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當(dāng)談到具身智能時(shí)，大多數(shù)不明就里的人往往會(huì)問(wèn)：具身智能是否就等于人形機(jī)器人？因?yàn)槿诵螜C(jī)器人被廣泛提及，熱度也最高。其實(shí)不然，從技術(shù)的角度來(lái)講，具身智能是指通過(guò)物理實(shí)體與周圍環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)，從而不斷增長(zhǎng)智能的系統(tǒng)。它不僅僅局限于人形機(jī)器人，而是指任何能在空間中移動(dòng)的有形智能機(jī)器。

對(duì)此，華為云盤古大模型CTO李寅解釋道，具身智能是一個(gè)更寬泛的概念，能夠與不同的硬件本體結(jié)合，包括但不限于人形機(jī)器人、特種機(jī)器人、機(jī)械臂、無(wú)人機(jī)、無(wú)人船等。

三種主流技術(shù)路線

北京智源人工智能研究院研究員王業(yè)全表示，目前，以人形機(jī)器人為代表的具身智能包含三個(gè)要點(diǎn)：一是智能化；二是運(yùn)動(dòng)控制；三是本體。其中，對(duì)于智能化而言，端到端是目前的主流技術(shù)路線。他表示，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，端到端的技術(shù)路線被視為通向高級(jí)別自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。此外，大腦+小腦也是智能化技術(shù)路線中的重要組成部分，其本質(zhì)是模仿人類，大腦主要負(fù)責(zé)高級(jí)認(rèn)知功能，包括思維、記憶、情感等，小腦主要負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)控制方面的功能。

在運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)路線中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)揮了巨大作用，能夠使機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略，但存在數(shù)據(jù)獲取成本較高，且獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)對(duì)運(yùn)動(dòng)影響大的問(wèn)題。“如果大家用過(guò)市面上的多種機(jī)器人，會(huì)發(fā)現(xiàn)有些機(jī)器人的腳步聲音很輕，有些機(jī)器人腳步聲音很重。之所以出現(xiàn)這種現(xiàn)象，可能是因?yàn)橛?xùn)練模型相關(guān)控制策略時(shí)，關(guān)注更多的是機(jī)器人能否穩(wěn)定行走，而不是腳步的輕與重。這是強(qiáng)化學(xué)習(xí)路線的特點(diǎn)，更看重‘獎(jiǎng)勵(lì)’和‘懲罰’，設(shè)置什么‘獎(jiǎng)懲’目標(biāo)，就會(huì)帶來(lái)對(duì)應(yīng)的效果。”王業(yè)全解釋道。

除此之外，模仿學(xué)習(xí)也是運(yùn)動(dòng)控制的重要技術(shù)路線。王業(yè)全表示，人類是具備智能的，具身智能人形機(jī)器人就是對(duì)人類的模仿，在這種情況下，讓機(jī)器人像人是一條可行之路。這一思路沒(méi)有問(wèn)題，但是實(shí)踐面臨頗多問(wèn)題。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，那如果將二者結(jié)合起來(lái)，形成強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合是不是一種更好的思路呢？對(duì)此，王業(yè)全表示，目前科研界正在探索將強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來(lái)。

在本體技術(shù)路線中，本體電動(dòng)驅(qū)動(dòng)是主流方案，其好處是響應(yīng)速度、控制精度和靜音性較好，缺點(diǎn)是成本比較高。王業(yè)全舉例說(shuō)道，波士頓動(dòng)力基于液壓驅(qū)動(dòng)做了大量工作，取得了非常好的效果。液壓驅(qū)動(dòng)的好處是輸出功率高、續(xù)航性能好，并且能夠負(fù)重，缺點(diǎn)是噪音較大，輕量化較難。此外，王業(yè)全還表示，除電動(dòng)驅(qū)動(dòng)和液壓驅(qū)動(dòng)方式之外，還有氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)或其他的驅(qū)動(dòng)方式，目前還處于實(shí)驗(yàn)室探索階段。

產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需循序漸進(jìn)

王業(yè)全表示，從應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)，具身智能有非常龐大的場(chǎng)景和領(lǐng)域，但對(duì)能力要求很高。從短期來(lái)看，具身智能的部分重點(diǎn)能力可能產(chǎn)生一定的突破并且聚焦于特定垂類場(chǎng)景。長(zhǎng)期來(lái)看，具身智能一定會(huì)進(jìn)入通用化的發(fā)展階段，這樣才可能達(dá)到機(jī)器人具備類人智能的長(zhǎng)期目標(biāo)。

李寅表示，2024年，具身智能技術(shù)剛開始出現(xiàn)之后，政府的賦能作用可能更為凸顯，就是通過(guò)扶持科研機(jī)構(gòu)、高校以及初創(chuàng)企業(yè)做一些場(chǎng)景的創(chuàng)新和孵化。2025年到2026年，當(dāng)具身智能開始更多涉及產(chǎn)業(yè)落地時(shí)，應(yīng)該從一些比較成熟的場(chǎng)景中去找到具身智能的落地計(jì)劃。2027年之后，具身智能可能會(huì)實(shí)現(xiàn)從工業(yè)到家用的規(guī)模復(fù)制，此時(shí)具身智能才可能真正走進(jìn)人們的生產(chǎn)和生活。

對(duì)此，中興通訊股份有限公司機(jī)器人產(chǎn)品總工張慧說(shuō)的更為具體。她表示，談到具身智能，更多的是面向非結(jié)構(gòu)化和柔性化的場(chǎng)景。在當(dāng)前的技術(shù)背景下，工業(yè)領(lǐng)域可以更快地實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，因?yàn)楣I(yè)領(lǐng)域不僅存在很多人為限定的非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景，柔性化的場(chǎng)景種類也是有限的。在工業(yè)領(lǐng)域積累更多能力之后，再面向商業(yè)場(chǎng)景、生活場(chǎng)景等泛化性要求更高的場(chǎng)景去做應(yīng)用。

