具身智能是什么？

具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能领域的一个子领域，它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）需要通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。这一概念认为，智能不仅仅是处理信息的能力，还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响了智能体的学习和发展。例如，一个机器人通过其机械臂与物体的互动，学习抓取和操纵技能；一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索，学习解决问题的策略。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息，以及这些机制如何应用于人造智能系统；在计算机视觉中，研究者致力于开发算法，使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效的空间导航和物体识别。具身智能的一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能，机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用，通过创造更具沉浸感和交互性的体验，丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但它仍面临许多挑战。例如，如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。

具身智能，即“具身+智能”，是将机器学习算法适配至物理实体，从而与物理世界交互的人工智能范式。以ChatGPT为代表的“软件智能体”（或称“离身智能体”）使用大模型通过网页端、手机APP与用户进行交互，能够接受语音、文字、图片、视频的多种模态的用户指令，从而实现感知环境、规划、记忆以及工具调用，执行复杂的任务。在这些基础之上，具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上，通过机器配备的传感器与人类交流，强调智能体与物理环境之间的交互。通俗一点讲，就是要给人工智能这个聪明的“头脑”装上一副“身体”。这个“身体”可以是一部手机，可以是一台自动驾驶汽车。而人形机器人则是集各类核心尖端技术于一体的载体，是具身智能的代表产品。具身智能的三要素：本体、智能、环境具身智能的三要素：“本体”，即硬件载体；“智能”，即大模型、语音、图像、控制、导航等算法；“环境”，即本体所交互的物理世界。本体、智能、环境的高度耦合才是高级智能的基础。不同环境下的会有不同形态的硬件本体以适应环境。比如室内平地更适用轮式机器人，崎岖不平的地面更适用四足机器人（机器狗）。在具身智能体与环境的交互中，智能算法可以通过本体的传感器以感知环境，做出决策以操控本体执行动作任务，从而影响环境。在智能算法与环境的交互中还可以通过“交互学习”和拟人化思维去学习和适应环境，从而实现智能的增长。具身智能的四个模块：感知-决策-行动-反馈一个具身智能体的行动可以分为“感知-决策-行动-反馈”四个步骤，分别由四个模块完成，并形成一个闭环。

第二点是“多样”。举个简单的例子：盲人很难理解“红色”。类似的，我们也很难要求缺少重力感知装置的AI来理解物理世界。这是目前“具身智能”的赛道。“具身智能”=“具有身体的智能”。更多样化的数据会有利于AI来理解人类。近期Sora中比较突出的“物理世界不真实”的问题的彻底解决，可能要靠陀螺仪、重力传感器、压力/触觉传感器这类数据才能彻底解决。最后，“具身智能”的意义并不仅仅如此，它是AGI通往物理世界的桥梁。也是AI可以灵活自主操控“广义机器人”的重要路径。要注意，大多数的“广义机器人”长得并不是人样：机器狗、机械臂、无人机、自动驾驶汽车会是主流。从目前的技术发展速度以及数据积累速度角度来看，我并不认为2024年会出现能用的“人的模型”或“具身智能”，但作为技术/应用的主线，重大进展大概是看得到的。"Human is the key";Lian 2024,with Dall-E