文章核心观点 - 具身智能是人工智能在物理世界中实现感知-认知-互动闭环的关键方向，其终极目标是实现人类级别的通用智能[4] - 大语言模型与世界模型的协同是推动具身智能发展的核心技术，前者负责语义理解和任务规划，后者负责物理规律预测和动作验证[9][14][19] - 大语言模型与世界模型的结合能形成语义指导物理、物理约束语义的闭环，实现1+1>2的效果，是具身智能走向实用的关键[14][19] - 具身智能技术已在服务、工业、救灾等领域实现应用，显著提升了机器人的自主性和适应性[20] - 未来具身智能需在自主进化、硬件优化、群体智能及安全性等方面取得突破[21] 具身智能定义与特点 - 具身智能核心在于物理世界互动，需通过传感器感知环境、认知系统处理经验、执行器做出动作，形成闭环[4] - 与离身智能不同，具身智能直接与物理世界互动，例如扫地机器人避障规划、救灾无人机自主避障等[2][4] - 终极目标是实现接近人类级别的通用智能，能在动态不确定的物理世界中自主适应，例如听懂指令并安全移动易碎品[4] 技术发展脉络：从单模态到多模态 - 早期具身智能为单模态模式，仅依赖视觉或语言等单一感官，存在明显短板，如纯视觉机器人在昏暗环境中易迷路[5][7] - 技术转向多模态融合，整合视觉、语言、触觉、听觉等信息，使机器人能更灵活处理复杂任务，例如服务机器人可协同感知物体位置、用户需求及物体重量[8] - 多模态能力推动感知、认知、互动三者从各自为政转向互相配合，关键驱动因素是大语言模型和世界模型的突破[8][9] 大语言模型的作用与演进 - 大语言模型核心作用是赋予语义智能，使机器人从执行固定指令升级为理解模糊复杂的人类语言并进行任务分解[10] - 例如Google SayCan案例，通过搭配真实世界动作库和价值函数验证动作可行性，但早期模型依赖固定动作库，适应性有限[10] - 多模态大语言模型（如PaLM-E、RT-2）直接处理图像、语言、触觉等多模态信息，输出动作序列，不再依赖固定动作库[12] 世界模型的功能与架构 - 世界模型相当于机器人大脑中的物理世界模拟器，负责预测动作后果，确保符合物理规律[14][18] - 主要功能包括构建内部表征（压缩传感器信息为结构化地图）和预测未来变化（预判动作风险，如推桌子是否碰倒杯子）[18] - 主流架构包括RSSM（擅长时序信息和短期预测）、JEPA（擅长语义特征提取）、Transformer-based模型（擅长长序列规划和复杂环境）[14] 大语言模型与世界模型的协同 - 两者具强互补性：大语言模型懂语义但不懂物理，世界模型懂物理但不懂语义，单独使用均无法实现高级具身智能[14][19] - 结合后形成闭环：大语言模型生成初步计划，世界模型验证物理可行性并反馈调整，最终输出符合需求与规律的动作序列[19] - 例如EvoAgent具身智能体，结合两者后能在不同环境中自主完成长期任务，无需人类干预[19] 应用场景与案例 - 服务机器人从预设路线升级为听懂指令、实时避障、根据语气调整服务，如酒店送物机器人[20] - 工业机械臂从专机专岗变为通过大语言模型理解指令、世界模型预判抓取力度，实现柔性任务切换[20] - 救灾无人机从人类遥控升级为通过世界模型模拟风险、大语言模型理解指令，自主规划安全路径[20] 未来挑战与方向 - 需突破自主进化能力，使机器人能在新环境中探索学习，减少对人类标注数据的依赖[21] - 硬件需优化算法-硬件协同，设计专用加速器或通过模型压缩支持边缘设备运行[21] - 需发展群体具身智能，解决多机器人协同中的信息共享、任务分配和容错问题[21] - 安全性与可解释性至关重要，需确保动作可追溯、符合人类伦理，如危险时优先保护人类[21]