中国人工智能系列白皮书 - 具身智能（2026版）总结

核心内容

具身智能是人工智能领域的重要研究方向，其核心理念是通过智能体与物理环境的互动实现类人智能行为。具身智能不仅涵盖环境感知、记忆推理、对话交互、自主学习和决策规划等技术，还融合了多学科知识，如哲学、认知科学、神经科学、计算机科学和机器人学等。具身智能强调涉身性、情境性、主动性和交互性，是人工智能走向物理世界的关键技术。

主要观点

• 具身智能的感知、推理与操作是机器人实现自主行为的核心环节。
• 具身智能的发展依赖于多模态感知、强化学习、大语言模型等技术的融合。
• 具身智能在真实世界中具有广泛的潜在应用价值，包括生活服务、工业、农业、交通和能源等领域。
• 为克服“虚拟-现实鸿沟”，具身智能研究引入了多种虚实结合的范式，如真实感强化、人工实时干预、场景随机化、系统识别和语言模型赋能等。
• 具身智能安全是其发展的重要保障，涵盖感知安全、操作安全和交互安全等多个层面。

关键信息

技术发展

• 具身感知：强调多模态信息融合与主动感知，研究进展包括非视域成像、传感器协同与模型轻量化。
• 具身推理：结合大语言模型与强化学习，实现从自然语言指令到可执行动作的转化，具有零样本任务适应性和动态调整能力。
• 具身操作：采用VLA和WAM等技术路线，如π0、GR-2、DreamZero、LingBot-VA等，实现复杂任务的自动化操作。
• 具身导航：结合视觉、语言和空间信息，实现智能体在未知环境中的路径规划与目标定位。
• 强化学习：用于任务规划、动作控制和交互优化，提高了智能体的适应性和鲁棒性。
• 具身交互：通过自然语言与物理环境的融合，实现人机协作与任务执行的智能化。
• 群体具身智能：通过多机器人协作完成复杂任务，结合大模型提升集群的决策能力。
• 具身世界模型：利用大模型进行环境预测与任务规划，增强智能体的自主性和适应性。
• 具身大模型：在跨模态感知、智能决策和动态运动控制方面提供支持，推动具身智能的系统化发展。

数据与平台

• 具身智能数据集：包括真机数据、仿真数据和互联网视频数据，如RoboTurk、RoboNet、RoboMIND等，用于训练和验证具身智能模型。
• 仿真平台：如Isaac机器人开发平台、GR00T等，提供高保真模拟环境和迁移策略，促进技术落地。
• 数据挑战：包括数据稀缺性、仿真真实性、多模态感知融合等，未来发展方向包括生成式仿真、自动化数据采集和跨模态学习。

安全与挑战

• 安全问题：包括感知安全（如对抗样本攻击）、操作安全（如力控约束）和交互安全（如多智能体协作安全、人机交互安全）。
• 安全对策：引入共形预测、外部知识、安全路径规划、安全策略等，以提升系统的稳健性和可靠性。

未来发展趋势

• 技术趋势：从VLA到WAM，具身智能将向世界模型驱动的范式跃迁，推动多模态感知与智能决策的深度融合。
• 数据范式：数据采集向便携化发展，仿真平台趋向开放化与标准化，数据生态走向全球化与开源化。
• 应用展望：具身智能将在生活服务、工业、农业、交通和能源等领域实现广泛应用，推动人工智能技术向物理世界延伸。
• 标准化发展：具身智能的标准化将有助于技术推广与系统兼容性提升，促进其在现实场景中的落地应用。

结论

具身智能作为人工智能发展的新方向，正在经历技术与应用的双重突破。随着大模型、多模态感知和强化学习等技术的融合，具身智能在复杂任务执行、安全性和泛化能力方面取得了显著进展。未来，具身智能将在更多现实场景中落地应用，成为推动人工智能发展的重要力量。

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