中国人工智能系列白皮书 具身智能2026版

第一章 具身智能的概念与内涵

具身智能作为人工智能领域的一个重要研究方向，其核心在于强调智能体并非脱离物理世界的抽象计算实体，而是通过物理本体与外界环境持续互动，从而产生智能行为。这一研究方向涵盖环境感知、记忆推理、对话交互、自主学习、决策规划、动作执行等一系列综合性技术能力。与传统的静态、离身的人工智能系统相比，具身智能具有四个显著特征：涉身性，即智能的形成与身体的结构和功能密不可分；情境性，即智能行为总是嵌入在具体环境之中；主动性，即智能体能够主动探索和改变环境；交互性，即智能体与环境之间存在着双向的动态耦合关系。

 

具身智能不仅代表了技术层面的多技术融合，更体现了深刻的学科交叉特性。它同时与计算机科学、机器人学、神经科学、认知科学、哲学乃至复杂系统理论等领域紧密相关。其研究范畴、研究范式以及内涵外延也在不断演进之中。近年来，具身智能获得了学术界与产业界的广泛关注，被普遍认为是人工智能走向物理世界的关键一步，是继大语言模型之后人工智能领域的下一个爆发点。在国计民生各个方面，具身智能都展现出重大潜在应用价值，包括但不限于智能制造、医疗康复、家庭服务、特种作业、国防安全等领域。

 

1.1 具身智能发展历史

具身智能的演进历程可追溯至20世纪50年代，其理论源头来自英国杰出计算机科学家阿兰·图灵的深刻洞见。1950年，图灵在其划时代论文《计算机器与智能》中，首次构想了一种能够与环境进行动态交互、具备自我学习能力的智能实体。图灵并未将智能局限于抽象的符号运算或逻辑推理，而是设想了一种能够像人类一样感知外界环境、自主规划行动路径、做出决策，并高效执行任务的智能体。这一构想被后世学者视为具身智能的初步理论框架。值得注意的是，图灵在其论文中还提出了“具身图灵测试”的变体，强调智能体应当在物理世界中通过行为表现其智能，而非仅仅通过语言对话。

 

进入20世纪80年代，随着人工智能研究的不断深入，行为主义AI学派开始崭露头角。这一时期，以罗德尼·布鲁克斯为代表的学者提出了一种与当时主流符号AI截然不同的研究思路。布鲁克斯认为，传统的“感知—建模—规划—行动”框架过于依赖内部世界模型，计算复杂度高且缺乏对环境变化的实时响应能力。他提出“无表征智能”的观点，强调通过感知与动作的紧密耦合，设计能够与环境进行直接交互的智能机器。布鲁克斯团队开发的六足机器人Genghis、移动机器人Allen等，展示了在缺乏复杂内部表征的情况下，机器人依然能够表现出鲁棒的导航、避障和探索行为。这一阶段的“具身”机器人实验主要聚焦于利用逻辑规则算法与机器人硬件的结合，实现特定应用功能。尽管这些实验尚处于初步探索阶段，但它们为后来的具身智能研究奠定了重要的方法论基础，尤其是确立了“智能植根于身体与环境交互”的核心原则。

 

随着技术的不断积累与创新，具身智能迎来了快速发展的黄金时期。深度学习、强化学习等先进算法模型的涌现，为具身智能提供了强大的技术支撑。深度学习使得机器人能够从高维原始传感器数据中自动提取层次化的特征表示，极大提升了环境感知能力；强化学习则提供了一种在试错中学习最优行为策略的框架，使机器人能够在复杂环境中自主学习。与此同时，传感器技术、执行器技术、材料科学等硬件领域的不断进步，显著提升了机器人的感知敏锐度和行动精准度。低成本的深度相机、高灵敏度的触觉传感器、轻量化的高扭矩电机、柔性驱动材料等硬件突破，使得机器人能够在非结构化环境中执行越来越精细的操作任务。在这一阶段，“具身”机器人技术取得了显著进展，不仅在仿生机器人研发方面取得了重要突破——例如仿人机器人Atlas、仿四足机器人Spot等——还在“人工智能+机器人”的智能化融合上迈出了决定性步伐。以特斯拉的人形机器人Optimus为例，该系统通过先进的视觉-语言-动作模型以及精确的电机控制技术，实现了智能、拟人的交互能力，展示了具身智能在工业与家庭服务机器人领域的巨大潜力。

