具身智能发展现状及产业结构分析 .pdf

18

封面文章机器“人”来了

CoverStory

观具身智能发展现状及产业结构分析

点

让实体世界中的机器人或仿真人具有智能，像人一样与环境交互感知，执行各种各样的任务

“远征A1”全身有49个自由度，峰值扭矩达到300牛·米，内置大语言模型，能听懂自

然语言指令，分析出讲话者的意图

□宋海涛

具身智能是让生成式人工智能从数字世界走向实完成了大规模物体知识库OKB、物理概念仿真引擎

体世界，落地在机器人、机械臂、无人车、无人机上，rFUniverse、序列操作建模系统GPT-E以及具身机

让实体世界中的机器人或仿真人具有智能，像人一样器人开源框架RobotFlow的建设。

与环境交互感知，执行各种各样的任务。具身智能还有另外一条研究路线，即让具身本体

图灵奖得主、中国科学院院士姚期智认为，人在真实环境中采集具身交互数据和学习。比如行为克

工智能领域下一个挑战将是实现“具身通用人工智隆，基于模仿学习算法或者高采样率的强化学习算法，

能”；科技部副部长、中国科学院院士吴朝晖表示，使得具身本体直接与物理世界交互并习得技能或交互

以ChatGPT为代表的自然语言大模型并不是AI（人策略。

工智能）大模型的最终形态，比它更高级的是多模态从科研角度来看全球具身智能发展，在提高具身

的具身智能；英伟达首席执行官黄仁勋在2023年的一智能体学习效率、性能、泛化性方面依然存在巨大挑战。

次演讲中也表示，人工智能的下一波浪潮是具身智能，比如，开发学习和训练具身智能体的基础模型；提升

是能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。计算能力，进一步提升智能体的控制效果；多模态感

官感知系统的高效融合；AI大模型在具身智能领域的

具身智能发展全球科研的挑战性能优化，包括零样本泛化、基于提示工程的多任务

学习、下游任务微调以及数据安全保护等。

具身智能研究的主要思路之一是在虚拟物理世界

设计和开发具身智能算法，并将其迁移到真实世界。多场景多功能的智能落地

国际研究社区和高校团队相继发布虚拟具身仿真

环境、物体数据集、任务和学习框架等科研成果，为人型机器人是具身智能落地最佳载体之一。特斯

具身智能研究和智能体设计提供了更多方向。拉以Optimus入局，将人形机器人产业化推向发展的

斯坦福大学李飞飞团队发布的成果VoxPoser通快车道。从行业发展来看，我国工业级机器人在汽车

过LLM（大型语音模型）和VLM（虚拟可加载模制造、电子装配等领域已经得到广泛应用，人型机器

块），使得AI能在3D空间分析规划指导机器人行动，人更是以前所未有的速度向多功能、多场景能力进化，

并且能在没有额外数据和训练的情况下，将自然语言制造、教育、娱乐、养老、服务等多个应用场景甚至

指令转化为具体行动规划；上海交通大学教授、上海已有人型机器人样机进入测试应用阶段。

人工智能研究院智能机器人中心科学家卢策吾团队提以“远征A1”机器人为例，该人型机器人是由

出PIE方案—具身感知、具身想象和具身执行，并上海人工智能研究院培育孵化的独角兽企业智元机

19

器人公司于2023年8月发布的首款，并于11月