01｜全景：具身智能技术栈地图，你在哪、缺什么、能去哪？
Leo
你好，我是 Leo，欢迎你和我学习具身智能开发。
这节课我想先把你放到一张真实的工作台前。桌上是一台 SO-101，旁边放着相机、用来遥操作的 Leader（主）臂和一只准备被抓起的杯子。屏幕上同时开着采集、训练、日志和视频回放四个窗口。
你可能已经会 LangGraph、模型微调和 Agent Eval，但面对这张桌子，问题会马上变得具体：相机画面如何和关节动作对齐？模型输出的数组怎样变成安全动作？一次成功究竟该信视频，还是信评测表？
这节课的任务，就是先把整张具身智能技术栈地图铺开。学完以后，你应该知道自己已经会什么，第一条真机闭环还缺哪几块，以及转型路径有哪些。
先说一件事：会 AI，不等于会具身 AI
做了这么多年软件、这两年一直扎在大模型 Agent 里，决定转具身智能之前，我先给自己做了个评估：搭过企业级智能体平台，用 LangGraph 编排过多个业务 Agent，Lead Agent 拆任务、子 Agent 对接各路系统，全链路跑通过；也做过 Qwen-VL 微调，从数据标注到上线部署走过一整遍。心里想的是，这些底子应该够用了。
拿到真机的第一周就被打回原形：电机过载，主从臂标定空间对不上，录了十几条遥操作数据，质检完大部分作废。后来复盘才明白，问题不是算法功底不够，是我对具身智能的技术栈根本没有一张地图——哪些模块和熟悉的软件 Agent 是相通的，可以直接搬过来用；哪些是全新的，得从零学。当时完全没数，只能一头扎进去自己撞。
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