具身智能正推動機器人從自動化向智能化演進，系統軟件作為連接模型、應用與算力的橋梁，成為技術突破的關鍵。當前主流操作系統缺乏面向具身智能的成熟技術棧，而開源鴻蒙憑借其分布式、異構協同等特性，有望在該領域實現“換道超車”。本次開源鴻蒙領學課堂具身智能專題第一期直播，邀請了開源鴻蒙具身智能PMC（籌）主席、上海交通大學計算機學院副教授古金宇老師，分享具身智能操作系統相關內容，介紹了具身智能操作系統的機遇與挑戰、開源鴻蒙具身智能項目情況。

一、開源鴻蒙具身智能PMC愿景：

面向具身智能，開源鴻蒙“換道超車”

無論傳統還是新型端側無人平臺，在具身智能技術發展下均呈現新趨勢：從自動化到智能化、智能體編程范式、新人機交互范式。開源鴻蒙具身智能PMC將主要聚集于以下幾個方面的工作：

●搶占關鍵窗口期：開源鴻蒙具身智能PMC可高效協同生態力量，加速開源鴻蒙在具身智能領域的布局與商用落地。

●系統能力創新：主流操作系統均缺乏成熟的具身智能關鍵技術棧，開源鴻蒙處于同一起跑線。開源鴻蒙具身智能PMC匯聚產學研資源，可助力快速構建核心能力，搶占標準主導權。

●擴展開源鴻蒙生態：當前具身機器人操作系統多基于Linux碎片化自研，系統能力復用度低。開源鴻蒙作為智能終端底座，天然適配具身場景，通過開源鴻蒙具身智能PMC引領可打造統一具身操作系統平臺，降低開發門檻，提升產業整體競爭力。

二、具身智能系統軟件面臨的六大挑戰

●挑戰1：具身智能機器人任務實時性

機器人功能安全依賴系統實時性，但傳統實時性技術圍繞CPU設計。具身智能機器人使用AI算力/異構算力，需構建操作系統XPU實時技術。

通過統一任務隊列抽象（異構XPU共有抽象）和多級搶占能力模型（L1搶占未加載任務、L2搶占未執行任務、L3搶占執行中任務），適配不同XPU硬件搶占能力（時延不同），保障任務實時性。

●挑戰2：具身模型推理性能 vs. 端側受限算力

端側算力成本、功耗與性能構成“不可能三角”，制約模型推理效率。系統軟件需充分使能端側算力，通過CPU+NPU+GPU異構協同，根據硬件特性劃分計算任務（參數加載、反量化、矩陣運算等），實現流水線并行，提升能效比。

●挑戰3：系統軟件缺乏對具身智能模型運行特征的感知

視覺-語言模型（VLM）運行時呈現明顯階段特征：Prefill階段GPU利用率高但時間短，Diffusion階段利用率低但時間長；相鄰時間步圖片的KV Cache相似度高達97%以上。基于此可采用異步流水線優化，利用上一幀VLM Prefill的KVCache并行啟動Diffusion階段。實驗數據表明，在保持成功率的前提下，端到端推理時延可降低30%（如LibTorch并行模型端到端時延從150.12ms降至106.19ms）。

●挑戰4：具身智能模型VLA推理的可靠性問題

當訓練集未覆蓋特定場景（如抓取物體數量超出范圍）時，模型成功率顯著下降。操作系統需具備經驗管理與異常修復能力，對運行時異常進行干預，提升任務可靠性。

●挑戰5：入端、入邊還是端云協同？

在工廠、酒店等場景中，多個機器人可共享一個“邊緣大腦”，降低單機BOM成本；端側僅保留輕量級執行單元以延長續航。系統軟件需支持端云協同架構，實現資源動態調度，提升運營ROI。

●挑戰6：具身智能應用的可解釋性與高效開發

端到端模型難以解釋，而“智能體+工作流”的混合范式更利于構建泛化易用的開發節點。系統軟件需提供可視化“拖拉拽”開發框架，降低開發門檻。

●其他挑戰與機會

具身智能仿真：

需構建高保真物理引擎與環境，縮小Sim-to-Real差距，支持大規模并行訓練與復雜交互模擬。

具身智能安全：

確保人機協作中的實時風險評估、故障安全機制及倫理法規遵從。

異構模型異構算力適配：

實現端云協同計算、模型壓縮加速、統一軟件棧與接口標準化，提升跨平臺性能。

三、開源鴻蒙具身智能PMC組織結構、成員單位以及技術架構介紹

在組織結構上，開源鴻蒙具身智能PMC下設Arch SIG、Release SIG、ROS Common SIG等14個技術專項組，覆蓋架構設計、版本管理、ROS生態移植、具身模型適配、模擬器開發等核心方向。各SIG協同推進從底層算力到上層應用的系統能力構建，為開源鴻蒙在具身智能領域的技術研發與生態落地提供組織保障。

開源鴻蒙具身智能PMC首批共建伙伴由上海交通大學牽頭，聯合了北京大學、清華大學、中科院軟件所等國內多所頂尖高校及中科院軟件所，并匯聚了華為、智元機器人、Dora社區等在內的科技企業與開源社區，匯聚了多家產學研用成員單位。

在架構規劃上，目前已形成了覆蓋底層算力到上層應用的系統架構。該架構以開源鴻蒙為底座，整合國產算力（如昇騰）、異構協同框架、模型推理引擎及智能體開發工具，為具身智能系統提供全棧支撐。具體成員單位及架構細節參見社區官方資料。

四、開源鴻蒙具身智能項目介紹

●項目產出目標

標準/參考平臺：

提供開源鴻蒙具身本體+算力+模擬器，開箱即用。

開源系統軟件：

打造具身模型端側推理框架、具身智能體開發框架，補齊傳統機器人開發框架生態。

行業示范：

在工業柔性制造、家居服務、智慧農業等領域推動應用落地。

● 核心技術突破

打破壟斷，自主可控：

提供業界首個基于國產硬件的端到端方案，終結NVIDIA生態單一依賴，提供高性價比“第二選擇”。

攻克“三高”，極致能效：

在國產昇騰端側算力上實現對標4090的極致性能，證明開源鴻蒙+國產算力是解決高延遲、高功耗、高成本的有效路徑。

填補空白，樹立標桿：

打造首個支持全棧國產的具身智能標桿系統，填補開源鴻蒙+國產算力在具身領域空白，激活萬億級賽道的底層生態。

●生態建設進展

目前，開源鴻蒙具身智能PMC成果已支撐華為“RoboMind智能機器人開發者大賽”，推動技術普及。

五、結語

具身智能系統軟件正處于發展窗口期，開源鴻蒙憑借其協同優勢，有望構建統一的具身操作系統平臺，降低產業開發門檻，提升整體競爭力。未來，隨著更多產學研力量加入，具身智能將從“作詩做秀”走向創造技術與經濟價值。

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