北京和深圳发布的具身智能行动计划旨在推动人工智能与物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）深度融合，通过环境感知、自主决策和实时交互实现智能化应用。这些计划的核心目标是提升技术研发能力、推动产业落地，并构建标准化生态体系。

以下是具体解读及涉及的传感器类型：

 一、行动计划的核心内容 技术研发突破 强调发展多模态感知、智能决策、运动控制等核心技术，提升具身智能系统的环境适应性和自主性。 推动传感器融合、边缘计算、实时操作系统等底层技术的创新。 产业应用场景 聚焦智能制造、服务机器人、自动驾驶、智慧医疗、物流仓储等领域，支持具身智能产品商业化落地。 建设开放测试场景（如无人车试验区、机器人协作工厂），加速技术验证。 生态体系建设 制定数据接口、安全性、伦理规范等标准，鼓励产学研合作。 提供资金支持、税收优惠等政策，吸引产业链上下游企业集聚。

 二、列入计划的传感器类型 传感器作为具身智能的“感官”，是环境感知和数据采集的关键硬件。

两地计划中明确提及以下传感器技术： 

 视觉传感器 摄像头（2D/3D）：用于图像识别、目标追踪（如自动驾驶中的行人检测）。 

 深度相机（RGB-D）：通过结构光或ToF技术获取三维空间信息，辅助机器人抓取或避障。 

 激光雷达（LiDAR） 通过激光扫描生成高精度环境点云，广泛应用于自动驾驶和无人机导航，列为“高精度感知核心器件”。 

 毫米波雷达 用于长距离探测和速度测量，尤其在恶劣天气（雨雾）中表现稳定，是自动驾驶多传感器冗余的重要组成。

 惯性测量单元（IMU） 整合加速度计、陀螺仪等，实时监测设备运动状态（如姿态、角速度），提升运动控制的精度。 

 触觉传感器 用于机器人末端执行器（如机械手），通过压力、温度反馈实现柔性抓取和操作，计划提出“仿生触觉”为研发重点。 

 超声波传感器 低成本近距离探测方案，常见于扫地机器人避障和自动泊车系统。 

 环境传感器 包括温湿度、气体、PM2.5传感器等，用于智慧城市、工业监测等场景的环境数据采集。 

 声音传感器 麦克风阵列支持语音交互和声源定位，提升服务机器人的人机交互能力。 

 三、政策侧重点差异 北京：侧重基础技术研发，如新型传感器（量子传感、仿生触觉）和芯片级集成技术，依托高校和科研机构推动原始创新。 深圳：聚焦产业化应用，支持激光雷达、毫米波雷达等成熟传感器的量产，并推动其在消费级机器人、物流领域的快速落地。