白皮书由CAAI具身智能专委会组织编写，编写专家来自中国科学院、上海交通大学、清华大学、浙江大学、同济大学等20余家单位。

白皮书系统梳理了具身智能概念内涵、关键技术、数据与平台以及行业应用图谱，为科研布局、产业决策和政策制定提供统一、可执行的技术参考坐标，有助于凝聚共识、统一话语体系，推动我国在具身智能核心技术和产业生态上实现从跟跑、并跑到重点领域领跑的战略跃升。

中国人工智能系列白皮书

——具身智能（2025）

中国人工智能学会
二○二五年十一月

具身智能作为人工智能领域的一个重要研究方向，专注于智能体通过物理本体与外界环境的互动来实现智能的理论与技术研究，涵盖环境感知、记忆推理、对话交互、自主学习、决策规划、动作执行等综合性技术，从而在真实物理世界中展示出类人的智能行为。

编委会

目录

第一章 具身智能的概念与内涵

1.1 具身智能发展历史

1.2 具身智能多学科交叉特性

1.3 具身虚实结合现状

第二章 具身智能的关键技术

2.1 强化学习

2.2 具身感知

2.3 具身推理

2.4 具身操作

2.5 具身导航

2.6 具身交互

2.7 群体具身智能

2.8 具身世界模型

2.9 具身大模型

2.10 具身智能安全

第三章 具身智能数据集与平台

3.1 具身智能数据集

3.2 具身智能模拟器

第四章 具身智能行业应用

4.1 生活服务业

4.2 工业

4.3 农业

4.4 交通

4.5 能源与电力

第五章 具身智能未来发展趋势

5.1 具身智能关键技术发展趋势

5.2 具身智能技术应用发展展望

5.3 具身智能研究平台发展展望

5.4 具身智能标准化发展展望

第六章 总结

第一章 具身智能的概念与内涵

具身智能作为人工智能领域的一个重要研究方向，专注于智能体通过物理本体与外界环境的互动来实现智能的理论与技术研究，涵盖环境感知、记忆推理、对话交互、自主学习、决策规划、动作执行等综合性技术，从而在真实物理世界中展示出类人的智能行为。相比于静态、离身的人工智能，具身智能具有涉身性、情境性、主动性和交互性等特点。具身智能兼具多技术融合与多学科交叉特性，与计算机科学、机器人学、神经科学、认知科学等不同领域都紧密相关，其研究范畴、研究范式，内涵外延也在不断发展中。具身智能近年来得到了学术界、产业界的大量关注，被认为是人工智能的下一个爆发点，是人工智能走向物理世界的核心关键，在国计民生等各方面都有重大潜在应用价值。

1.1 具身智能发展历史

具身智能的演进历程可追溯至20世纪50年代，其理论源自英国杰出的计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）的深刻洞见。1950年，图灵在其具有划时代意义的论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中，首次构想了一种能够与环境进行动态交互、具备自我学习能力的智能实体。该智能体被设想为能够像人类一样感知外界环境、自主规划行动路径、做出决策，并具备高效执行任务的能力，这一构想被视为具身智能（Embodied Intelligence）的初步理论框架。

步入20世纪80年代，随着人工智能研究的不断深入，行为主义AI学派开始崭露头角，其中罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）等学者的研究尤为突出。他们强调通过感知与动作的紧密协同，设计能够与环境进行有效交互的智能机器。这一时期的"具身"机器人实验主要聚焦于利用逻辑规则算法与机器人硬件的结合，以实现特定的应用功能。尽管这些实验尚处于初步探索阶段，但它们为具身智能的发展奠定了重要基础。

随着技术的不断积累与创新，具身智能迎来了快速发展的黄金时期。深度学习（Deep Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）等先进算法模型的涌现，为具身智能提供了强大的技术支持。这些算法模型使机器人能够更好地理解和处理复杂的环境信息，从而实现更加智能和灵活的行为。同时，传感器与执行器等硬件技术的不断进步，也显著提升了机器人的感知敏锐度和行动精准度。在这一阶段，"具身"机器人技术取得了显著进展，不仅在仿生机器人研发方面取得了重要突破，还在"人工智能+机器人"的智能化融合上迈出了决定性步伐。例如，特斯拉的人形机器人Optimus通过先进的视觉-语言-动作模型以及精确的电机控制技术，实现了智能、拟人的交互，展示了具身智能在机器人领域的巨大潜力。

