分层架构解耦——如何构建不依赖硬件的具身智能系统
硬件与软件的彻底解耦，并通过模块化、分层的架构进行重构，是突破这一瓶颈、构建通用型具身智能系统的核心基石。这种架构将具身智能系统解耦为三个核心层级：HAL、感知决策层和任务执行层。这一模式使得企业能够利用预置的技能库和低代码工具快速配置新任务，在不更换昂贵硬件的前提下，实现从清洁机器人到物流机器人的快速功能切换。本文将通过对HAL技术原理、VLA大模型和行为树等核心技术的深度剖析，并结合Google RT-X、RobotecAI RAI和NVIDIA Isaac Sim等主流框架的案例，论证这一新范式的可行性与巨大潜力，探讨硬件解耦如何将机器人从一个“工具”升级为“软件定义”的“多面手”，从而