具體來(lái)看，在工業(yè)領(lǐng)域中，物料分揀、柔性上下料、倉(cāng)儲(chǔ)物流因需求迫切、場(chǎng)景可控，可能成為最先落地方向。例如，巨一科技聚焦 SMT 物料分選與大型生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)物流配送，預(yù)計(jì)1年內(nèi)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用；中興通訊關(guān)注電子元器件分揀與單板插拔，海信則探索展廳講解與大件物料上下料。而在商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域中，導(dǎo)購(gòu)、清潔、前臺(tái)接待等場(chǎng)景需求明確，短期內(nèi)可實(shí)現(xiàn)。

從可用到好用的挑戰(zhàn)

2022年之前，具身智能往往面臨單一的任務(wù)、單一的場(chǎng)景和單一的本體，大模型出現(xiàn)之后，具身智能盡管能解決多種任務(wù)，跨越不同本體，面對(duì)不同場(chǎng)景，但也存在不好用、不易用、不通用的科學(xué)難題，需要研究更加“聰明”的大腦模型和跨本體的大小腦結(jié)構(gòu)框架，來(lái)實(shí)現(xiàn)跨本體、跨場(chǎng)景、可泛化的具身智能。

李寅表示，當(dāng)前，具身智能與物理世界的精準(zhǔn)交互，對(duì)大模型提出了更高要求。像盤古和DeepSeek等語(yǔ)言類模型，解決的是從感知到認(rèn)知，再到?jīng)Q策的問(wèn)題，并沒(méi)有解決精神或思維層面上的問(wèn)題，從而無(wú)法實(shí)現(xiàn)與物理世界的真正交互。實(shí)際上，感知、認(rèn)知、決策的下一步應(yīng)該是執(zhí)行，執(zhí)行就涉及到與物理世界的交互，只有具身智能和大模型的結(jié)合才有可能解決這一問(wèn)題。

在具身智能落地應(yīng)用的過(guò)程中，李寅認(rèn)為存在三大難點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足。她表示，工業(yè)產(chǎn)線大多數(shù)是半結(jié)構(gòu)化或半標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景，盡管它與泛化性要求更高的家用場(chǎng)景有一定區(qū)別，但即使完成在大家看來(lái)很簡(jiǎn)單的操作，對(duì)具身智能來(lái)說(shuō)也是非常復(fù)雜的長(zhǎng)程任務(wù)。例如，在手機(jī)裝配線上，將手機(jī)、電源線、手機(jī)膜、說(shuō)明書等統(tǒng)一放在一個(gè)包裝盒中，就是目前行業(yè)內(nèi)正在攻關(guān)的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。目前，解決這些問(wèn)題所需要的數(shù)據(jù)依然是稀缺的。

二是模型。李寅表示，目前，具身智能模型百花齊放，到底最終的模型應(yīng)該做成什么樣，才能讓這個(gè)模型具備強(qiáng)大的推理能力，能夠理解真實(shí)世界復(fù)雜的環(huán)境并且準(zhǔn)確的執(zhí)行任務(wù)，而且還具備一定的魯棒性和泛化性，這也是具身智能面臨的技術(shù)難點(diǎn)。

三是具身智能在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中不僅要面對(duì)不同的領(lǐng)域和場(chǎng)景，任務(wù)類型也極其碎片化。在這種情況下，如果要想聯(lián)合打造具身智能系統(tǒng)，就需要提供完整的工具鏈，這也是亟待突破的一個(gè)難點(diǎn)。

王業(yè)全表示，一方面，目前的大模型還無(wú)法滿足具身智能對(duì)于視、聽、說(shuō)、想、做多種模態(tài)聯(lián)合建模的要求，另一方面，還不具備自我認(rèn)知、類人記憶以及人物識(shí)別等能力。此外，在相關(guān)的技術(shù)路線中，無(wú)論是VLA路線還是其他路線都存在數(shù)據(jù)成本極高、泛化性不好的問(wèn)題。“傳統(tǒng)機(jī)器人開發(fā)遵循‘控制設(shè)計(jì)-算法實(shí)現(xiàn)-仿真調(diào)試’流程，具身智能時(shí)代轉(zhuǎn)向‘數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+ 模型訓(xùn)練’，需解決異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型積木式組合等問(wèn)題。”國(guó)家地方共建人形機(jī)器人創(chuàng)新中心劉宇飛如是說(shuō)。

不僅如此，在操作智能方面，還需攻克成功率、穩(wěn)定性與魯棒性難題，并且能夠有效應(yīng)對(duì)光照變化、工件差異及環(huán)境振動(dòng)等環(huán)境的干擾。此外，動(dòng)態(tài)平衡與多機(jī)器人一致性，情感表達(dá)、意圖理解、語(yǔ)音交互的自然性，以及軟硬件的工程化問(wèn)題也亟待解決。

未來(lái)，全模態(tài)大模型一定會(huì)成為具身智能的核心。在具身智能發(fā)展演進(jìn)的過(guò)程中，無(wú)論是全面的環(huán)境感知能力，還是無(wú)損的信息捕獲能力、類人的思考能力、泛化能力以及一致、準(zhǔn)確、合理的行為輸出，對(duì)于具身智能來(lái)說(shuō)都是需要具備的。只有具備這些能力，才能更快地實(shí)現(xiàn)從可用到好用的跨越。