近年来，随着大语言模型（Large Language Models）的兴起，具身智能的发展迎来了新的高潮。大模型凭借其深厚的通用知识库和智能涌现能力，为机器人提供了更高层次的智能感知、自主决策和拟人化交互能力。谷歌DeepMind推出的RT系列机器人，尤其是RT-H版本，通过创新的任务分解与语言指令转化策略，实现了任务执行的高精度与高效率，进一步推动了具身智能在复杂任务处理方面的能力。

此外，Meta AI发布的CortexBench视觉评估基准以及专为具身智能设计的VC-1视觉模型，为具身智能的标准化评估与模型优化提供了重要工具。英伟达（NVIDIA）作为GPU和AI计算领域的领导者，在具身智能领域同样做出了显著贡献。他们推出了Project GR00T人形机器人基础模型及Jetson Thor新款人形机器人计算机，并对Isaac机器人开发平台进行了全面升级，为机器人技术的持续创新提供了有力支撑。

1.2 具身智能多学科交叉特性

具身智能的思想和研究跨越了多个学科，包括哲学、认知与神经科学、计算机科学、机器人学等，体现了显著的多学科交叉特性。

古希腊的亚里士多德就开始思考心灵与身体的关系。他在《论灵魂》中认为，心灵是生命体的本质和形式，赋予生物以感知、思考和运动的能力。20世纪80年代，认知科学家发展了具身认知理论，认为认知过程不仅仅是大脑的内部活动，而是身体在与环境交互和耦合中产生的。神经科学对镜像神经元的研究发现大脑可以表征其他动物的行为，进一步强化了具身智能在群体交互中的作用。机器人学家通过构建智能机器人发现智能行为可以通过智能体与环境的直接交互实现，而不需要复杂的内部表征。这些研究推动了计算机科学家从感知行动整合的角度研究具身认知的信息映射过程。复杂系统领域的研究者则从演化和信息论的角度指出，智能体的行为可以看作是一个状态随时间演化的复杂动力系统，在信息最优化的原则下进行自组织学习，产生与环境交互的探索行为。近期的一些研究则从强化学习的角度发现，环境的复杂性促进智能形态的进化和代际传递。

具身智能的多学科交叉特性是其研究和发展的重要驱动力。通过跨学科的交叉融合，具身智能不仅推动了人工智能的理论创新，还为解决现实问题提供了新的技术手段。

1.3 具身虚实结合现状

近年来，出现了几种虚拟与现实结合的范式。由于在真实世界中采集专家示范动作序列的时间成本与技术要求较高，直接将虚拟环境中训练得到的策略迁移到真实世界部署会面临严重的"虚拟-现实鸿沟（Sim-to-Real Gap）"。因此，一系列方法应运而生，旨在将虚拟与现实结合，尽可能弥合这一鸿沟。

虚实结合的主要方法

真实感强化

借助高真实感渲染的3D Gaussian Splatting等表示方法构建场景和智能体在虚拟环境中的数字孪生，通过增强模拟环境的真实感，将虚拟环境中的专家示范渲染成真实世界的样子，进而让具身智能进行模仿学习。

人工实时干预

通过在真实场景中进行实时人工干预来纠正机器人行为，从而缩小虚拟到现实鸿沟。首先，在虚拟环境中训练以建立基本策略。随后，将这些策略部署于真实环境中，当出现错误时，人类进行实时干预和纠正行为。

场景随机化

通过在模拟过程中引入参数随机化，增强了在模拟环境中训练的模型对现实世界场景的泛化能力。虽然虚拟和现实环境都通过相机获取视觉图像进行感知，但物体的摩擦和光泽等变量使得虚拟到现实的策略迁移存在困难。

系统识别

旨在构建真实环境的精确数学模型，包括动力学和视觉渲染等参数。其目的是使模拟环境与现实世界场景尽可能相似，使得在虚拟场景中训练得到的策略可以顺利过渡到真实环境。

语言模型赋能

用自然语言作为桥梁，通过使用图像的文本描述作为跨领域的统一信号，帮助模型学习到不受领域影响的图像特征，从而提升在模拟和真实环境中的泛化能力。

第二章 具身智能的关键技术

具身智能作为人工智能领域的前沿方向，其关键技术涵盖物体操作、环境感知、任务理解与决策推理这三大核心部分，它们共同构成了机器人的"手-眼-脑"，协同支撑起智能体在现实场景中的自主行动能力。

