陈鑫老师系统梳理了当前具身智能的主流技术范式：

端到端 (E2E) vs 规划-执行 (Plan & Execute)： 对比了直接感知-动作映射与分层决策规划的优缺点。

L1-L2 能力边界： 当前技术主要集中在基础物体抓取、操作（L1）和简单的多步骤任务协作（L2），更高阶的通用能力仍在探索中。

标杆案例与框架： 介绍了国内外具身智能领域的代表性机器人系统、仿真环境与开源框架（如GraspVLA、GO-1、pi0.5等），展示了当前技术能达到的高度。

陈鑫老师讲解了的 L1-L5通用具身智能发展路线图，清晰描绘了从专用到通用的演进路径：

L1 (感知响应)： 单一物体抓取、放置。

L2 (目标驱动)： 执行结构化多步骤任务（如“取放”组合）。

L3 (任务驱动)： 在非结构化动态环境中完成复杂任务（如应对干扰）。

L4 (幻化能力)： 能通过少量演示或自然语言指令学习新技能。

L5 (通用具身智能)： 具备类人水平的自主认知、规划与物理交互能力。

硬件和人力资源：得益于新能源汽车的快速发展，具身智能的硬件方面已经取得了显著进展，尤其是在高端领域，但在终端应用方面还存在一定的空白。在人力资源方面，低端领域拥有丰富的人力资源。

陈鑫老师深入剖析了L3+突破的四大关键瓶颈：

模态不足：传感信息有限且融合不充分，难以全面理解复杂环境。

认知缺失：缺乏对物理规律、因果关系、社会常识的深层次理解与推理能力。

响应延迟：感知-决策-执行闭环延迟难以满足动态环境实时交互需求。

泛化困难：在陌生环境、新物体或扰动下表现急剧下降。

陈鑫老师深入探讨了面向L3+的未来模型与训练范式，重点关注了感知融合训练、任务理解、意图识别、因果推理和模型迁移等关键方面。同时，还分享了一项最新研究进展，即将类人语义的概念图谱融合到大模型中，并讨论了其在工程应用中的潜力。

在科研方面：主要关注多模态融合模型优化、聚神智能学习、科研攻关和智能体任务编排研究。此外，还讨论了公共服务领域，如教育均衡、康复辅助和老龄化问题。

产教融合方面：包括教学应用、科研合作和项目开发。鼓励本科或研究生阶段基于平台做毕设课题，利用RGA自然语言进行机器人控制。