本文来自微信公众号：王智远，作家：王智远

周末和一又友聊天，提到具身智能。有诸多不雅点，但让我随机的是，全球对具身智能的知道不太相同。

有的说，机械臂在工场内能自动搬运货品，这是具身智能；有的一又友认为，具身智能应该是像东谈主相同能走路的机器东谈主。还有东谈主说，具身智能像大模子相同，有强劲、解析。

这些不雅点到底哪个是准确的呢？说真话，我也有点懵；于是，回归后马上恶补了这堂课，搞明晰具身智能到底是什么。

一

什么是具身智能，和传统东谈主工智能中枢别离是什么？

准确而言，具身智能（Embodied Intelligence）分为具身（Embodiment）、具身的（Embodied）、具身智能（Embodied AI）、以及非具身智能（Disembodied AI）四个维度。

具身，指具有救助嗅觉和通顺（sensorimotor）的物理肉体。而具身的，强调智能体，通过肉体与环境交互来扫尾智能行动，它可交互、具有感知。

比如：

一个扫地机器东谈主，用录像头感知环境，用轮子迁徙来探索周围，再通过传感器识别隔绝物并自动调节旅途，最终完成清扫任务；这种用肉体和环境的径直交互，来扫尾功能的历程，等于具身的。

那具身智能呢？不错总结为，一个一个身膂力行的智能体，不仅领有肉体，还救助物理交互，能够用肉体与环境的交互扫尾智能行动，像家用作事机器东谈主、无东谈主车等尽头安妥中枢特征。

而非具身智能（Disembodied AI）是莫得肉体，独一大脑、智能被迫接收东谈主类收集、制作好的数据，像一个止渴念念梅、或出谋献计的家伙。

写到这，问题来了：通过见地不错看出，具身的和具身智能很像。到底若何别离它们呢？

简短狂暴地说，“具身的”靠肉体跟环境互动，比如：机械臂抓个东西、搬个货，干点基础活儿；而“具身智能”高档多了，不光要脱手，还得会动脑，要感知环境、我方作念决定，还能边干边学，越干越智谋。

说白了，“具身的”是纯膂力活，而“具身智能”是“膂力+脑力”的结合体。

这概况，亦然宇树科技首创东谈主王兴兴在3月23日接收《逐日经济新闻》采访时提到的不雅点。

他说，目下东谈主形机器东谈主最大的坎儿是大模子，尤其是多模态大模子。多模态惩处了，具身智能离通用东谈主工智能就不远了。

是以，王兴兴那句“具身智能到通用照旧很快了”，在默示：大模子一突破，机器东谈主满地跑的日子真不远了；赫然这些，你也就知道了什么是具身智能，它和传统东谈主工智能的中枢别离是什么。

二

既然这样，面前具身智能发展是处于“婴儿期”如故“芳华期”呢？

我以为还处在婴儿期。这不是胡扯。全球齐这样认为。

中国信通院（CAICT）2024年的证据里提到，工业和作事限度确乎照旧有一些锻练的案例，但这些讹诈，基本齐局限在特定场景，功能有限，离万能型还差得很远。

其他证据里，也差未几是并吞个道理；说白了，要让具身智颖慧更复杂、更世俗的使命，还要在许多场所下功夫，其中，更压根的是底层智商的不及。

一个最显眼可见的例子是：降速机。

什么是降速机？你不错把它当作机器东谈主的“要道”，团结能源源和推行机构的环节部件。我们国度在中枢零部件和材料技巧上跳动很快，也扫尾了部分国产化，但和东谈主类要道那种生动闲隙的智商比较，差距尽头较着。

比如说，工业机器东谈主常用的两种“要道”：RV降速器妥洽波降速器。RV降速器像健身房里壮汉的膝盖，能扛起几百公斤的重物；谐波降速器则像瑜伽达东谈主的手腕，能灵行动掸还不汉典。

国产RV降速器已能替代入口（双环传动市占率15%），但要让机器东谈主像东谈主类要道那样既能举哑铃又能拈花，还差着代际差距。

目下来看，国内降速机限度的最初企业包括国茂股份、中鼎力德、绿的谐波、双环传动等，它们的产物主要用在工业机器东谈主限度。

双环传动在RV降速器阛阓中发扬杰出。它从2013年驱动立项研发RV降速器，经过多年的用功，在2017年扫尾了量产，填补了国内在这一限度的空缺。

2021年，双环传动告捷谗谄了日本纳博特斯克永久以来的阛阓把持，其产物在国内阛阓的占有率达到了15.1%，成为国产物牌第一。

是以，从时刻轴上看，我们在中枢零部件上照旧获取不少进展，要让机器东谈主像东谈主相同生动自主，还有很长的路要走。

在调研时我发现，像降速机这种环节部件是冰山一角，还有好多场所要突破。最值得一提的是：机器东谈主的“小脑”，也等于它的通顺摈弃系统。

小脑的构成包括，通顺狡计模块、能源学摈弃模块、传感器交融系统，以及妙技学习与剖释模块。这些模块协同使命，才调让机器东谈主能够像东谈主类相同生动地完成各式动作。

这样说，你也许感叹不大。我举个例子：

机器东谈主找到雪柜的位置、躲避隔绝物走曩昔，再用合适的力度拉门。难点在于，何如在复杂动态环境（比如有东谈主一会儿挡路）中快速狡计旅途，还要在万古刻任务中保持踏实，这得靠狡计模块来扫尾了。