与过去传统机器人存在显著差异，具身智能的物体操作有着极高要求。传统机器人的操作往往局限于特定、结构化环境下较为单一、重复的动作，而具身智能中的物体操作追求的是在复杂、动态且非结构化的真实世界场景中，能够灵活、精准地与各类物体进行交互。例如，在家庭服务场景里，具身智能机器人需要拿起不同形状、材质、重量的餐具，完成摆放餐桌、收拾餐具等一系列任务，这就要求其具备精细的力量控制与灵巧的动作规划能力。具身操作堪称当今具身智能区别于过去的关键所在，是其最核心的技术环节之一。

具身感知，从范畴上属于计算机视觉的一部分，但又有着独特的侧重点。它更为关注与机器人任务紧密相关的感知信息。在复杂环境中，机器人并非需要感知所有的视觉元素，而是聚焦于对完成任务有价值的部分。以物流仓储场景为例，机器人在搬运货物时，其具身感知系统主要关注货物的位置、形状、尺寸以及周围可能存在的障碍物等信息。为达成这一目标，除了运用传统的视觉传感器，还会融合诸如激光雷达、超声波传感器等多种类型的传感器，以获取更全面、准确的环境信息，为后续的决策与行动提供坚实的数据基础。

在任务理解与决策推理方面，具身智能面临着诸多挑战。它需要对复杂长程任务进行深度理解，并自主将其拆分为一系列可执行的子任务。例如，在执行一场大型活动的场地布置任务时，机器人要理解整个活动的流程与需求，将任务拆解为搬运桌椅、布置舞台、悬挂装饰等子任务，还要合理规划执行顺序与资源分配。同时，具身智能体还需具备类人的反思与调整能力。在任务执行过程中，如果遇到突发状况，如搬运的物品过重导致移动困难，机器人应能及时反思当前策略，调整搬运方式，如寻找辅助工具或改变搬运路径等，以确保任务能够顺利完成。

2.1 强化学习

近年来，强化学习（RL）在具身智能领域取得了显著进展。具身智能强调智能体通过与物理环境的交互，学习并完成任务，而强化学习作为一种智能体和环境交互过程中基于试错和奖励机制的学习范式，已经成为实现具身智能的核心技术之一。随着深度学习、计算能力和算法优化的突破，强化学习技术从实验室研究走向了实际应用，推动了机器人在自主决策和环境适应方面的发展，不仅为多个具身智能任务（包括导航、操作、运动、交互）提供了技术支持，也为未来的创新奠定了坚实基础。

强化学习的四大应用方向

2.2 具身感知

感知系统作为生物体获取外部世界信息的主要方式，是人类或动物实现智能行为的先决条件。具身感知则特指智能体在与环境交互过程中，通过实时处理传感器数据来获取环境状态、语义信息和运动特征等有助于智能体完成任务的信息的过程。作为智能体实时交互环路的关键组成部分，具身感知需要从系统闭环的角度进行考虑，这与传统的静态被动感知有着本质区别。

相关研究主要聚焦于四个核心问题：主动感知与探索、多模态信息融合、动态环境的自适应，以及资源约束条件下的模型轻量化。

核心能力一

主动视觉感知与探索

与传统的被动静态的感知不同，具身感知具有主动性。在感知的过程中，智能体能够依据任务需求和环境反馈，动态调整其姿态、视角或交互方式，从而获取更全面、更精确的环境信息。

核心能力二

多模态信息融合

在具身智能系统中，单一模态的信息往往不足以支持复杂的决策。以自动驾驶为例，视觉传感器可识别道路上的车辆和行人，而雷达则能提供距离和速度信息。通过融合这两种模态的信息，系统能够更准确地评估周围环境，从而做出更安全的决策。

核心能力三

动态环境适应

在动态环境中，感知适应至关重要，这要求智能体能够实时调整其感知策略以应对环境变化。这种适应性主要通过在线学习和迁移学习来实现。在线学习使智能体能够通过与环境的持续交互来逐步优化其感知模型。

