让机器人像人一样思考与行动！中科深谷重磅发布CSPACE通用具身智能类脑系统
发布日期：2025-03-18 浏览次数：112
今年两会期间，人工智能、 智能科技等科技热词持续备受热议。当前，一场静默的变革正在全球智能产业领域发生——机器人不再是执行预先设定好的功能，而是通过“具身智能”（Embodied AI）拥有了类似人类的感知与行动能力。
如何让智能体像人类一样感知环境、自主决策并精准执行复杂任务，成为行业的核心挑战。中科深谷依托长期技术沉淀，自研技术底层与智能算法，全新定义通用具身智能类脑系统技术范式（大小脑协同），正式推出“CSPACE通用具身智能类脑系统”，以模块化、开放性为特点，实现“感知-认知-决策-行动”技术路径闭环，为多模态智能应用提供了一套通用便捷的解决方案。
图|通用具身智能类脑系统产品形态
CSPACE通用具身智能类脑系统重新定义智能体与物理世界交互
CSPACE通用具身智能类脑系统（Embodied Intelligence System）通过智能体与物理环境动态实时信息交互实现自主学习，决策与行动。系统构架采取四大核心模块加外拓模块，四大核心模块分别为：
智能控制系统：涵盖机器人执行器、多模态传感器的采集（视觉、触觉、力觉等）及运动控制算法，实现精准物理执行；
数据交互系统：作为数据交互桥梁，保障感知、决策与行动的高效协同；
模型库与数据集：内嵌丰富工具链、算法模型及场景数据集，支持多场景预训练与快速迁移学习，降低开发门槛；
高算力处理系统：物理系统支持强化学习算法及实时数字虚拟仿真，可接入大模型（如DeepSeek V3等）。
图|通用具身智能类脑系统技术图谱
CSPACE通用具身智能类脑系统可支持移动机器人、机械臂、人形机器人、无人机、集群智能等智能体，可在复杂环境中完成运动、避障、协作等高难度任务，逐步让机器人实现“像人类一样思考与行动”。
核心技术突破：从算法到落地的全栈能力覆盖人工智能、机器人学、控制理论等多领域前沿技术
01 大模型赋能具身智能
融入多模态大模型，将自然语言指令转化为物理动作，机器人可自主完成环境感知、任务分解与执行。
02 强化学习与深度学习深度融合
强化学习（RL）实现动态环境自适应，如四足机器人在崎岖地形中实时调整步态；
深度学习（DL）处理视觉、触觉等多模态数据，支撑机械臂精准抓取与分类。
03 高精度仿真与虚实迁移
依托NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo等工具，构建高保真虚拟试验场，加速算法训练并实现“仿真-现实”无缝迁移（Sim2Real）。
模块化设计+全工具链，让机器人开发更简单！
针对传统机器人开发中硬件适配难、算法迁移成本高、多模态协同低效等痛点，CSPACE通用具身智能类脑系统重构开发范式，CSPACE通用具身智能类脑系统提供从建模、仿真、部署到训练的全流程支持：
图|具身智能机器人技术架构
机器人建模：支持URDF、SolidWorks等工具，内嵌丰富的模型库，快速构建几何与动力学模型；
仿真平台：融合Gazebo、MATLAB/Simulink、Isaac Gym，覆盖工业、自动驾驶等场景；
边缘计算：实现低延迟嵌入式AI部署，如机械臂实时路径规划。
如何破解复杂对象开发难题？
CSPACE通用具身智能类脑系统采取跨平台设计，具备强大泛化能力，已在多场景落地实践。如人形机器人因高度仿生结构与复杂任务需求，面临多关节协同控制难、动态环境适应性差、算法开发周期长三大挑战。CSPACE通用具身智能类脑系统通过模块化设计，高保真仿真+强化学习，加速其“类人能力”进化。开发者可通过ROS、PyTorch等生态工具灵活调用系统接口，结合数字孪生技术，大幅缩短产品迭代周期，让开发更简单！
► 强化学习控制直线倒立摆
基于Isaac Gym的倒立摆强化学习控制框架，结合产品数据进行微调训练完成sim2real过程，实现仿真与实际产品结合，实现倒立摆稳摆控制。
► 强化学习控制多模态移动抓取机器人接球
实现移动底盘与六轴机械臂的协同运动，完成视觉引导下的接球任务。
► 大模型控制移动集群机器人
► 强化学习控制乒乓球机器人，实现实时轨迹预测与高精度击球
► 室内/室外空地协同实时仿真控制与数字孪生系统
图|室外空地协同实时仿真控制与数字孪生系统
图|室内空地协同实时仿真控制与数字孪生系统
当前对智能体的决策控制系统已从个体运动控制逐步转向协同控制，中科深谷CSPACE通用具身智能类脑系统的发布，既保持了与国内外先进的智能机器人团队技术路径同步进化，也强化了协同控制的泛化能力，并进一步开源开放系统平台。随着大模型、多模态感知等技术的不断进步，中科深谷致力于让更多开发者更容易参与到智能系统的开发，共同搭建具身智能开发者生态，推动人工智能与物理世界的深度融合，探索未来的无限可能！
