具身智能人形机器人检测方法：算法能力、硬件构件

人形机器人作为融合感知、认知、交互与执行于一体的具身智能体，人形机 器人的检测对象被系统划分为两条相辅相成的技术路线：

一方面，从“数据 — 模型 — 具身智能体 — 应用场景”的路径，聚焦算法能力的构建与验证，强调数据质量、模型可信性与行为合规性的全过程评估， 适 用于覆盖大模型驱动下的智能生成机制。另一方面，从“零件 — 部件 — 具身 智能体 — 应用场景”的路径，聚焦硬件构件的功能性能与系统集成，强调从结构层面的精密性、安全性到整体协同控制能力的分层检测。

两条路径在“具身智能体”节点高度汇合，并最终落地于实际应用场景的测试 验证，构成面向“类人化”目标的人形机器人检测体系的核心骨架。从产业链维度 看，该体系实现从关键部件性能评估到本体系统级验证，再到典型任务适应性测 试的逐层推进，完成从“部件合格”到“系统可靠”再到“场景胜任”的闭环链路；从 技术迭代维度看，则通过构建标准化“训练场”体系，实现数据生成、策略训练与模型验证的一体化流程，支持持续学习、策略演化下的动态评估与在线更新机制， 确保人形机器人在“训练 — 验证 — 部署”闭环中的全生命周期质量控制与可 信保障。