2.3 具身推理

具身推理是指具身智能体通过多模态感知（如视觉、触觉、本体觉等）实时捕捉环境状态，融合行为目标与历史经验，从而将复杂任务分解为可执行的任务规划、并进一步类人地动态修正执行错误的认知框架。其典型应用涵盖机器人自主导航、操作顺序控制、人机交互等多个方面。通过闭环反馈机制，智能体在执行动作后持续监测和评估实际执行结果，并利用这些反馈信息更新内部认知模型和决策策略，实现自我反思调整和优化。

近年来，随着大语言模型和多模态大模型的推理能力不断增强，推理能力不仅在自然语言处理领域取得了显著成果，也展现出在机器人规划与交互中的巨大潜力。研究人员正探索如何将大模型的强大推理能力与机器人的感知和控制相融合，使机器人能够理解高层指令并推理出具体的行动序列，从而更有效地完成任务。

大模型在具身推理中的三大作用

（1）语义理解与目标分析

将模糊的自然语言需求转化为明确的目标是推理的基本表现形式。大模型通过对海量自然语言语料的学习，能够准确捕捉用户指令中的隐含需求，将模糊的描述转化为清晰、量化的目标。这种能力使得智能体在接收到"我渴了"这样的抽象指令时，能够转化为"倒一杯水并送到人的面前"这样的具体而清晰的目标。

（2）原子动作分解

将总体任务目标分解为可逐步推进的子任务，并转换为机器人低层技能可执行的原子动作序列，是推理能力的另一个重要体现。例如，谷歌提出的SayCan方法，对于用户提供的高层自然语言指令，大模型会输出一系列可能的子任务描述，然后机器人依据已学习的技能库和环境状态，通过机器人学中的价值函数或可行性模型对这些候选子任务进行打分，来选出当前最合适的原子动作。

（3）反思与调整

根据子任务的执行情况和实时环境反馈，调整原子动作规划，优化任务执行流程，则是具身推理呈现给具身智能体的环境感知的核心能力。例如，谷歌提出的ReAct方法利用大模型生成交错的推理思维链和原子动作，使模型能执行动态推理来创建和调整行动计划，同时与外部环境交互获取额外信息。

2.4 具身操作

具身操作是新一代智能机器人发展的核心技术，是机器人能否完成更多新任务的关键，代表了具身智能的重要发展方向。当下，每一时刻逐步输出动作的端到端操作模型是下一步技术发展的主流共识，其中视觉-语言-动作大模型（Vision-Language-Action Model，VLA）通过融合实时视觉感知、自然语言理解和动作控制三大模块，为多样化机器人任务提供了通用解决方案，被视为新一代机器人智能中枢，在全球学术界和产业界引发高度关注。

VLA模型三大技术路线

三种技术路线在2024-2025年间取得突破性进展，但目前尚未形成统一范式，呈现多元化创新格局。

基于VLM+动作模型架构的技术路线：2024年中，Physical Intelligence发布了π0模型，依托互联网级数据训练的VLM主干网络，通过跨构型预训练+单构型后训练，实现洗衣机取衣、餐盒折叠等家庭服务能力。清华大学发布了RDT模型，以动作模型为核心架构，通过跨构型数据集从零开始的预训练，结合双臂机器人后训练，成功完成双臂倒水、游戏手柄操控等任务。2025年，Figure发布了VLA部署到人形机器人作业，该模型采用VLM与动作模型的解耦设计，感知数据并行输入这两个模型。

基于VGM+动作模型架构的技术路线：字节跳动发布了GR-2模型，采用大规模人类视频数据预训练+小规模机器人数据后训练的方式，实现可泛化的物品分拣任务。

基于VLM+Latent+Action的技术路线：2025年初智元提出了Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）具身操作大模型。与VLA架构相比，ViLLA通过预测隐式动作标记（Latent Action Tokens），弥合图像-文本输入与机器人执行动作之间的鸿沟。在真实世界的灵巧操作和长时任务方面表现卓越，远远超过了已有的开源SOTA模型。

2.5 具身导航

具身导航是指在动态环境中智能体感知时空关联内容并与环境交互，进而移动到由特定坐标、物体、语言描述或图像指定的目标位置。该任务中，智能体处于未知环境中的某一随机初始位置，智能体需要根据先前的导航经验来导航到指定的目标方位。

