人形機器人的技術與具身智能體系基本—致，包括感知—決策—行動—反饋四個部分， 而反饋機制通常內嵌于控制環路中， 不完全單列為d立模塊 。系統環節通常包括環境感知、決策規劃和運動控制三個環節， 形成感知→決策→執行的閉環控制。

感知模塊作為具身智能的“信息采集和處理器”，通過建立對外部環境的感知和理解，為決策和行動提供支持。感知模塊主要用于對象識別、位置定位、場景理解等方面，通過攝像頭、激光雷達等多種傳感設備的輸入數據進行處理，進而從不同模態的數據中獲得多維環境信息 。

決策模塊作為具身智能的“指揮中心”， 接受環境感知信息后， 完成高J任務規劃和推理分析， 并生成決策指令 。決策模塊主要任務包括任務規劃和推理分析， 決策模塊的具體實現從人工知識的編程決策、專用任務的算法設計發展為以大模型為核心的機器智能決策 。決策模塊的靈活性和適應性直接影響具身智能系統的智能化水平， 高度智能化的具身智能系統，能夠根據環境和任務的變化實時調整決策。

行動模塊作為具身智能的“執行單元”， 負責接收決策模塊指令， 并執行具體動作。行動模塊的主要任務包括導航、物體操作和物體交互 。導航通過四處移動尋找目標位置； 物體操作需要接觸物體并通過操作改變物體狀態。

反饋模塊作為具身智能的“調節器”，通過多層交互不斷接收來自環境的反饋經驗并進行調整優化，提高對環境的適應性和智能化水平。反饋模塊主要依賴大模型加速反饋經驗的學習，形成閉環的優化過程： 通過大模型處理收集到真實交互數據，實現更細致的環境感知； 然后大模型處理交互信息，實現模仿人類反饋的決策； Z后大模型獲取交互行動經驗， 學習Z佳行為策略。