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人工智能科普词典|具身智能的“具身”是什么涵义?

人工智能科普词典|具身智能的“具身”是什么涵义?

  • 分类:新闻动态
  • 发布时间:2026-09-15 22:08:44
  • 访问量:55

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  本期科普专家:章雪挺(杭州电子科技大学具身智能实验班项目主任、机械工程学院副教授、博士生导师)

  Q1:什么是具身智能?如何理解“具身”?

  顾名思义,“具身”就是把人工智能赋予到实体载体当中。大家所熟悉的大模型AI,拥有很强的思考能力,但大多运行在计算机里,更多的是交互问答,它相当于一个思想强大的“大脑”,却没有实体,没有办法直接在物理世界干活,不能帮我们洗衣服、拿物品等。而具身智能就是把AI赋能到物理实体上,让AI能够和真实的物理世界进行交互。载体可以是机器人、汽车、无人机、无人船等各类无人设备,在实体硬件内部运行AI模型,来处理现实世界当中的一些真实任务。

  目前行业还没有官方权威的标准化定义,如果用一句话概括,那就是把人工智能放到具体的物理实体当中,让它完成人类难以做到的一些事。

  Q2:很多人以为具身智能就是人形机器人,它们的区别到底在哪里?

  很多人会把具身智能跟机器人、人形机器人混为一谈,相当一部分具身智能确实是以机器人来作为载体呈现的,但两者不能够划等号。

  机器人可以分为两类:一类是具备具身智能的,另外一类则不具备。核心的区分标准是具身智能是依赖环境感知来进行自我进化、迭代学习的。而传统机器人它也搭载传感器、拥有预设的程序和一定的执行能力,但不一定是属于具身智能机器人。举个例子,科技馆里有一些外观高度仿真的人形机器人,你跟它对话,它会完成抬手、眨眼等一些基本的动作,但是它所有的回答、动作都是预先编程好的,预设在数据库里,遇到设定的问题它会回答,但是如果遇到设定之外的它就没办法回答,哪怕外形跟真人一模一样,它也只属于是广义的人形机器人,因为它没有自主的学习能力。

  真正的具身智能机器人,模型跟程序是会依托环境感知实现自学习、自训练,持续迭代,变得越来越聪明。比如动作执行上,具身智能机器人预设了前进跳跃的动作,但是现实的地面环境是千变万化的,初期它可能会摔跤,但是它完全可以“吃一堑长一智”,从失败当中学习调整,不需要人类反复改写代码,而是依赖自身和环境的交互不断优化自己的能力。

  现在我们看到很多人形机器人,不管是春晚表演、机器人运动会,它的能力是每个月都在迭代的,并不是程序员持续大规模改写代码,而是源于具身智能带来的自主迭代的能力。

  Q3:具身智能的应用场景有哪些?

  第一类是工业机器人场景。传统工业自动化机械臂、机器人,依赖预编程来部署,每家工厂每条产线环境各不相同,它需要单独调试参数,部署的成本高,落地难度大。而具备具身智能的工业机器人,它就有很强的泛化能力,同一台机械臂,它放到新的工厂、新的产线,初期表现可能并不理想,但是它可以通过自主学习、自训练来适配新的环境,它可以快速迁移到不同的工业场景,加速数字工厂、智能工厂落地,大幅降低落地的推广成本。

  第二类是服务机器人场景。分为公共服务机器人和家用服务机器人,公共服务机器人包括医疗机器人、警用机器人、仓储物流机器人、商用服务机器人等,它主要是用于公共场所的服务。家庭服务机器人就是大众比较期待的,比方说帮我们叠被子、洗碗、拖地,照顾老人小孩等承担家务的家用机器人。

  很多人可能觉得家务事情比较简单,实际上对机器人来说恰好相反。叠衣服、冲咖啡这类任务,在真实的家庭环境中因为过于复杂,实现难度是蛮高的,而且家用产品对价格也比较敏感,想要以大众可以接受价格走进千家万户,还需要一定的时间,但我相信这个未来一定会到来。

  第三类就是特种机器人。主要应用在国防安全、应急救援等各种比较特殊的场景下。载体有天上的、地面的、水下各类装备等,它可以进入人类无法抵达的一些恶劣环境,比如火灾现场、深海、极地、太空等。相比工业机器人和服务机器人,特种机器人整体市场规模不算大,但是落地难度很高,所以其实是属于难而正确的事业,更需要国家和重大项目的支持。

  整体来看,我觉得三类具身智能机器人都会对我们的民生、社会发展产生重要的影响。

  Q4:现阶段具身智能发展还面临哪些技术挑战?

  具身智能的系统架构主要分为感知、决策、执行三个环节,这三个环节其实目前都存在技术瓶颈。

  首先是感知环节,它要求传感器能够完整采集各类环境参数,测量要精准,采集速度要足够快。但是当前受材料、电子物理技术限制,很难做到全面、精准、高速采集环境,这个是一大瓶颈。

  决策环节,想要把高阶大模型部署到机器人本体上,其实是会受到设备的体积、功耗、成本等带来的算力约束。如何在有限算力硬件上充分发挥大模型能力,这个也是一个非常核心的难题。

  执行环节,也就是机器人的关节模组、运动部件。受物理规律约束,机械结构、电子器件要兼顾尺寸、功耗、散热、成本等,要想在有限的硬件条件下实现稳定、高性能的动作输出,难度很高。

  除此之外,感知、决策、执行这三者之间还会互相牵制。比如,要是想感知更精准,它就会带来功耗、体积各方面更高的要求,又会给硬件带来压力;想要强化执行能力,也会反过来对感知、决策提出更高的要求。

  总之,具身智能要发展,需要多学科交叉,需要综合型人才在顶层规划下团队协同一起攻关。

  策划:詹勇

  执行策划:肖阳 唐心怡

  编导:王云霞

  统筹:杨柳 马江 张欣怡

  制作:仇炳宸 朱少杰

  设计:陈家祺 李权

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