与传统移动机器人中的几何导航模块相比，具身导航更加关注"带身体去到一个能够完成任务的位置"。传统导航通常以二维栅格或高精度地图为基础，在已知或弱变化环境中规划一条无碰撞、几何意义上的最短路径，导航目标多为预先给定的坐标点或静态路标，对机器人本体形态、相机视角、可操作区域以及任务语义的考虑有限。具身导航则将导航放在具身任务整体闭环中：一方面，目标可能以"找到某个可见/不可见物体""根据一句自然语言描述抵达某区域"等高层语义形式给出，必须联合视觉、语言与本体状态进行推理；另一方面，导航结果不仅要求机器人抵达某个坐标，还要保证后续操作（如抓取、开门、插拔、电梯交互等）的可达性和舒适性。

2.6 具身交互

早在2001年，在具身智能概念产生之前，具身交互理论就由加州大学欧文分校的保尔·罗瑞斯教授提出，其著作《行动在何处：具身交互的基础》阐述了具身思维作为人机交互设计的理论根基的重要意义，对近十几年的交互设计理论和实践均产生了重要影响。而在具身智能蓬勃发展的当下，具身交互又被赋予了新的意义，同时包含了具身主体和环境的交互、具身主体和人机在环的具身交互。

具身主体与环境的交互是具身智能框架中的重要环节。智能体通过配备的多种传感器细致感知环境信息，并基于这些信息在强化学习框架下进行决策，选择适当的行动。这一过程中，与环境的每一次交互都会产生一个反馈，这个反馈实质上是对智能体行为的一种评价或回应。在强化学习的语境下，这种交互结果被转化为数值形式，即奖励或惩罚，用以指导智能体调整和优化其行为策略。

在具身对话这一任务中，智能体不仅需要与环境进行紧密互动，还需要通过自然语言与人类用户进行沟通交流，以实现更自然、高效的人机协作。具身对话强调智能体在理解并执行人类指令的同时，能够主动通过对话澄清指令中的模糊之处，或请求额外的信息以更好地完成任务。

2.7 群体具身智能

随着机器人技术的发展，群体具身智能有望成为自动化解决复杂工程问题的重要手段。传统的单一机器人由于缺乏群体协作能力，在执行复杂任务时往往存在局限性。而群体具身智能通过分工与合作，往往能够在城市建设、战场增援、物资运输等复杂任务中展现出更高的效率与完成度。由于集群系统广泛的应用前景，群体具身智能也逐渐成为了学界的研究热点。例如，浙江大学开发的四旋翼集群系统，能够像鸟群一样在树林间穿梭；香港中文大学（深圳）开发的模块化机器人，可通过多机连接组合来适应复杂环境。

然而，当前机器人集群系统的研究往往还局限于运动规划与轨迹跟踪控制层面，在认知、决策和复杂系统调度方面仍存在明显不足，尚未展现出高水平的智能决策与协同能力，因此在现实世界中只能依靠人类制定规则完成一些简单的协作任务，难以自主应对未来人类社会中的高度自动化复杂场景。

2.8 具身世界模型

随着大语言模型（LLM）在自然语言处理领域的快速发展，以及大规模视觉模型和视觉语言模型（VLM）对计算机视觉任务的零样本/小样本泛化能力的提高，学术界围绕如何实现通用人工智能（AGI）进行了大量的讨论，其中世界模型已经成为机器人学中的一种变革性范式，使机器人能够在复杂环境中有效地感知、预测和执行任务。

机器人领域通过大语言模型的相关技术产生了基础模型，这赋予了机器人系统世界感知、任务规划甚至运动控制的能力。虽然这些模型展示了捕捉各种世界知识的能力，但仍缺乏一个内部世界模型来预测世界状态并与现实世界交互。Ha等建立世界模型对现实世界进行感知和建模以深入了解其潜在机制；而LeCun认为，世界模型还应该具备预测未来状态的能力，以便为决策提供参考；世界预测等工作直接预测世界的未来状态，使机器人能够预见可能的状态变化并主动反应，为机器人直接与现实环境进行交互和学习提供帮助。

2.9 具身大模型

近年来，大规模预训练模型在自然语言处理和多模态感知等领域取得了显著突破，展现出了强大的环境理解、逻辑推理和知识泛化能力。这些进展为具身智能的发展提供了重要支撑，并注入了新的动力。