 

近年来，随着大语言模型的兴起，具身智能的发展迎来了新的高潮。大模型凭借其在大规模多源数据上训练获得的深厚通用知识库和智能涌现能力，为机器人提供了更高层次的智能感知、自主决策和拟人化交互能力。与传统的针对单一任务训练的专用模型不同，大语言模型能够理解开放域的自然语言指令，进行常识推理，甚至生成复杂的任务规划。谷歌DeepMind推出的RT系列机器人模型，尤其是RT-H版本，通过创新的任务分解与语言指令转化策略，将高层任务描述逐级分解为可执行的低层动作序列，显著提高了任务执行的高精度与高效率，进一步推动了具身智能在复杂任务处理方面的能力。此外，Meta AI发布的CortexBench视觉评估基准以及专为具身智能设计的VC-1视觉模型，为不同具身智能系统提供了标准化的评估平台与预训练视觉表征，有力促进了该领域的可复现性与模型优化。英伟达作为GPU和AI计算领域的领导者，在具身智能领域同样做出了显著贡献。该公司推出了GR00T人形机器人基础模型及Jetson Thor新款人形机器人计算机，并对Isaac机器人开发平台进行了全面升级，为机器人仿真训练、策略迁移和持续创新提供了强有力的计算基础设施。

 

纵观具身智能七十余年的发展历史，可以清晰地看到一条从哲学思辨到算法实现、从实验室原型到产业化应用、从单一模态到多模态融合、从专用智能到通用智能的演进脉络。这一历史进程不仅反映了人工智能整体技术水平的提升，更体现了学术界对“什么是智能”这一根本问题的认识深化。

 

1.2 具身智能多学科交叉特性

具身智能的思想和研究跨越了多个学科，包括哲学、认知与神经科学、计算机科学、机器人学、复杂系统科学等，体现了显著的多学科交叉特性。这种多学科交叉不是简单的知识拼盘，而是不同学科在本体论、认识论和方法论层面上的深度融合。

 

早在古希腊时期，亚里士多德在其著作《论灵魂》中就开始思考心灵与身体的关系。亚里士多德认为，心灵并非独立于身体的实体，而是生命体的本质和形式，赋予生物以感知、思考和运动的能力。这一观点在某种意义上预示了后世具身智能对身心统一性的关注。20世纪80年代，认知科学领域兴起了具身认知理论。这一理论的核心主张是：认知过程不仅仅是大脑内部的信息处理活动，而是身体在与环境交互和耦合中涌现出来的。具身认知挑战了传统认知科学中的“离身”假设，即认为认知可以独立于身体和感知运动系统而存在。相反，具身认知强调身体的结构、感觉运动能力、以及身体与环境的互动方式，共同塑造了认知的内容和形式。例如，人类对空间关系的理解与人类双目视觉、直立行走和手部操作能力密切相关；人类对温度的隐喻理解与皮肤温度感受器的分布密切相关。这些发现深刻影响了具身智能的研究纲领。

 

神经科学的研究为具身智能提供了重要的生物基础。镜像神经元的发现是其中的标志性成果。意大利神经科学家里佐拉蒂及其团队在猕猴大脑的运动前区皮层中发现了一类特殊的神经元，这类神经元不仅在猕猴自身执行动作时被激活，而且在观察到其他个体执行相同或相似动作时也会被激活。镜像神经元的发现揭示了大脑可以表征其他个体的行为，这一机制被认为是理解他人意图、模仿学习乃至共情能力的神经基础。这一发现进一步强化了具身智能在社会交互、群体协作和模仿学习中的重要作用——智能体不仅需要理解自身动作的结果，还需要理解其他智能体的行为。

 

机器人学家通过构建智能机器人，从工程实践的角度为具身智能提供了独特的视角。他们发现，许多看似需要复杂内部表征和规划算法的智能行为，实际上可以通过智能体与环境的直接交互而涌现出来。例如，在简单反射弧机制的控制下，六足机器人可以在崎岖地形中稳定行走，而无需显式的地图构建和路径规划。这一现象被称为“智能的涌现”，它表明智能可以在身体、环境与控制策略三者的耦合中自发产生，而不必完全依赖集中式的认知架构。

