非常感谢电子发烧友提供的这次书籍测评活动！最近，我一直在学习大模型和人工智能的相关知识，深刻体会到机器人技术是一个极具潜力的未来方向，甚至可以说是推动时代变革的重要力量。能参与这次活动并有机会深入了解具身智能机器人相关的知识，我感到十分荣幸和幸运。

全书简介

本书以循序渐进的方式展开，通过对具身智能机器人技术的全方位解析，帮助读者系统化地学习这一领域的核心知识。

首先在第一部分，介绍了具身智能机器人的背景知识，特别是结合了当前的产业发展介绍了相应的问题与挑战，并讲解了具身智能机器人的历史发展和未来走向。

之后在第二部分，从机器人计算系统、自主机器人的感知系统、定位系统及规划与控制系统等方面，详细介绍了具身智能机器人的基础模块，给读者阐明了机器人如何感知环境以及对环境进行交互。

在第三部分，结合最新的大模型技术，探讨了大模型在机器人计算中的具体应用，如：自然语言处理、多模态感知等。并详细讲解如何构造具身智能基础模型的方法和步骤，包括数据采集、预处理、模型训练和评估等。

在第四部分，介绍了具身智能机器人的计算挑战，包括计算加速、算法安全性和系统可靠性等内容。

最后，在第五部分介绍了一个简单的具身智能机器人的应用案例。具体目录如下：

第一章学习

具身智能机器人是指能够在无人工干预下自主执行任务的机器人。相较于传统非具身智能机器人，它的突出优势在于能够理解、适应复杂环境并高效完成任务。这种能力不仅依赖于先进的算法，还需配备复杂的硬件系统，如视觉系统、微型传动装置、精密力控系统，以及高性能的驱控关节模组等。

此外，作者还精准总结了当前具身智能机器人行业面临的主要问题：应用场景不确定性、产业链成本高企、系统集成难度大、数据瓶颈、伦理规范的挑战。

其中系统集成难度大中，作者非常形象地将具身智能机器人分解为“大脑”、“小脑”和“躯干”三个关键技术，其中“大脑”就是机器人的智力系统，包括环境感知、行为控制和人机交互等；“小脑”就是机器人的运动控制系统；“躯干”就是机器人及肢体，包括机械臂、轻量化骨骼和高精度传感等。这些关键技术还存在许多难题待攻克。

此外，数据瓶颈也使我感受颇丰，特别是在模型训练的时候，高质量、大规模且多样化的模型才能够训练出来一个好的网络。针对具身智能机器人也是如此，如自主导航机器人需要大量地环境数据来进行路径规划和避障，如果数据不足或单一，将难以应对复杂环境。但是数据的收集需要耗费大量的人力物力，不同机构之间数据一般都不会共享，容易导致在相似地项目上重复投入资源，造成资源浪费。

初步感悟

本书内容深入浅出，作者对具身智能机器人的系统理解令人钦佩。从基础理论到产业分析，再到技术实现，内容全面且易懂，特别是对行业痛点及解决方案的讨论，极具参考价值。这些知识在学校中难以接触，但在书中得到详尽呈现，为像我这样的入门读者提供了宝贵的学习资源。期待之后的阅读能够给我更大的收获和启发！