具体而言，具身智能系统以"感知-规划-行动"闭环范式组织核心架构，其运作机制可解构为三个层次：首先，在感知层通过物理本体的多模态感知系统（包括但不限于视觉、触觉、力觉等传感模态），对环境约束进行动态表征与语义理解；其次，在规划层基于本体形态学特征以及任务具体特性实施任务解耦与路径规划，生成同时满足本体运动学、时空环境配置以及任务特性约束的可行策略；最终在执行层通过驱动本体实现物理交互，同时构建实时反馈回路，对任务执行效果进行量化评估以驱动策略迭代。

2.10 具身智能安全

实现安全的具身智能，需要从规划、导航、操作和交互等多个方面确保系统的稳健性与可靠性。其中，感知安全是具身智能安全性的基础，但由于不同任务对感知模态的需求不同，本章将其内容分别融入导航安全与操作安全两个子章中。

具身智能规划中的三大安全风险

（1）目的劫持

由于语音指令具有便捷性和高效性，它已成为许多具身智能体接收命令的主要方式。然而，这一特性也使智能体容易受到语音攻击，攻击者可通过电台广播、互联网视频等媒介注入恶意语音指令，从而操控智能体生成错误的规划。常见的语音攻击方式包括：隐藏语音指令攻击、超声波攻击、心理声学攻击、对抗样本攻击。

（2）越狱和后门攻击

在智能体利用大语言模型解析指令和环境信息的过程中，易受到越狱攻击和后门攻击的威胁。越狱攻击是指攻击者通过精心构造的输入指令，使具身智能的任务规划器绕过预设的安全约束，进而执行原本受限制或具有安全风险的行为。后门攻击可基于文本模态或视觉模态进行实施。

（3）幻觉问题

幻觉指大语言模型生成的内容虽流畅且自洽，但与事实不符或凭空捏造信息。这一现象可能导致模型提供错误答案、虚构引用，甚至编造不存在的概念。在具身智能的规划过程中，幻觉问题可能引发安全隐患，例如误导性任务规划或不合理的行动决策。

第三章 具身智能数据集与平台

前述各种具身智能技术的训练需要基于高质量的训练数据和逼真且高效的仿真平台的支持。本章将系统性地介绍具身智能领域的数据集和仿真平台。

3.1 具身智能数据集

具身智能数据集可以按照获取成本由高到低、可规模化程度由低到高大致划分为：真机数据、仿真数据和互联网视频数据。需要强调的是，数据"质量"并不只由数据类型单一决定，不同类型的数据在任务相关性、噪声水平和标注精度等方面各具优势与局限。目前，主流工作将具身智能模型训练分成视觉语言泛化、空间物理知识学习等多个阶段，从而充分利用不同类型的数据集。

操控机器人在真实环境中与物体交互所获得的真机数据包含了丰富的空间信息、物理信息、多模态信息，对具身智能模型的训练至关重要。然而，真机数据的收集通常需要专门的实验设备和场地，数据采集、标注过程复杂，因此获取成本高、数据量有限。

真机数据采集方式

仿真数据通过仿真环境快速大量生成，成本低、便捷灵活。仿真数据对具身智能模型的训练和初步验证非常重要，可帮助模型快速学习基本的空间理解、操作技能和环境交互模式。然而，仿真数据的主要局限性是仿真环境与真实环境之间的差异。由于仿真物理模型和真实世界存在差异，导致模型即使在仿真环境中表现良好，但在真实环境中却可能会部署失败。

互联网视频数据数量庞大，能够帮助模型增强在视觉场景理解、文本指令理解、任务推理等方面的泛化性。然而，这些数据缺乏与机器人操作直接相关的交互信息，难以为空间理解和低维控制等操作任务提供必要支持。

3.2 具身智能模拟器

具身智能系统需要理解并操作真实的物理世界，这要求它们能够感知环境、推理物理规律并执行精确的动作。开发这样的系统面临着多方面的挑战：首先，在真实环境中收集训练数据既耗时又昂贵；其次，物理实验可能存在安全风险，特别是在测试未经验证的算法时；最后，真实环境中的迭代周期长且效率低，限制了研究进展的速度。模拟环境通过提供虚拟的物理世界解决了这些挑战。它们能够生成几乎无限的训练数据，允许研究人员快速迭代算法设计，甚至模拟在真实世界中难以重现的场景。

