2025年，是科幻照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的一年。當(dāng)小鵬汽車發(fā)布的“IRON”人形機(jī)器人以高度擬人的步態(tài)與流暢的運(yùn)動(dòng)控制進(jìn)入大眾視野時(shí)，著實(shí)驚呆眾人。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

還記得年初的具身智能還是在春晚節(jié)目中拋個(gè)手絹，走路還磕磕絆絆，不到一年，就已經(jīng)發(fā)展到接近真人的步伐，具身智能時(shí)代或許真的來了！

為什么身體對(duì)智能很重要

具身智能，說白了就是有身體、會(huì)動(dòng)、會(huì)感知的智能體。相較于只能在云端跑大模型、寫文章、聊天的人工智能不同，具身智能更強(qiáng)調(diào)感知、行動(dòng)和認(rèn)知三者合一。

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智能體通過傳感器看、聽、觸，靠執(zhí)行器動(dòng)、抓、走，從而為人類提供服務(wù)，并且在服務(wù)過程中學(xué)習(xí)和調(diào)整自己的行為。這個(gè)過程要求把感知到的信息、行動(dòng)的結(jié)果和內(nèi)部決策緊密連接起來，形成一個(gè)閉環(huán)。具身智能并不是一個(gè)“只會(huì)想”的系統(tǒng)，而是能做事并從做事里變聰明的系統(tǒng)。

有人一定好奇，既然大模型那么聰明，為什么非要把它裝到“身體”里？其實(shí)在認(rèn)知科學(xué)里有個(gè)基本觀點(diǎn)，人類的思維方式、注意力和很多常識(shí)判斷，都是建立在身體與環(huán)境長(zhǎng)期交互的結(jié)果上。

身體提供了感官輸入和行為反饋，將影響人類形成概念和預(yù)測(cè)世界的結(jié)果，如果沒有身體，就少了那部分“從做中學(xué)”的經(jīng)驗(yàn)。此外，對(duì)于搬運(yùn)物品、裝配、巡檢、護(hù)理、救援、駕駛等很多有用的工作都必須依賴身體才能完成，正因如此，身體對(duì)于人類來說非常重要。

對(duì)于具身智能，其實(shí)也是如此，只有把智能和執(zhí)行結(jié)合，才能讓系統(tǒng)真正替人做事。把大模型單純放在服務(wù)器上，它可以推理、預(yù)測(cè)，但無法直接去擰螺絲、遞東西或處理搬移障礙物等工作，這也是為什么很多企業(yè)都在布局具身智能的原因。

具身智能的核心技術(shù)與現(xiàn)有問題

具身智能的視線離不開硬件和軟件的深度耦合。視覺、深度、力覺、觸覺、聲音以及本體感知（比如關(guān)節(jié)角度、電流等）等感知層共同組成了對(duì)外界的感知，為確保感知的準(zhǔn)確性，需多個(gè)傳感器相互融合。

認(rèn)知與決策層負(fù)責(zé)把傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成對(duì)環(huán)境的理解和未來行為的計(jì)劃。對(duì)此會(huì)采用包括基于模型的規(guī)劃算法和基于學(xué)習(xí)的方法，尤其是強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)在很多研究中被用來讓智能體通過交互積累經(jīng)驗(yàn)。

行動(dòng)層負(fù)責(zé)將決策轉(zhuǎn)為實(shí)際運(yùn)動(dòng)指令，其中涉及運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)和實(shí)時(shí)控制等技術(shù)。由于有些任務(wù)需要微米級(jí)的精度和毫秒級(jí)的反應(yīng)，因此需要在精度與速度之間進(jìn)行權(quán)衡。

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“閉環(huán)學(xué)習(xí)”在具身智能中的應(yīng)用也很重要，閉環(huán)學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)把行動(dòng)結(jié)果反饋回認(rèn)知模塊，形成持續(xù)改進(jìn)的能力。一個(gè)合格的具身智能體不僅能在已知場(chǎng)景執(zhí)行任務(wù)，還能在新環(huán)境下通過少量試錯(cuò)快速適應(yīng)。

類比到自動(dòng)駕駛，其實(shí)我們可以發(fā)現(xiàn)，具身智能和自動(dòng)駕駛很多的技術(shù)是相通的，只是在執(zhí)行目標(biāo)及使用場(chǎng)景中有所區(qū)別。與自動(dòng)駕駛一樣，在將具身智能投入市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)時(shí)，也將面臨一系列問題。

由于需要多模態(tài)融合，視覺數(shù)據(jù)量大、幀率高，觸覺和力覺采樣速度不同，如何把這些信息在時(shí)間和語義上對(duì)齊并提取有用特征，需要精心設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)流和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在仿真中訓(xùn)練相對(duì)容易，但如果應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)機(jī)器人上就會(huì)出現(xiàn)sim-to-real差距，對(duì)此可以采用包括更好的物理建模、域隨機(jī)化和在線微調(diào)來解決。

實(shí)時(shí)控制和硬件可靠性問題是具身智能一定要考慮的問題，由于具身智能主要服務(wù)于人，控制算法得保證在突發(fā)情況下不會(huì)讓機(jī)器人做出危險(xiǎn)動(dòng)作，機(jī)械和傳感器也要耐用并可維護(hù)。

具身智能的應(yīng)用及評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)？

具身智能在很多場(chǎng)景都有明確用途。工廠里的裝配和協(xié)作機(jī)器人已經(jīng)能在一定程度上替人做重復(fù)、精細(xì)的工作；倉(cāng)儲(chǔ)和物流中，自動(dòng)搬運(yùn)、分揀和輸送系統(tǒng)可以顯著提高效率；像是送餐機(jī)器人、家務(wù)機(jī)器人等服務(wù)領(lǐng)域的具身智能在受控場(chǎng)景下也能完成特定任務(wù)。

自動(dòng)駕駛其實(shí)也可以看成具身智能的一種形式，汽車通過傳感器感知環(huán)境，通過控制系統(tǒng)執(zhí)行駕駛動(dòng)作，并在行駛中不斷調(diào)整策略。救援和巡檢也是具身智能應(yīng)用的重要方向，機(jī)器人可以進(jìn)入對(duì)人類危險(xiǎn)或難以到達(dá)的區(qū)域完成探測(cè)和作業(yè)。

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要判斷一個(gè)系統(tǒng)是否是具身智能，有多個(gè)評(píng)價(jià)角度�？此�能否在真實(shí)環(huán)境中獨(dú)立完成指定任務(wù)，其中要包括感知到任務(wù)相關(guān)信息、規(guī)劃執(zhí)行步驟、在執(zhí)行過程中及時(shí)處理意外，并在任務(wù)后對(duì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)和優(yōu)化；看它對(duì)未知情況的適應(yīng)能力，能否在遇到新場(chǎng)景時(shí)通過少量交互調(diào)整策略而不是完全報(bào)廢；看它的人機(jī)交互能力，是否能理解人的指令、預(yù)測(cè)人的行為并安全協(xié)同；還可以考察運(yùn)行的連續(xù)性和魯棒性，其中可包括對(duì)硬件故障、傳感噪聲和外界干擾的容忍度。

最后的話

具身智能不是把人工智能套上身體那么簡(jiǎn)單，而是要把感知、動(dòng)作和認(rèn)知深度結(jié)合，讓系統(tǒng)能在物理世界里真正完成任務(wù)并在過程中進(jìn)步。具身智能讓人工智能從“會(huì)想”變成“會(huì)做”，這無疑是未來幾年最值得關(guān)注的一條技術(shù)路線。

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       原文標(biāo)題 : 什么樣的智能體才能稱為具身智能？