来源：中国人工智能学会
《中国人工智能系列白皮书——具身智能（2026版）》是一份由浅入深、体系完整的技术报告。以下是对全文的结构化解读与核心观点总结，帮助你快速把握重点：
一、核心定义与价值定位
具身智能强调智能体通过物理本体与环境交互实现智能，具有以下特点：
涉身性：智能依赖身体与环境
情境性：感知与行动紧密耦合
主动性：主动探索与调整
交互性：人与环境协同
被认为是“人工智能走向物理世界的关键”。
二、关键技术体系（重点）
白皮书系统梳理了以下关键技术：
三、关键模型与技术路线
1. VLA → WAM 范式跃迁
VLA（Vision-Language-Action）：主流通用模型
WAM（World-Action Model）：世界模型驱动的下一代范式，强调物理因果理解
2. 主流VLA架构
VLM + Action
VGM + Action
VLM + Latent + Action（如ViLLA）
3. 代表性模型
π0、GR-2、OpenVLA、RT-2、RoboCat、DreamZero、LingBot-VA 等
四、数据集与平台
数据集金字塔
真机数据（昂贵、高质量）
仿真数据（可扩展、可控）
互联网视频（规模大、缺乏交互）
主要数据集
Open X-Embodiment、Agibot World、RoboMIND、DROID、RH20T 等
主流仿真平台
Isaac Sim/Gym、MuJoCo、PyBullet、SAPIEN、Genesis
强调 Sim-to-Real是关键瓶颈，域随机化、系统识别、语言模型赋能等方法被广泛使用。
五、行业应用
六、未来趋势
技术趋势
感知-认知-执行深度一体化
世界模型成为核心组件
数据飞轮 + 合成数据主导预训练
强化学习与VLA深度融合
平台趋势
数据采集便携化（如UMI、FastUMI Pro）
仿真平台开源化、标准化
真机验证平台规模化建设
标准化与治理
急需建立术语、安全、接口、伦理标准
中国推动国际标准话语权
七、总结观点
具身智能正处于从实验室走向产业化的关键阶段
核心技术从“模仿指令”向“理解物理因果”跃迁
数据、仿真、模型、安全、标准化五大支柱共同推动发展
未来十年将成为重塑生产生活方式的重要技术力量
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