主流仿真平台对比

第四章 具身智能行业应用

具身智能技术在多个行业领域展现出广阔的应用前景，正在从实验室走向真实场景。

4.1 生活服务业

具身智能在生活服务业的应用涵盖家庭服务、商业服务、医疗健康等多个场景。家庭服务机器人需要完成烹饪辅助、清洁整理、物品取放等复杂任务；商业服务机器人应用于餐饮、零售、酒店等场景；医疗康复机器人辅助手术、康复训练、护理等工作。

4.2 工业

在工业领域，具身智能正在推动制造业的智能化升级。工业机器人从传统的固定编程模式向柔性化、智能化方向演进，能够适应多品种小批量的生产需求。具身智能在装配、检测、搬运、焊接等工序中发挥作用，提升生产效率和产品质量。

4.3 农业

农业是具身智能的重要应用领域。农业机器人应用于播种、施肥、除草、采摘、分拣等环节，解决农村劳动力短缺问题。具身智能使机器人能够适应复杂的农田环境，识别作物生长状态，执行精细化作业。

4.4 交通

在交通领域，具身智能应用于自动驾驶、无人机、水下机器人等场景。自动驾驶汽车作为典型的具身智能系统，通过感知、决策、控制的闭环实现自主行驶。无人机在物流配送、巡检、测绘等领域发挥重要作用。

4.5 能源与电力

具身智能在能源与电力领域应用于设备巡检、维护、抢修等场景。电力巡检机器人能够在高压、高空等危险环境中作业，提高运维效率和安全性。在新能源领域，具身智能应用于光伏板清洁、风机维护等工作。

第五章 具身智能未来发展趋势

5.1 具身智能关键技术发展趋势

趋势一

大模型与具身智能深度融合

大语言模型、视觉语言模型将持续赋能具身智能，提升机器人的语义理解、任务规划、泛化能力。视觉-语言-动作（VLA）模型将成为重要技术方向。

趋势二

多模态感知与交互能力增强

视觉、触觉、力觉、听觉等多模态感知融合将成为标配，机器人能够更全面地理解环境和任务。人机交互将更加自然、高效。

趋势三

世界模型驱动的智能决策

世界模型将使机器人具备预测未来状态、推演行动后果的能力，实现更智能的决策和规划。虚实结合的训练方法将更加成熟。

趋势四

群体智能与协作

多机器人协作、群体智能将成为重要方向，机器人能够分工合作完成复杂任务。人机协作将更加紧密、安全。

趋势五

安全可信的具身智能

具身智能的安全性、可靠性、可解释性将受到更多关注。安全约束、风险预警、人机共融等技术将不断完善。

5.2 具身智能技术应用发展展望

具身智能技术将在更多行业场景落地应用，从结构化环境向非结构化环境拓展，从单一任务向复杂任务演进。人形机器人、四足机器人、无人机等具身智能体将在服务业、工业、农业、交通、能源等领域发挥更大作用。

5.3 具身智能研究平台发展展望

仿真平台将向更高保真度、更大规模、更强泛化性方向发展。虚实迁移技术将更加成熟，仿真与真实环境的差距将进一步缩小。数据集的规模、多样性、质量将持续提升，为模型训练提供更丰富的数据支撑。

5.4 具身智能标准化发展展望

具身智能的标准化工作将加速推进，涵盖术语定义、技术指标、测试方法、安全规范等方面。标准化将促进技术互通、产业协同，推动具身智能健康有序发展。

第六章 总结

具身智能作为人工智能的重要发展方向，正在从理论研究走向产业应用。本白皮书系统梳理了具身智能的概念内涵、关键技术、数据平台、行业应用和发展趋势，为科研布局、产业决策和政策制定提供参考。

具身智能的核心在于智能体通过物理本体与环境交互实现智能，具有涉身性、情境性、主动性、交互性等特征。关键技术涵盖强化学习、具身感知、具身推理、具身操作、具身导航、具身交互、群体智能、世界模型、大模型、安全等多个方面。

未来，具身智能将在技术突破、应用拓展、平台建设、标准制定等方面持续发力，推动人工智能从数字世界走向物理世界，为经济社会发展注入新动能。

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（2025）》