具身智能最核心的技术热点是什么

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。

8.人机混合增强智能标准。规范多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求，包括脑机接口、在线知识演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与控制等标准。99.智能体标准。规范以通用大模型为核心的智能体实例及智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、多任务分解、推理、提示词工程，智能体数据接口和参数范围，人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等标准。10.群体智能标准。规范群体智能算法的控制、编队、感知、规划、决策、通信等技术要求和评测方法，包括自主控制、协同控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等标准。11.跨媒体智能标准。规范文本、图像、视频、音频等多模态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求，包括数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展等标准。12.具身智能标准。规范多模态主动与交互、自主行为学习、仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等标准。

网址：https://analyticsindiamag.com/turing-test-is-unreliable-the-winograd-schema-is-obsolete-coffee-is-the-answer/具身智能需要具备哪些基础能力?具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点。一方面，它不像前两者有着海量的互联网数据支持；另一方面，它不仅是一个软件算法问题，还涉及到硬件设计。从执行的角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面，无论是最近爆火的二足机器人、已经取得极大突破的四足机器狗，还是已经商业落地的轮式机器人，它们能否在各种地形下实现鲁棒的移动，依旧是前沿的学术问题。操作方面，现阶段能够落地的只有吸盘和二指的简单抓取。也正是因此，目前所有大模型驱动的具身智能体能够完成的任务清一色是pick-and-place下类的任务。可以说，可泛化的通用执行能力是三大核心能力中最短的那块木板。LLM为具身智能热潮来临提供机会：过去机器人的控制优化任务通常都是基于优化的，但是LLM为机器人的控制提供了新可能。过去基于优化的机器人控制方案通常有一个目标函数（要让小棍保持平衡），通过建模和数理计算的方式完成这一目标。优点：效率极高，数学解优雅；缺点：泛化性能差，对于每一个新任务都要重新建模（且建模和目标函数的精度会影响性能）和设计目标函数。现在有LLM，LLM学习大量数据后存在强泛化能力和zero-shot能力，使得我们不再需要为了每个任务来手工调校机器人。