论文梗概

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        具身智能（Embodied Intelligence）被定义为拥有物理或虚拟身体，并在计算智能（算法和模型）指导下与环境交互的智能体。与只在静态数据或离线仿真上运行的非具身智能不同，具身系统不断感知和行动，从而完成感知–行动闭环。

        智能在实时中通过大脑、身体和环境的协调产生，行为不是单纯的内部计算结果，而是感知引导行动、行动又重塑感知的快速反馈循环。

关键组成部分

具身智能系统由三个主要组成部分构成：

1. 智能（Intelligence）：计算模型与算法，提供感知、推理和决策能力。
2. 具身性（Embodiment）：物理机器人或仿真身体，执行动作、感知环境。
3. 环境（Environment）：外部世界及其对象、结构和动态。

智能体从环境中感知并作出决策，引导身体行动，身体通过形态与传感器与环境交互，可能改变环境，从而形成闭环。

1. 智能（Intelligence）

智能体的“大脑”，通常由深度学习和大规模基础模型实现，提供：

• 强大的感知能力
• 高效的推理与决策能力
• 跨任务与环境的泛化能力

基础模型整合了结构化先验与多模态对齐，使智能体能解析复杂输入，提升在开放环境中的表现。

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2. 具身性（Embodiment）

指执行动作的物理或仿真身体：

• 固定基座机械臂（精密工作）
• 轮式/履带平台（物流与检测）
• 四足机器人（稳定移动）
• 人形机器人（交互）
• 仿生系统（空中、水下等）

身体形态决定了感知与能力，智能设计需与身体动力学和传感器相匹配，实现脑–体协同。

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3. 环境（Environment）

外部环境包含多样对象、动态物理及接触特性。研究重点：

• 几何建模
• 语义理解（对象识别、场景图）
• 世界模型（动态模拟与规划）

高保真仿真器、数字孪生与领域适配帮助桥接模拟到真实环境的差距，支持多模态感知和复杂 3D 场景操作。

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核心能力

具身智能的功能管线包含 感知 → 决策 → 行动，形成闭环：

1. 感知（Embodied perception）

• 主动感知：智能体决定感知的“为什么、什么和如何”
• 3D 感知：从几何管线发展到语义-度量对象中心世界模型
• 支持开放世界感知（Open-set recognition）、全景标注、空间关系推理

2. 决策（Embodied decision-making）

• 扮演闭环中的“大脑”角色
• 层级规划：高层规划器 + 低层控制器，任务分解
• 端到端策略学习：感知输入 + 语言直接映射到动作
• 大语言模型可作为高层规划器，解析指令、注入常识与世界知识

3. 行动（Embodied action）

• 将策略转化为协调运动，类似生物小脑的预测与协调功能
• 模仿学习：从专家演示获得策略，数据高效
• 强化学习：发现最大化长期奖励策略，通常先仿真训练再转真实
• 大模型可辅助任务分解、奖励设计与动作轨迹生成，实现多模态、长时程、接触丰富控制

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展望与未来方向

1. 端到端方法：替代手工构建的感知–规划–行动管线，直接映射多模态输入到动作，实现跨任务/环境泛化
2. 多模态感知：融合视觉、触觉、听觉等信息，形成统一的、不确定性感知模型
3. 自适应形态：仿生刚–软混合结构，实现顺应性与精确性，例如刚–软手指，提供多自由度控制
4. 真实世界泛化：通过领域随机化、元学习、领域适配，实现零/少样本情况下策略转移和直接硬件调优

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结论

具身智能目标是通过持续的感知–行动耦合及学习、身体和环境的协同适应，实现通用能力。随着算法（大脑）、机器人具身（身体）和环境建模进步，AI 将从非具身模型转向安全、稳健的现实世界执行者，为真正学习、适应和行动的机器人奠定基础。

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