再比如，要合营全身要道的动作，调节走路时的重点、摈弃手臂的力度，目下的挑战是，ag真人百家乐 229622点co何如让机器东谈主像东谈主相同生动支吾突发情况。比如：被东谈主推一下也不跌倒。

还有，把传感器交融在一块，亦然一浩劫题。

你想，目下有许多录像头、IMU（惯性测量单位）、力觉传感器，何如把数据持合到一块，作念到视觉、触觉同步进行呢？最新阐较着示，这些齐要进一步商议。

另外，妙技学习和剖释模块也要进一步突破。教机器东谈主开门，要把动作拆解成“接近门、抓把手、旋转、拉门”等基本操作，再通过强化学习检会。

但目下这些妙技很难在不同场景下复用。比如：换个门把手体式就懵了。

这一切名义上看似简短的动作，背后是一系列复杂的交融挑战，每一个小跳动齐要在硬件、软件上接续参加，才调让东谈主相同生动智能。

三

淌若扫尾难度这样大，那么，评价具身智能范例，到底应该以完成任务为主，如故以环境安妥为主呢？

我认为，问题的环节在于到底要追求专用性，如故通用性。

专用性是什么？拿工业机器东谈主来说，在活水线上，它替代了东谈主，专注地完成焊合、安装这些固定任务；作事机器东谈主也相同，专注于清洁、搬运。这等于完成任务的专科性，它们在特定场景下发扬出色，拒绝高、精度高。

那通用性，或者说环境安妥性呢？我再举个例子：

奥运会上，一会儿停电了，全球齐找不到安全出口。这时候，机器东谈主该演出什么扮装？它详情不成像其他东谈主相同摸黑乱撞，它得是个超等智能体，迅速感知环境变化，带领东谈主们安全疏散。

这个问题听起来有点古怪，却恰巧戳中了具身智能评价体系的死穴：目下的厂商到底是在比拼谁拧螺丝钉更快，如故谁能支吾突发情状？

是以，环境安妥为主的机器东谈主，较着是一个更高线索的运筹帷幄。它技巧难度高，短期很难扫尾，但它更逼近东谈主类的骨子。毕竟，东谈主类之是以被认为智能，不仅是因为能完成具体任务，更在于能在环境中随声赞助。

因此，我认为完成任务更恰当目下发展，它能灵验推进具身智能在垂直行业的落地；而以安妥环境为主，则是异日需要突破的标的。

那么，在面前技巧条目下，哪些具体技巧突破最有可能推进具身智能从专用性向通用性迈进？

最近有一篇论文叫：《Exploring Embodied Multimodal Large Models: Development， Datasets， and Future Directions》，内部重点提到了具身多模态大模子（EMLMs）技巧。

这篇论文横蛮的场所在于，它填补了现存商议中的一个空缺。商议团队啃了300多篇文件，从基础大模子到仿真技巧，绝对捋了一遍，尤其是像机器东谈主何如感知环境、何如导航、何如跟东谈主互动这些环节问题，齐讲得挺透顶。

具体来说，论文提到了四点：

一，跨模态预检会和微调。何如商议出更智谋的跨模态预检会和微调武艺，让不同模子在职务中齐能发扬得很好；二，自监督学习。何如让模子通过没标注的数据，学到更丰富的学问，变得更生动、更实用。

三，何如把多模态模子跟强化学习结合起来是个好标的；临了小数是，端到端的发展。目下有许多大模子是为不同任务瞎想，但异日，朝着一个大模子包揽扫数任务的标的发展，会是一个要紧的趋势。

是以，临了得出论断是：目下最大挑战是何如把多模态感知、推理和行动整合到一齐。说白了，中枢蚁集在大脑、小脑上。

四

另外一个是高精尖的传感器技巧。为啥是传感器，不是硬件？

传感器像一把钥匙，能把执行中的各式信息，调度成机器能知道的数据。比如温度、压力、位置。在国度计策层面，传感器是环节的“输赢手”——它的性能径直决定了重要装备和计策产物的质地。

举个例子：

我们国度的高铁“妥洽号380AL”，一辆列车上有特出1000个传感器，平均每个零部件齐得有个传感器盯着；这些传感器干啥用？监测列车运事业态、搜检轨谈有莫得问题、保险列车安全看守。

再望望医疗限度，你拍心电图、量血压、测血糖靠什么？依然是传感器。目下的医师，许多时候靠传感器给的数据作念判断。

前段时刻，宇树科技G1机器东谈主火了，能舞蹈、完成鼓掌、扭腰等动作，还能随着音乐节律摆动，甚而能施展挥拳、旋踢等高难度技击动作，回旋踢完之后，腿不错稳稳落地而不倒。

这背后靠什么？如故传感器。

传感器让机器东谈主有了“触觉”，能感知大地情况，从而生动调节动作。换句话说，传感器不仅晋升了机器东谈主的通顺智商，还让它能够更好地感知环境，完成更复杂的任务。

宇树科技这样的通用机器东谈主为啥受到国表里凝视？不是因为它低廉，是它成了空洞型选手。恰是传感器技巧的发展，才推进机器东谈主从“专用型选手”向“通用型妙手”迈进，为异日带来更世俗的讹诈可能。

是以，不论是具身多模态大模子的技巧突破，如故高精尖传感器的升级换代，齐在给具身智能保驾护航，让它从只颖慧“专活”的小工，酿成啥齐颖慧的“万能选手”。

但愿以上分析能带来点新启发，使你看问题时多几个新角度。

本文来自微信公众号：王智远，作家：王智远

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