具身智能入门的必备算法和硬件有哪些？

最近很多同学咨询我们，具身智能入门的算法基础和硬件基础有哪些？盲目去学习没啥效果，而且会踩坑。今天就给大家汇总下具身智能涉及的主流子方向和技术栈：

视觉语言动作（VLA）

• 算法 ：VLA要求智能体根据视觉和语言输入生成动作。常用算法包括：
• 多模态Transformer ：用于融合视觉、语言和动作信息；
• 强化学习（RL） ：用于优化动作策略；
• 学习路径 ：
• 学习多模态融合技术，掌握Transformer架构；
• 研究VLA任务的经典论文和开源框架，包括显示端到端、隐式端到端、分层端到端方法等；
• 熟悉数据的采集和生成；
• 熟悉代码框架；

视觉语言导航（VLN）

• 算法 ：VLN要求智能体根据自然语言指令在环境中导航。常用算法包括：
• 强化学习（RL） ：通过奖励机制训练智能体导航；
• 模仿学习（IL） ：通过专家示范数据训练智能体；
• 图神经网络（GNN） ：用于建模环境中的空间关系；
• 学习路径 ：
• 学习强化学习和模仿学习的基础知识；
• 掌握图神经网络的基本概念和应用；
• 研究VLN的经典数据集（如R2R）和仿真平台（如Matterport3D）；

机械臂抓取

• 算法 ：机械臂抓取任务涉及物体检测、姿态估计和抓取规划。常用算法包括：
• 6D姿态估计 ：用于估计物体在三维空间中的位置和姿态；
• 抓取生成网络（GG-CNN） ：用于生成抓取点；
• 强化学习 ：用于优化抓取策略；
• 学习路径 ：
• 学习计算机视觉中的物体检测和姿态估计技术，包括传统视觉抓取和端到端/深度学习方法；
• 掌握机械臂运动学和动力学基础；
• 研究抓取生成算法和强化学习在机器人中的应用；

视觉语言模型（VLM）

• 算法 ：VLM用于理解和生成与视觉内容相关的语言描述。常用算法包括：
• CLIP ：OpenAI提出的多模态模型，能够将图像和文本映射到同一空间；
• BLIP ：用于图像-文本生成和理解的模型；
• ViLT ：视觉和语言Transformer模型；
• Qwen/internVL/Deepseek等：最新视觉语言大模型，可以微调执行下游任务；
• 学习路径 ：
• 学习Transformer架构和多模态模型的基础知识；
• 研究CLIP、BLIP等模型的论文和代码实现；
• 大模型的微调、多任务、部署等；

扩散策略（Diffusion Policy）

• 算法 ：扩散策略是一种基于扩散模型的决策方法，用于生成连续动作序列。常用算法包括：
• 扩散模型（Diffusion Models） ：通过逐步去噪生成数据；
• 行为克隆（Behavior Cloning） ：通过模仿专家数据生成策略；
• 学习路径 ：
• 学习扩散模型的基本原理和应用；
• 研究扩散策略在机器人控制中的应用；
• 扩散模型的策略生成任务；

强化学习

• 算法 ：强化学习用于优化智能体的决策策略。常用算法包括：
• DQN ：深度Q网络，用于离散动作空间；
• PPO ：近端策略优化，用于连续动作空间；
• SAC