这份由 CCF 泛在操作系统开放社区 2026 年发布的《具身智能操作系统技术白皮书》，聚焦具身智能产业发展的核心痛点，提出了具身智能操作系统 EAIOS 的完整设计体系，同时明确了硬件适配方向、生态构建思路及落地路线，为具身智能迈向万亿级产业提供了共性基础设施解决方案，核心总结如下。

一、产业背景与核心痛点

产业潜力：具身智能是新一轮科技革命制高点，全球市场规模 2035 年预计达 4000 亿美元，中国 2035 年有望突破万亿元，我国已跻身全球第一梯队，政策、产业、人才布局全面推进。

核心困境：当前具身智能处于 “前操作系统时代”，软硬件高度紧耦合，导致硬件难适配、软件难复用，开发模式呈 “作坊式”，定制化成本高、效率低，缺乏支撑产业生态的共性关键基础设施。

借鉴意义：计算机、移动互联网产业的爆发均依托操作系统实现软硬件解耦，具身智能产业亟需同类基础设施突破发展瓶颈。

二、具身智能系统技术现状

核心定义：具身智能是拥有物理 “身体” 和 AI “大脑”、能与物理环境交互完成复杂任务的智能系统，区别于纯软件离身智能和传统固定动作工业机器人，核心依赖 “感知 — 规划决策 — 执行” 闭环。

系统构成：分为硬件系统（身体，含传感器、运动控制器、移动底盘等，典型构型为四足 / 人形机器人）和软件系统（大小脑，含机器人中间件、智能模型等）。

软件实现路径：主要包括基于确定性模型的传统控制范式（如 ROS，依赖人工规则，泛化能力差）、基于概率性模型的大模型驱动范式（含 VLA 端到端模型、H-VLA 分层模型，泛化性提升但训练成本高、软硬件耦合仍严重），且引入世界模型成为重要发展方向，但目前仍处于早期探索阶段。

现有软件局限：主流方案多为工具集整合，缺乏跨平台通用架构，难以解决软硬件解耦、安全验证、多任务调度等系统性问题，无法支撑规模化落地。

三、具身智能操作系统（EAIOS）核心设计

定义与设计目标：EAIOS 是统一具身智能硬件抽象、定义标准化行动接口、提供感知 / 规划 / 决策 / 控制等运行时服务的系统软件，核心目标是实现软硬件解耦，构建产业生态共性基础设施，需满足异构硬件屏蔽、标准化运行时支撑、规划与执行解耦、动态安全保障四大要求。

核心逻辑架构：分为感知空间、认知空间、动作空间三大核心域，分别承担环境与本体数字化重构、理解 / 预测 / 决策、高层决策转物理控制指令的功能。

核心抽象体系

行为抽象：采用任务 — 技能 — 服务 — 原语四层架构，从顶层用户意图到底层硬件控制实现分层建模，原语为硬件抽象最小单元，技能为可复用行为单元，服务为运行时功能组件，任务为顶层目标抽象。

世界表征抽象：以对象为基本单元，将物理环境实体、机器人本体等统一抽象为 “数据 + 接口” 的对象，构建对象图支撑高层推理。

关键核心组件

世界模型：构建物理世界演化认知表征，实现状态补全和未来预测，为方案推演、安全验证提供支撑；

价值伦理与安全规则：前者为行为偏好和伦理约束，后者为物理运行安全边界，贯穿全流程保障系统行为合规、安全；

安全内核：基于 Linux 内核深度定制，引入任务语义驱动的动态调度机制，保障端侧多任务并发下的实时性和确定性。

运行机制：用户提交任务后，经任务规划生成 RTDL（机器人任务描述语言）方案，经世界模型推演验证、决策服务优选后，由动作空间调度技能 / 原语执行，执行结果经反馈评估，稳定的执行流程可固化为新技能存入技能库，实现智能能力持续积累，同时支持异常处理和多任务调度。

典型应用案例：以 “室内巡检” 为例，分别展示了基于厂商 VLA 模型和基于标准原语的两种执行模式，验证了 EAIOS 在软硬件解耦、技能复用、安全闭环方面的可行性。

四、新型具身智能计算硬件

现有硬件局限：架构专用性与原语调度存在适配鸿沟、实时性与确定性调度有硬件短板、生态碎片化导致适配成本高、模型部署缺乏端边云一致性，无法满足 EAIOS 核心诉求。

下一代硬件设计：遵循硬件原语化、实时确定性增强、生态标准化、模型适配柔性化四大原则，采用计算域 —I/O 中枢 — 控制域三域层次化参考架构，明确软硬件接口以原语为中心的规范化要求。

软硬件协同架构：以虚拟机监控器为底座，隔离计算 / IO / 控制资源，并行运行实时安全内核（承载 EAIOS 核心功能、模型推理）和 RTOS（负责强实时控制、异常快速响应），兼顾实时性、安全性和复杂任务支撑能力。

五、测试与验证

建立多维度测试体系，包括系统基本能力测试（接口符合性、调度稳定性、跨平台抽象一致性）、运行时行为与故障场景测试（故障注入验证鲁棒性、多任务资源竞争处理）、回归测试与基准用例集（保障系统迭代的行为稳定性），确保 EAIOS 在异构环境下的可靠性和兼容性。

六、开放生态与社区

生态核心角色：由硬件厂商（提供标准化原语）、服务开发者（封装算法为标准化服务）、技能开发者（构建可复用技能）、模型开发者（将智能模型封装为系统服务）四类角色构成，各角色分工明确、基于统一接口协同。

核心设计理念：采用 MulanPSL-2.0 开源协议，以统一接口规范和服务可插拔机制为核心，实现硬件适配、算法封装、模型提供、技能构建的高效协同，推动开放生态建设。

七、典型应用场景

EAIOS 可广泛应用于酒店服务、楼宇 / 园区 / 工厂巡检、仓内物流、智能工业装配、移动操作、养老 / 助残 / 康复护理等场景，针对各场景的工程痛点，通过软硬件解耦、技能复用、安全闭环、智能调度等能力，优化任务执行效率、降低部署成本、提升系统鲁棒性和安全性。

八、发展路线图

以开源原型 Robonix 为核心，分四个阶段推进，2025.11-2026.4 完成基础框架与原型构建，2026.4-2026.9 实现智能引擎接入与系统完善，2026.9-2027.1 推进技能生态建设与开发平台上线，2027.1-2027.6 完成社区构建与标准制定，最终实现多场景示范应用和产业生态成熟。

九、附录与接口规范

明确了具身智能领域核心名词解释，同时给出 EAIOS 在原语、服务、技能、任务四个层级的标准 API 设计示例，包括注册、查询、调用接口，以及标准原语（如底盘速度控制、RGB-D 采集）和标准服务（如空间地图、任务规划）的具体定义，为技术落地提供统一接口规范。

十、核心价值

EAIOS 通过操作系统范式重构具身智能工程基础，实现了 “身体”（硬件）与 “大脑”（模型 / 软件）的解耦，使各参与方能够独立分工发展，推动具身智能产业从 “作坊式” 开发走向规模化、生态化发展，为万亿级产业奠定核心基础设施基础，相关开源原型 Robonix 将为社区探索提供技术支撑。

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