具身智能是一类通过与物理世界交互实现自主任务执行的智能形态，核心逻辑是让智能体依托感知、动作与环境的闭环反馈，自主学习、适配场景、完成复杂任务，而非依赖固定规则或预编程。其技术架构的演进围绕"感知精准化、决策拟人化、泛化通用化"展开，整体呈现清晰的迭代脉络，无需过度关注具身智能本体（如机器人硬件、机械结构），聚焦架构设计与技术演进即可清晰把握其核心。
具身智能技术架构发展脉络
具身智能的架构演进，本质是逐步摆脱人工规则依赖、强化数据驱动与自主推理能力的过程，每一代均解决前一代的核心痛点（泛化弱、决策机械、无常识），整体分为三代，各阶段技术边界清晰、迭代逻辑连贯，且伴随典型成果落地与突破。三代的时间划分并非绝对固定，核心依据是关键技术突破 与标志性成果落地，结合行业技术演进共识划定，具体如下：
第一代：模块化控制架构（2015年前）
作为具身智能的早期形态，该架构核心依托人工规则与模块化拆分，未引入自主学习能力，仅能完成简单、固定场景的任务，是具身智能架构的基础雏形。
时间划定为2015年前，核心依据是此时段未出现数据驱动的学习算法，具身智能相关设备均以"固定规则编程"为核心，标志性成果是工业场景中AGV自动导引车、简单坐标式机械臂的规模化应用------这类设备无需自主学习，仅能按预设轨迹、固定规则执行任务，代表了具身智能"从无到有"的雏形阶段，行业普遍将其划定为第一代架构的核心标志。
核心架构逻辑：采用"感知-规划-控制"三段式完全拆分设计，各模块独立工作、互不交叉，无数据交互与协同优化。感知模块负责采集环境基础数据（如视觉、距离），规划模块依据人工预设的规则生成动作路径，控制模块执行预设动作，全程依赖人工定义的场景规则与动作参数。
核心技术与特点：无核心学习算法，依赖手工环境建模与规则编写；感知精度低、仅支持单一模态（如简单视觉识别）；动作执行机械，无自适应调整能力；泛化能力极差，环境参数（如光线、障碍物位置）稍有变化即失效。
第二代：数据驱动的感知-动作映射架构（2015-2022年）
该阶段是具身智能的快速发展期，核心突破是摆脱纯规则依赖，引入数据驱动模式，依托多模态感知与机器学习算法，实现"感知数据直接映射动作"，泛化能力与动作适配性大幅提升，是当前具身智能的主流应用架构。
时间划定为2015-2022年，核心依据是2015年后机器学习、多模态感知技术逐步成熟，Transformer算法、BEV空间表示等关键技术落地，推动具身智能进入"数据驱动"时代。标志性成果包括2016年后ABB YuMi协作机器人（柔性分拣、人机协同）、2020年后科沃斯T系列扫地机器人（动态避障、路径自适应）的规模化落地，这类设备可通过海量数据训练，适配相似场景的细微变化，摆脱固定规则束缚，成为第二代架构的核心标志，2022年后逐步向大模型驱动过渡。
核心架构逻辑：优化模块化拆分模式，强化各模块的数据协同，引入数据驱动的决策层，形成"多模态感知-特征融合-动作生成"的闭环架构。感知模块支持视觉、触觉、距离等多模态数据采集，融合模块整合多源数据生成统一特征，动作生成模块依托训练数据，实现感知特征到动作指令的直接映射，无需人工干预规则编写。
核心技术与特点：核心技术包括Transformer时序建模、多模态融合、BEV空间表示、端到端策略网络；引入行为克隆、强化学习等算法，通过海量演示数据训练模型；具备基础的场景适配能力，可泛化到与训练场景相似的复杂场景；动作执行更流畅，能根据环境细微变化调整动作参数，但仍依赖大量标注数据与演示数据，长尾场景适配不足。
第三代：具身大模型+世界模型架构（2023年至今）
该阶段是具身智能的高阶演进方向，核心目标是实现"通用化、零样本泛化"，让智能体具备常识推理、因果判断与环境预测能力，摆脱对海量训练数据的依赖，接近人类的自主决策水平，目前仍处于实验室研发与小规模试验阶段。
时间划定为2023年至今，核心依据是2023年起VLA多模态大模型、世界模型等关键技术实现突破性进展，推动具身智能向"通用化、自主推理"跨越。标志性成果是2023年谷歌发布RT-2机器人（基于VLA模型，可理解自然语言、完成未知场景物体抓取），2026年英伟达发布DreamDojo世界模型（通过大规模人类视频学习，实现物理规则仿真与自主任务规划），以及特斯拉Optimus人形机器人的持续迭代，这类研发成果可摆脱海量数据依赖，实现零样本泛化与常识推理，区别于第二代数据驱动架构，成为第三代架构的核心标志，目前行业均以2023年作为该阶段的起始节点。
核心架构逻辑：以"具身大模型"为核心载体，整合多模态感知、语言理解、动作生成与世界模型，形成"感知-推理-预测-动作"的全自主闭环。感知模块采集多模态环境数据，输入具身大模型后，结合世界模型完成物理规则建模、场景因果推理与未来状态预测，再通过动作生成模块输出精准、合理的动作指令，全程无需人工干预与数据支撑，可应对全新未知场景。
核心技术与特点：核心技术包括VLA（视觉-语言-动作）多模态大模型、世界模型、因果推理算法、具身强化学习；突破数据依赖瓶颈，依托物理规则建模实现零样本泛化，可自主应对未训练过的全新场景；具备语言交互、动作解释能力，能理解人类指令并反馈决策逻辑；核心难点是高精度世界模型的构建与算力支撑，需模拟真实物理世界的规则与环境变化。
总结
具身智能技术架构历经三代演进，从早期模块化规则控制，到数据驱动的感知-动作映射，再到当前前沿的具身大模型+世界模型，核心是逐步实现"自主化、通用化"；每一代均有明确的典型成果支撑，从早期固定逻辑设备，到当前主流灵活适配设备，再到前沿通用化研发原型，逐步推动具身智能从理论走向应用，未来随着技术突破，将实现更广泛的场景落地。三代时间划分的核心逻辑的是"关键技术突破+标志性成果落地"，结合行业演进共识划定，并非绝对固定，核心是清晰区分各阶段的架构差异与技术核心。