 

复杂系统领域的研究者则从演化和信息论的角度，将智能体的行为视为一个状态随时间演化的复杂动力系统。在这一视角下，智能体不是被动地接收信息并执行预设程序，而是在信息最优化的原则下进行自组织学习，主动产生与环境交互的探索行为。信息最大化原则、自由能原理等理论框架试图统一解释感知、学习、决策和行动的内在逻辑，为具身智能提供了深刻的数学基础。

 

近期的一些研究则从强化学习的角度发现，环境的复杂性对智能形态的进化具有塑造作用。在具身智能的演进过程中，不仅是智能体的控制策略在适应环境，智能体的身体形态本身也在进化。通过模拟进化算法与强化学习的结合，研究者发现，在复杂多变的生态环境中，能够发展出更灵敏感知和更灵活运动能力的形态——例如多关节肢体、对称的身体结构——具有显著的适应性优势，并在代际传递中被逐渐筛选和强化。这一发现将“形态智能”纳入具身智能的研究视野，拓展了传统上以算法为中心的智能研究框架。

 

综上所述，具身智能的多学科交叉特性不仅是其学术研究的重要驱动力，更是其知识体系的本质特征。通过跨学科的交叉融合，具身智能不仅推动了人工智能的理论创新——例如从表征计算向感知行动整合的范式转变——还为解决医疗康复、老年人照护、危险环境作业等现实问题提供了全新的技术手段。

 

1.3 具身虚实结合现状

近年来，具身智能领域出现了若干种虚拟与现实相结合的研究范式。由于在真实世界中采集专家示范动作序列通常面临时间成本高、技术要求高、标定复杂以及安全风险等问题，直接将虚拟环境中训练得到的行为策略迁移到真实世界部署会面临严重的“虚拟-现实鸿沟”。这一鸿沟主要体现在：虚拟环境中的物理模拟（如摩擦、碰撞、变形）难以完全复现真实世界的物理规律；虚拟传感器的噪声模型与真实传感器存在差异；虚拟环境中的场景几何与纹理与实际场景不尽相同；此外，虚拟训练中往往缺乏真实世界中的各种意外和扰动。因此，一系列研究方法应运而生，旨在将虚拟与现实有机结合，尽可能弥合这一鸿沟。

 

真实感强化是其中的一类代表性方法。这类方法借助高真实感渲染的3D Gaussian Splatting、神经辐射场等先进的场景表示技术，构建真实世界场景和智能体在虚拟环境中的数字孪生。数字孪生不仅要精确还原场景的几何结构和外观纹理，还要尽可能逼近真实场景的物理属性和动态行为。通过增强模拟环境的真实感，研究者可以在虚拟环境中生成大量接近真实的专家示范数据，包括视觉观察、触觉反馈和动作序列。随后，具身智能体通过模仿学习，从这些虚拟示范中学习行为策略。其核心逻辑在于：如果虚拟环境足够真实，那么在其中学习到的策略就能够以较小的域迁移代价直接部署到对应的真实场景中。这种方式在规避了真实数据采集高成本的同时，有效缓解了虚拟-现实策略迁移的困难。

 

此外，其他虚实结合范式也在不断发展。域随机化是另一种广泛应用的方法，其思路是在虚拟训练中随机改变环境的物理参数和视觉外观（如摩擦力、质量、光照条件、纹理等），使得学习到的策略对真实世界中不可避免的模拟误差具有鲁棒性。混合现实方法则将虚拟对象叠加到真实环境中，让智能体在部分真实、部分虚拟的混合环境中进行训练。例如，真实机器人可以操作虚拟生成的物体，从而在不接触真实物体的情况下学习操作技能。还有研究探索了虚实循环迭代的方法：先在虚拟环境中进行初步训练，部署到真实环境中收集少量数据，然后用这些真实数据校准虚拟环境模型，再用校准后的虚拟环境进行新一轮训练，如此循环迭代，逐步弥合虚实鸿沟。

 

总体而言，虚实结合已成为当前具身智能领域克服训练数据瓶颈、实现高效策略学习的重要技术路径。随着高保真物理仿真引擎、高质量场景重建技术和跨域泛化算法的持续进步，虚拟与现实之间的边界正在不断模糊，这为具身智能从实验室走向真实应用场景铺平了道路。