什么样的智能体才能称为具身智能？

[首发于智驾最前沿微信公众号]2025年，是科幻照进现实的一年。当小鹏汽车发布的“IRON”人形机器人以高度拟人的步态与流畅的运动控制进入大众视野时，着实惊呆众人。

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还记得年初的具身智能还是在春晚节目中抛个手绢，走路还磕磕绊绊，不到一年，就已经发展到接近真人的步伐，具身智能时代或许真的来了！

为什么身体对智能很重要

具身智能，说白了就是有身体、会动、会感知的智能体。相较于只能在云端跑大模型、写文章、聊天的人工智能不同，具身智能更强调感知、行动和认知三者合一。

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智能体通过传感器看、听、触，靠执行器动、抓、走，从而为人类提供服务，并且在服务过程中学习和调整自己的行为。这个过程要求把感知到的信息、行动的结果和内部决策紧密连接起来，形成一个闭环。具身智能并不是一个“只会想”的系统，而是能做事并从做事里变聪明的系统。

有人一定好奇，既然大模型那么聪明，为什么非要把它装到“身体”里？其实在认知科学里有个基本观点，人类的思维方式、注意力和很多常识判断，都是建立在身体与环境长期交互的结果上。

身体提供了感官输入和行为反馈，将影响人类形成概念和预测世界的结果，如果没有身体，就少了那部分“从做中学”的经验。此外，对于搬运物品、装配、巡检、护理、救援、驾驶等很多有用的工作都必须依赖身体才能完成，正因如此，身体对于人类来说非常重要。

对于具身智能，其实也是如此，只有把智能和执行结合，才能让系统真正替人做事。把大模型单纯放在服务器上，它可以推理、预测，但无法直接去拧螺丝、递东西或处理搬移障碍物等工作，这也是为什么很多企业都在布局具身智能的原因。

具身智能的核心技术与现有问题

具身智能的视线离不开硬件和软件的深度耦合。视觉、深度、力觉、触觉、声音以及本体感知（比如关节角度、电流等）等感知层共同组成了对外界的感知，为确保感知的准确性，需多个传感器相互融合。

认知与决策层负责把传感器数据转变成对环境的理解和未来行为的计划。对此会采用包括基于模型的规划算法和基于学习的方法，尤其是强化学习和自监督学习在很多研究中被用来让智能体通过交互积累经验。

行动层负责将决策转为实际运动指令，其中涉及运动学、动力学和实时控制等技术。由于有些任务需要微米级的精度和毫秒级的反应，因此需要在精度与速度之间进行权衡。

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“闭环学习”在具身智能中的应用也很重要，闭环学习强调把行动结果反馈回认知模块，形成持续改进的能力。一个合格的具身智能体不仅能在已知场景执行任务，还能在新环境下通过少量试错快速适应。

类比到自动驾驶，其实我们可以发现，具身智能和自动驾驶很多的技术是相通的，只是在执行目标及使用场景中有所区别。与自动驾驶一样，在将具身智能投入市场化运营时，也将面临一系列问题。

由于需要多模态融合，视觉数据量大、帧率高，触觉和力觉采样速度不同，如何把这些信息在时间和语义上对齐并提取有用特征，需要精心设计的数据流和网络架构。

强化学习在仿真中训练相对容易，但如果应用到现实机器人上就会出现sim-to-real差距，对此可以采用包括更好的物理建模、域随机化和在线微调来解决。

实时控制和硬件可靠性问题是具身智能一定要考虑的问题，由于具身智能主要服务于人，控制算法得保证在突发情况下不会让机器人做出危险动作，机械和传感器也要耐用并可维护。

具身智能的应用及评判标准？

具身智能在很多场景都有明确用途。工厂里的装配和协作机器人已经能在一定程度上替人做重复、精细的工作；仓储和物流中，自动搬运、分拣和输送系统可以显著提高效率；像是送餐机器人、家务机器人等服务领域的具身智能在受控场景下也能完成特定任务。

自动驾驶其实也可以看成具身智能的一种形式，汽车通过传感器感知环境，通过控制系统执行驾驶动作，并在行驶中不断调整策略。救援和巡检也是具身智能应用的重要方向，机器人可以进入对人类危险或难以到达的区域完成探测和作业。

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要判断一个系统是否是具身智能，有多个评价角度。看它能否在真实环境中独立完成指定任务，其中要包括感知到任务相关信息、规划执行步骤、在执行过程中及时处理意外，并在任务后对经验进行总结和优化；看它对未知情况的适应能力，能否在遇到新场景时通过少量交互调整策略而不是完全报废；看它的人机交互能力，是否能理解人的指令、预测人的行为并安全协同；还可以考察运行的连续性和鲁棒性，其中可包括对硬件故障、传感噪声和外界干扰的容忍度。

最后的话

具身智能不是把人工智能套上身体那么简单，而是要把感知、动作和认知深度结合，让系统能在物理世界里真正完成任务并在过程中进步。具身智能让人工智能从“会想”变成“会做”，这无疑是未来几年最值得关注的一条技术路线。