操作奠定了基础。
业内人士指出，当前具身智能领域的核心攻关方向集中在具身大模型、VLA（视觉—语言—动作）模型与世界模型三大领域。随着大模型能力的持续提升，机器人将从有限场景迈向更广阔的开放场景，真正实现大规模落地应用。工业场景中，结构化环境和明确任务边界为具身智能的率先落地提供了良好条件。预计未来几年，“大脑-小脑-本体”协同架构将持续演进，推动工业机器人从固定程序执行者向具备自适应能力的智能体全面进化。
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