报告 |《中国人工智能系列白皮书-具身智能(2026)》(无套路免费分享)

中国人工智能学会发布《中国人工智能系列白皮书-具身智能（2026）》，系统定义具身智能概念内涵、发展历史与多学科交叉属性，完整梳理“具身感知/推理/操作/导航/强化学习/交互/群体智能/世界模型/具身大模型”九大核心关键技术，同时涵盖数据集、仿真平台建设现状，覆盖生活服务、工业、农业、交通、电力能源五大落地应用场景，并从技术演进、应用范式、平台生态、标准化维度研判未来发展趋势，是国内具身智能领域权威全景研究报告。

• 定义内涵：智能体通过物理本体与环境互动，实现感知、推理、决策、动作执行的类人智能形态。
• 演进阶段：从图灵理论构想→行为主义机器人→深度学习强化学习→大模型赋能新阶段。
• 学科特性：横跨计算机、机器人、神经科学、认知科学多学科交叉融合。

• 核心痛点：虚拟与现实存在鸿沟，真实场景数据采集成本高、难度大。
• 主流方案：真实感强化、人工干预、场景随机化、系统识别、语言模型赋能。
• 价值作用：弥合虚实差距，降低训练成本，提升模型泛化落地能力。

• 基础技术：具身感知、推理、操作、导航、强化学习、人机交互。
• 前沿方向：群体具身智能、具身世界模型、具身大模型。
• 大模型能力：跨模态表征、智能决策、动态运动控制三大核心能力。
• 安全体系：具身智能安全规范、风险防控与伦理约束框架。

• 数据集：专项数据集逐步完善，支撑模型训练与算法迭代。
• 模拟器：仿真环境快速迭代，成为算法预训练核心载体。
• 平台趋势：向便携化、开放化、标准化、全球化开源演进。

• 生活服务：服务机器人、家政陪护、商业值守场景落地。
• 工业领域：工业机器人、智能巡检、柔性生产广泛应用。
• 农业交通：农林巡检、无人运输、自动驾驶加速普及。
• 能源电力：电站智能巡检、设备运维、风险预警落地。

• 范式跃迁：从VLA向WAM世界模型驱动演进。
• 数据变革：数据集结构与采集范式迎来系统性升级。
• 平台生态：仿真与数据平台开源化、全球化加速。
• 标准完善：行业标准化体系逐步建立，规范产业发展。