**思考过程：** 1. **识别核心主题** 用户提供的文本围绕云深处科技的四足机器人、人形机器人及商业模式展开。需明确三个核心主题： - **技术发展**：四足机器人算法迭代（MPC→RL）、世界模型、手部操作技术； - **应用场景**：电力巡检、应急、快递等； - **未来趋势**：人形机器人落地周期、具身智能与大模型融合。 2. **拆分结构** - **第一部分**（四足机器人）： - 技术演进：从MPC到强化学习的算法突破； - 应用场景：电力巡检（南方电网合作）、应急、科研； - 商业模式：“最后一公里”快递场景。 - **第二部分**（人形机器人）： - 技术挑战：步态控制、全身协调； - 发展周期：预计10年落地； - 与四足机器人关系：共存而非替代。 - **第三部分**（未来展望）： - 智能化升级：与大模型结合实现自然交互； - 行业影响：具身智能成为关键桥梁。 3. **提取关键信息** - **技术突破**：强化学习推动产品化，世界模型减少数据依赖； - **场景拓展**：电力巡检是早期突破口，快递是新兴商业化方向； - **人才需求**：需兼具理论与实践能力的复合型人才； - **行业趋势**：具身智能将连接大模型与机器人，推动大规模应用。 4. **逻辑衔接** - 从技术演进（算法→场景→商业模式）层层递进； - 对比四足与人形机器人的差异（场景适配性、技术复杂度）； - 强调“最后一公里”是商业化落地的关键抓手。 5. **总结要点** - 技术驱动：算法迭代是核心； - 应用导向：场景需求决定技术方向； - 商业模式：从To B到To C的拓展； - 未来方向：具身智能与大模型融合是突破口。 **最终回答：** 云深处科技通过四足机器人在电力巡检、应急等场景的落地，验证了具身智能的可行性。其技术路线从MPC到强化学习的迭代，结合“世界模型”减少数据依赖，推动产品化。未来，人形机器人将作为复杂场景的解决方案，但与四足机器人形成共存关系。商业模式上，“最后一公里”快递场景成为新方向，通过提升效率降低成本。长期来看，具身智能与大模型的结合将实现机器人自然交互，推动行业大规模应用。