何为“具身智能”
在今年全国两会期间，“具身智能”首次被写入政府工作报告，并作为未来产业的重要组成部分，标志其正式进入国家战略规划。那么何为“具身智能”呢？具身智能是指智能体（如机器人、无人机、智能汽车等）通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化。其核心理念颠覆了传统人工智能的“离身性”局限，强调智能的本质必须通过身体与环境的动态互动来塑造和体现。
具身智能的起源可追溯至20世纪中叶，计算机科学之父艾伦・图灵在《计算机器与智能》中首次提出“机器能否思考？”的哲学命题，预示了智能体通过物理交互实现认知的可能性。然而，受限于当时的技术——低精度传感器、有限计算能力及欠缺的算法理论，这一构想在随后数十年里未能取得突破，直到认知科学与机器人学的发展才使其重获生机。1986年，机器人学家罗德尼・布鲁克斯提出“包容式架构”，摒弃传统人工智能对符号推理的依赖，主张智能应由身体与环境的实时交互自然涌现，确立了“感知—行动”闭环系统的可行性，成为具身智能的奠基性理念，并认为“真正的智能无法脱离身体存在，具身化是人工智能走向通用化的必经之路”。进入21世纪，人形机器人的突破进一步推动了具身智能的发展。
近年来，技术融合浪潮为具身智能注入了强大动能。计算机视觉、激光雷达与深度相机实现了毫米级环境感知，而深度强化学习则使智能体在仿真环境中通过数万亿次试错来优化策略。例如，英伟达（NVIDIA）的IsaacGym平台支持百万智能体并行训练，加速了这一过程。OpenAI的Dactyl机械臂凭借触觉反馈成功复原魔方，展示了具身智能在精细操作方面的潜力。PaLM-E多模态大模型更是将语言理解与机器人控制相结合，推动具身智能进入了语义交互的新纪元。
如今，具身智能已从理论研究阶段迈向实际应用，开启了人机深度协同的新纪元。其被纳入国家战略布局，标志着我国人工智能发展进入了以物理交互为核心的新阶段。这一转变不仅突破了数据驱动的虚拟智能局限，还促使智能体通过与环境的交互构建自主认知体系。其技术架构依托多学科交叉创新，形成了“感知—决策—执行—协同”的全栈能力链。其中，多模态感知技术构筑了物理交互的基石，通过融合视觉、触觉、力觉等传感器的时空数据，实现对三维环境的毫米级建模。工业机器人结合激光雷达与触觉反馈系统，展示了多源感知信息的协同优势。强化学习与自适应控制技术的应用，则打破了程序化指令的桎梏。基于亿级仿真训练平台，智能体在虚拟空间积累物理交互经验后，可无缝迁移至真实场景。例如，汽车工厂中的柔性生产线机器人利用这些技术，能快速适应新车型的装配需求。
