具身智能是具备物理身体的AI，通过与真实环境交互实现智能进化，解决了传统AI缺乏物理认知的问题。其技术架构分为硬件层（驱动、传感、计算）、软件层（通讯与仿真）、算法层（感知-决策-控制）和应用层（场景解决方案）。当前挑战包括环境非结构化、控制延迟高、数据稀疏、泛化能力不足及安全风险，可通过仿真训练、分层架构、模块化设计等方案应对。尽管存在困难，具身智能有望推动人形机器人规模化应用，成为技术革命的新

具身智能是具备物理身体的AI，通过与真实环境交互实现智能进化，解决了传统AI缺乏物理认知的问题。其技术架构分为硬件层（驱动、传感、计算）、软件层（通讯与仿真）、算法层（感知-决策-控制）和应用层（场景解决方案）。当前挑战包括环境非结构化、控制延迟高、数据稀疏、泛化能力不足及安全风险，可通过仿真训练、分层架构、模块化设计等方案应对。尽管存在困难，具身智能有望推动人形机器人规模化应用，成为技术革命的新

具身智能是具备物理身体的AI，通过与真实环境交互实现智能进化，解决了传统AI缺乏物理认知的问题。其技术架构分为硬件层（驱动、传感、计算）、软件层（通讯与仿真）、算法层（感知-决策-控制）和应用层（场景解决方案）。当前挑战包括环境非结构化、控制延迟高、数据稀疏、泛化能力不足及安全风险，可通过仿真训练、分层架构、模块化设计等方案应对。尽管存在困难，具身智能有望推动人形机器人规模化应用，成为技术革命的新

LLMOps，即 Large Language Model Operations，中文可译为大语言模型运维，是一套结合了软件工程、DevOps 理念以及机器学习最佳实践的流程和工具集合。它专注于解决大语言模型在全生命周期中的各种问题，包括模型开发、数据管理、训练优化、部署上线、监控运维、迭代更新等环节，确保大语言模型能够稳定、高效、安全地运行，并持续为业务创造价值。与传统的 DevOps 相比，L