> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 中国人工智能系列白皮书——具身智能（2026版）总结 ## 核心内容概述 具身智能是人工智能的重要研究方向，强调智能体通过物理本体与环境的交互实现类人智能行为。其核心特征包括涉身性、情境性、主动性和交互性，融合多学科知识，涵盖环境感知、记忆推理、对话交互、自主学习、决策规划、动作执行等技术。具身智能在生活服务、工业、农业、交通、能源等领域具有广泛的应用前景，被认为是人工智能走向物理世界的关键路径。 ## 主要观点与关键信息 ### 1. 具身智能发展历史 - 具身智能的概念可追溯至20世纪50年代，图灵首次提出智能体应具备与环境动态交互的能力。 - 20世纪80年代，行为主义AI学派强调感知与动作的协同，推动了具身机器人研究。 - 近年来，大语言模型和视觉语言动作模型的出现，使具身智能在复杂任务执行方面取得突破。 ### 2. 具身智能的多学科交叉特性 - 具身智能融合了哲学、认知科学、神经科学、计算机科学、机器人学等多学科。 - 具身认知理论认为认知源于身体与环境的动态交互，而非孤立的大脑活动。 ### 3. 具身虚实结合现状 - 虚拟与现实结合的几种方法被广泛研究，包括： - **真实感强化**：通过高真实感渲染构建数字孪生，提升虚拟到现实的策略迁移能力。 - **人工实时干预**：在虚拟训练后，通过人工纠正行为，训练残差策略。 - **场景随机化**：通过引入随机参数增强模型对现实场景的泛化能力。 - **系统识别**：构建真实环境的数学模型，实现虚拟与现实策略的无缝衔接。 - **语言模型赋能**：通过自然语言作为统一信号，提升模型的跨领域泛化能力。 ### 4. 具身智能关键技术 - **具身感知**：关注任务相关的感知信息，融合多模态数据，提升鲁棒性和适应性。研究重点包括： - 主动感知与探索能力 - 多模态信息融合 - 动态环境自适应 - 模型轻量化 - **具身推理**：通过大模型实现任务理解、原子动作分解与反思调整。关键技术包括： - 语义理解与目标分析 - 原子动作序列生成 - 动态调整与失败检查 - 代码生成范式减少对预定义动作库的依赖 - **具身操作**：包括三种技术路线： - **基于VLM + 动作模型架构**：如π0、RDT、VLA等 - **基于VGM + 动作模型架构**：如GR-2、ATM、FLIP等 - **基于VLM + Latent + Action架构**：如ViLLA、Genie、RT系列等 - WAM模型通过预测未来状态提升泛化能力，成为研究热点。 - **具身导航**：强调在未知环境中通过语义目标和多模态信息进行路径规划。关键技术包括： - 语义地图与导航点预测 - 端到端与模块化学习 - 避障与任务可达性保障 - 导航安全需考虑GPS攻击、传感器攻击和路径规划安全性 - **强化学习**：作为具身智能的重要技术，支持智能体在与环境交互中自主学习。应用包括： - 导航任务：如NoMaD、NWM - 操作任务：如RoboCat、HumanPlus - 运动控制：如AMP、HugWBC - 交互任务：如RHINO、DialFRED - **具身交互**：涵盖人机对话、多智能体协作及交互安全。关键挑战包括： - 语音攻击（隐藏语音指令、超声波、心理声学、对抗样本攻击） - 多智能体协作中的越狱和后门攻击 - 幻觉问题：模型生成错误或虚构信息 - 人机交互中的安全控制：如触觉感知、安全路径规划 - **群体具身智能**：通过多机器人协同实现复杂任务。关键技术包括： - 模块化自重构机器人 - 集群决策架构（如RoboOS、LaMMA-P） - 智能体间的协作与任务分配 - 多模态数据融合与环境建模 - **具身世界模型**：基于大模型实现对环境的预测与理解。关键技术包括： - 多模态感知与表征学习（如SAM-6D、AffordanceLLM、ReKep） - 智能决策规划（如SayCan、InnerMonologue、DoReMi、VILA） - 动态运动控制（如DP、3D DP、π0、RT系列、GenSim） - **具身智能安全**：涵盖规划、导航、操作、交互等多个方面，重点包括： - 语音攻击、GPS攻击、传感器攻击等安全威胁 - 安全路径规划（如安全强化学习、MPC、扩散策略） - 安全动作执行（如力控约束、触觉反馈、安全控制器） - 人机交互安全（如触觉感知、安全约束、损害控制） ### 5. 具身智能数据集与平台 - **数据集分类**： - **真机数据**：包含丰富的物理信息，但获取成本高，数据量有限。 - **仿真数据**：低成本、高效率，但存在与真实环境的差异。 - **互联网视频数据**：便于获取，但需与机器人任务进行适配。 - **代表性数据集**： - RoboTurk（2.1k轨迹，2种技能，1种场景） - RoboNet（162k轨迹，10种场景） - RoboMIND（55k轨迹，36种技能） - RT-1（130k轨迹，8种技能） - RH20T（13k轨迹，33种技能） - Bridge Data V2（60.1k轨迹，13种技能） - **仿真平台**： - 提供高保真、可扩展的虚拟环境 - 支持从虚拟到现实的策略迁移 - 主流平台包括Isaac、GR00T、Jetson Thor等 ## 未来发展趋势 ### 1. 具身智能关键技术发展趋势 - 从VLA向WAM范式跃迁，提升模型对未来状态的预测能力。 - 数据范式的结构性变革，推动多模态、跨域、跨平台泛化。 - 技术范式演进与应用落地，注重模型的实用性和安全性。 ### 2. 具身智能技术应用发展展望 - 在真实环境中实现开放集合任务处理。 - 强调人机在环交互，提升系统安全性和可解释性。 - 推动智能体在复杂、动态环境中的自主决策与执行。 ### 3. 具身智能研究平台发展展望 - 数据采集平台的便携化，降低实验门槛。 - 仿真平台的开放化与标准化，推动研究复现与协作。 - 数据生态的全球化与开源化，促进多领域数据共享与融合。 ### 4. 具身智能标准化发展展望 - 从模型、数据到任务的标准化，提升技术可迁移性与可验证性。 - 推动具身智能在不同行业和场景下的统一评估标准。 ## 总结 具身智能正在成为人工智能发展的核心方向，其技术体系涵盖感知、推理、操作、导航、交互、安全、群体协作、世界模型及大模型等多个层面。未来，随着多模态数据与大语言模型的深度融合，具身智能将在更多实际场景中实现广泛应用。同时，面对虚实迁移、数据稀缺、安全风险等挑战，需要构建更加智能、开放、安全的研究平台和标准化体系，以推动其在真实世界中的落地与持续发展。