20260429-中国人工智能学会-中国人工智能系列白皮书——具身智能（2026版）_100页_9mb

中国人工智能系列白皮书：具身智能（2026版）总结

核心内容

具身智能是人工智能领域的重要研究方向，强调智能体通过物理本体与环境的互动实现类人的智能行为。其核心特性包括涉身性、情境性、主动性和交互性，融合了多学科知识，如计算机科学、机器人学、神经科学、认知科学等。具身智能不仅推动了人工智能的理论创新，也为解决现实问题提供了新的技术手段。

主要观点

1. 具身智能的发展历程
   具身智能概念可追溯至20世纪50年代，图灵首次提出智能体与环境动态交互的设想。80年代行为主义AI的兴起进一步推动了具身智能的研究。近年来，随着大语言模型和多模态模型的发展，具身智能在复杂任务处理方面取得了显著进展。

2. 关键技术
   具身智能的核心技术包括具身感知、具身推理、具身操作、具身导航、强化学习、具身交互、群体具身智能和具身世界模型。这些技术共同构建了机器人的“手-眼-脑”体系，使机器人具备感知、推理和执行能力，适应复杂动态环境。

3. 具身感知
   具身感知强调动态闭环，关注与任务相关的感知信息，如视觉、触觉、激光雷达等。多模态感知技术从早期的传感器堆叠发展为深度耦合的全感官表征，提升了感知鲁棒性与任务适应性。

4. 具身推理
   具身推理结合大语言模型与强化学习，使智能体能够理解高层指令、分解任务并生成执行策略。显式与隐式方法结合，提升了任务规划与执行的准确性与灵活性。

5. 具身操作
   具身操作以视觉-语言-动作大模型（VLA）为代表，通过融合多模态信息实现复杂任务执行。WAM（World-Action Model）进一步提升泛化能力，结合视觉和语言信息进行动作预测。

6. 具身导航
   具身导航不仅关注路径规划，更强调与环境的动态交互。智能体需在未知环境中导航至指定位置，依赖视觉、语言和环境反馈进行任务规划与执行。

7. 强化学习
   强化学习在具身智能中广泛应用，支持导航、操作和交互任务。结合扩散模型、Transformer等技术，提升了智能体的决策能力和环境适应性。

8. 具身交互
   具身交互强调人与智能体的动态协作，包括具身对话和人机在环交互。通过多模态感知和自然语言理解，智能体能与人类进行有效沟通和任务执行。

9. 群体具身智能
   群体具身智能通过多机器人协同完成复杂任务，结合大语言模型与任务规划算法，实现异构机器人之间的意图对齐与协作。代表性的研究包括RoboOS、LaMMA-P等。

10. 具身世界模型
    具身世界模型通过预测未来状态，为智能体提供决策支持。结合扩散模型和Transformer，提升了模型的泛化能力和环境感知能力。

11. 具身大模型
    具身大模型通过跨模态感知、智能决策和动态运动控制，为具身智能提供全面支持。如ViLLA、RT系列、OpenVLA等模型，显著提升了任务执行效率和适应性。

12. 具身智能安全
    安全是具身智能应用的关键，包括感知安全、规划安全、操作安全和交互安全。需防范语音攻击、越狱攻击、后门攻击、GPS欺骗等风险，确保系统在复杂环境中的可靠性。

关键信息

• 具身智能的跨模态能力：融合视觉、语言、动作等多模态信息，提升智能体在复杂环境中的适应性。
• 大语言模型的作用：大语言模型为具身智能提供语义理解、任务分解和规划能力，推动了零样本和少样本任务的执行。
• 技术发展趋势：具身智能正从VLA向WAM演进，强调世界模型驱动的范式跃迁，同时注重数据范式的结构性变革。
• 安全挑战与对策：需防范多种攻击方式，如语音攻击、传感器攻击、路径规划安全等，通过引入安全约束和防御机制确保系统可靠运行。

未来展望

• 数据与平台：具身智能数据集和平台正朝着便携化、开放化、标准化方向发展，推动技术的广泛应用。
• 标准化：标准化发展是推动具身智能落地的重要环节，涵盖数据采集、模型训练与任务执行的统一规范。
• 多模态与自适应：未来研究将更注重多模态信息的深度融合和自适应策略的生成，提升系统在真实环境中的表现。
• 伦理与法律：随着具身智能的广泛应用，伦理、法律和人类价值的考量将成为不可忽视的重要议题。

技术挑战与机遇

• 泛化能力：如何在未见任务和复杂环境中实现高效泛化仍是挑战。
• 安全性：防范各种攻击方式，确保系统在真实世界中的安全运行。
• 多模态协同：提升多模态感知、推理与执行的协同能力，实现更智能的交互。
• 开放性与可扩展性：推动具身智能技术的开放共享和跨领域应用，如生活服务、工业、农业、交通等。

具身智能正从理论走向实践，成为人工智能的重要发展方向。其多学科交叉特性、技术融合能力及安全机制，使其在现实应用中展现出巨大潜力。