赛智产业研究院：DeepSeek加速具身机器人产业变革与市场化进程

DeepSeek的“一鸣惊人”冲击了时下AI大模型的竞争格局，其创新架构与开源生态对下游应用产业产生广泛影响。具身机器人作为AI大模型的典型下游产业，技术融合水平与市场化进程高度依赖模型对于多模态数据的处理与分析能力，DeepSeek的创新为其提供了低成本、多模态的模型基础，促进了具身机器人产业变革与市场化进程。

一、认知架构跃迁加快通用人工智能（AGI）发展进程

多模态需求理解是具身机器人发展的核心。北京大学联合中国香港科技大学团队利用自研全模态框架Align-Anything，将纯文本模态的强化学习模型DeepSeek-R1拓展至图文模态，推出多模态版模型Align-DS-V。作为具身机器人所依赖的视觉语言行动模型（VLA，Vision Language Action）的大脑端的核心，Align-DS-V模型负责多模态意图理解，输出动作指令（action token），帮助提升机器人运动控制水平。视觉语言模型DeepSeek-VL2引入视觉编码器（如SigLIP-SO400M）和创新多模态对齐技术，优化了跨模态生成与理解。以DeepSeek模型为基础的多模态模型提升了具身机器人感知理解决策能力，推动了具身机器人认知架构的跃迁，加快通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）发展进程。

二、成本革命、技术突破、应用场景爆发推动具身智能产业发展变革

DeepSeek的创新架构、开源生态、多模态模型从部署成本、技术自主突破与应用场景拓展三个方面推动了具身机器人产业变革。

成本革命方面。DeepSeek自主研发的混合专家架构(Mixture-of-Experts，MoE)，通过动态稀疏化模型路径，大幅提升算力效率，显著降低了训练计算成本。创新多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention，MLA），通过低秩压缩键值矩阵，显著减少了注意力机制的内存占用和计算复杂度，极大提升了模型运行效率。基于DeepSeek的创新架构与优化算法，具身机器人企业能够以更低成本实现高性能模型部署，推动成本革命。

技术突破方面。DeepSeek开源生态允许二次开发与模型蒸馏，具身机器人企业可以直接基于DeepSeek模型开展适用于产业的技术开发，蒸馏出更低成本、更具适用性的AI模型，加快软硬件的协同突破，推动具身机器人企业建立“模型+硬件”的自主生态，加速构建具身智能大模型的技术闭环。

应用场景拓展方面。DeepSeek的多模态版R1模型，即Align-DS-V模型，利用Align-Anything框架，实现了文本、图像、视频等跨模态的高效对齐与融合，在满足具身机器人对多模态数据处理需求的基础上，运用强化学习（Reinforcement Learning，RL）训练，优化模型推理能力，适应于具身机器人应用的复杂交互场景，促进了具身机器人在工业制造、生活服务、教育科研等多样化应用场景爆发。

三、低成本、高性能开源模型加速研究成果向市场应用转化

DeepSeek低成本、高性能的开源模型加速具身机器人产业研究成果向市场应用转化。DeepSeek创新架构优化了模型效率，降低对显存与算力的需求，打破了提升模型性能的“规模法则（Scaling Law）”，减少对传统芯片巨头的依赖，加速了具身机器人与国产芯片的融合，推动我国具身机器人产业打造独立生态，加速产品落地。强化学习驱动提升了具身机器人自主学习与分解规划复杂任务的能力，推进了机器人感知、推理与决策等智能化发展，帮助具身机器人摆脱传统“单场景”应用的限制。开源生态允许二次开发与模型蒸馏，大大降低了企业训练开发成本，提升商业化可行性。依托多模态感知技术，具身机器人智能化进一步发展，适应性与交互性加强，降低普通用户使用门槛，加速市场普及。

虽然，DeepSeek模型为具身机器人产业发展带来机遇，但同时也对其提出了更高要求，带来了新的挑战：

一是硬件性能亟需突破。目前，仿生关节、高精度传感器等硬件技术仍相对滞后，硬件轻量化、耐久性与能耗控制也亟待突破。

二是技术融合存在瓶颈。软硬件协同的复杂性对算力调度与延迟控制提出更高要求，需推动技术融合与系统优化实现高效协同。同时，多模态对齐（如意图理解与动作生成的匹配）仍存在瓶颈，需加强跨模态语义鸿沟、动态环境适配及实时性约束等方面创新突破。

三是泛化能力受到限制。具身智能需依赖大量真实场景的交互数据，尽管DeepSeek通过合成数据与强化学习降低了数据依赖，但真实世界的物理复杂性仍可能影响模型的泛化能力。

四是伦理安全问题加剧。人机交互的权责归属问题尚未形成法律框架，开源模型的普及也可能造成技术滥用风险和加剧个人数据安全风险。

关键词： DeepSeek ，具身机器人 ‍

本文来源：本文摘自赛智产业研究 院人工智能课题组—陈文静 完成的研究报告，转载请标明出处。

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