具身智能領(lǐng)域蘊(yùn)含著巨大的市場潛力和發(fā)展機(jī)遇，隨著技術(shù)的不斷成熟、應(yīng)用的不斷拓展。為增進(jìn)大家對具身智能的認(rèn)識，本文將對具身智能以及具身智能的發(fā)展現(xiàn)狀予以詳細(xì)介紹。如果你對具身智能具有興趣，不妨和小編一起來繼續(xù)往下閱讀哦。

一、什么是具身智能體？

具身智能（Embodied Intelligence，EI）是指通過物理世界的載體感知環(huán)境并實(shí)現(xiàn)交互的一體化全新智能范式，物理載體通過傳感器等感知外部環(huán)境，形成自我認(rèn)知，并進(jìn)行自我決策從而進(jìn)行行動。具身智能與傳統(tǒng)人工智能最大的不同就是它顛覆了“離身性”局限，它具備了物理載體，具身智能體就是這個(gè)物理載體，它并不限定于特定的形態(tài)，它可以是機(jī)器人，可以是自動駕駛汽車，可以是自動飛行無人機(jī)，也可以是其他物理形態(tài)。

機(jī)器人是目前最常見的具身智能體，包括固定基座、輪式、四足、人形等形態(tài)，可以通過視覺、力覺、觸覺、嗅覺等傳感器感知三維世界，在物理世界中基于環(huán)境變化隨時(shí)自動做出行動調(diào)整，可廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療、物流、商業(yè)、教育、娛樂、安防等多領(lǐng)域。

自動駕駛汽車是具身智能的主要載體之一，主要通過各類傳感器感知周圍環(huán)境，自我做出相應(yīng)的駕駛決策判斷，不僅能提升乘車人員的駕駛體驗(yàn)，還能顯著增強(qiáng)駕駛的安全性。

自動飛行無人機(jī)主要通過感知環(huán)境實(shí)現(xiàn)自主飛行，實(shí)時(shí)躲避障礙物并執(zhí)行多種任務(wù)，如物流、航拍、搶險(xiǎn)救災(zāi)、氣象探測、科學(xué)實(shí)驗(yàn)、旅游觀光等。

二、具身智能的發(fā)展現(xiàn)狀

（1）技術(shù)發(fā)展：大模型驅(qū)動，軟硬件協(xié)同進(jìn)步

大模型與GenAI的飛速發(fā)展，開啟具身智能技術(shù)萌芽。多模態(tài)大模型技術(shù)的突破，顯著提升機(jī)器人智能水平，使其能執(zhí)行復(fù)雜語義推理任務(wù)，推動人形機(jī)器人向量產(chǎn)邁進(jìn)。但目前具身智能仍處于技術(shù)萌芽期，初創(chuàng)公司在技術(shù)和商業(yè)化路徑上仍需探索，面臨成本、技術(shù)等難題。

智能機(jī)器人性能提升依賴軟硬件協(xié)同進(jìn)步。從硬件基礎(chǔ)材料到人機(jī)交互技術(shù)，從多模態(tài)感知大模型到高精度運(yùn)動控制算法，各層面技術(shù)積累與進(jìn)步，展現(xiàn)出具身智能的應(yīng)用潛力。在多模態(tài)感知方面，融合視覺、聽覺、溫度、力度等多種模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)對環(huán)境的全面感知；自主決策與規(guī)劃層面，基于環(huán)境感知做出最優(yōu)決策，并向群體智能進(jìn)化；機(jī)器肢體與運(yùn)動控制上，通過材料科學(xué)發(fā)展提升核心零部件性能，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等優(yōu)化控制算法。

（2）應(yīng)用場景多樣化，工業(yè)制造率先落地

具身智能應(yīng)用廣泛，涵蓋工業(yè)制造、服務(wù)、特種應(yīng)用等領(lǐng)域，正從制造業(yè)向商業(yè)和家庭服務(wù)場景滲透，遠(yuǎn)期或用于航天航空等極限環(huán)境。工業(yè)制造因柔性生產(chǎn)需求、結(jié)構(gòu)化環(huán)境和成本效益優(yōu)勢，成為具身智能率先落地場景，如微億智造和配天機(jī)器人的產(chǎn)品能滿足不同工業(yè)需求。服務(wù)場景需求多樣開放，對機(jī)器人要求高，隨著技術(shù)進(jìn)步和成本降低，各類服務(wù)機(jī)器人將進(jìn)入市場滿足智能化服務(wù)需求。

（3）軟硬件深度融合，產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)逐步完善

具身智能產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋軟硬件多個(gè)環(huán)節(jié)，形成復(fù)雜且充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)。軟件層面包括開發(fā)工具、基礎(chǔ)軟件設(shè)施等；硬件涉及機(jī)器人本體制造、核心零部件生產(chǎn)等；同時(shí)還包括軟硬件集成環(huán)節(jié)。產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)相互協(xié)作，推動具身智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用落地。

在機(jī)器人控制模型選擇上，分層模型和一體化端到端模型各有優(yōu)劣。分層模型通過不同層次模型協(xié)作，利用底層硬件和中間小模型彌補(bǔ)大語言模型不足；端到端模型可直接實(shí)現(xiàn)從人類指令到機(jī)械臂執(zhí)行，但受數(shù)據(jù)制約，目前數(shù)據(jù)規(guī)模、模型泛化性、響應(yīng)速率等問題有待解決。隨著數(shù)據(jù)積累，端到端模型未來有望成為主流。

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