作者：Tan Lin，Qingshuang Hou
具身智能（Embodied AI）是一种能够在物理环境中感知、学习、行动的人工智能系统，它融合了感知与行为能力，为机器赋予了类似人类的交互能力。在这个领域，AI通过传感器和执行器与物理世界动态交互，试图弥合虚拟计算与现实行为之间的鸿沟。
近年来，大模型的兴起为具身智能注入了新的动力，尤其在处理感官与行为数据的能力上取得了突破。然而，尽管技术热度高涨，具身智能仍未像其他AI技术那样走入日常生活。究竟问题出在哪儿？从物理智能、空间智能到应用场景，我们需要全面分析，找到实现具身智能的关键突破点。
一、物理智能：从“有形”到“可用”
技术瓶颈：复杂的物理实体
具身智能的核心之一是拥有强大而灵活的物理形态。然而，长期以来，机器人在物理层面存在诸多技术瓶颈。波士顿动力公司以其先进的人形机器人Atlas闻名，但这款明星机器人在实际应用中表现出局限性。今年，波士顿动力宣布液压动力Atlas退役，并推出新一代全电动Atlas，以提升性能和可靠性。
相比之下，特斯拉Optimus在人形机器人的探索中逐步引领方向。Optimus配备了灵巧的五指手部和触觉传感器，并通过VR设备实现人机协同操作。然而，即便是特斯拉这样具备强大工程能力的企业，仍未能完全解决人形机器人在复杂任务中的自主问题。
制造成本：产业化的掣肘
人形机器人的制造成本是实现规模化的最大障碍之一。传统液压动力机器人因零部件定制化程度高，单台成本动辄数百万美元，即使是电动化后，其成本也未显著下降。特斯拉Optimus Gen2当前成本约为6万美元，而马斯克的目标是将成本降至2万美元以内。
与国外企业相比，中国机器人企业在制造成本上更具竞争力。例如，宇树推出的G1机器人起售价仅为9.9万元，而傅利叶智能的GR-2机器人则强调快速交付策略。中国产业链的优势可能会进一步推动人形机器人大规模量产。
关键技术：高自由度与灵活性
除了成本与硬件性能，机器人需要高自由度的手部运动能力和感知系统。傅利叶智能在GR-2中搭载了触觉传感器，实现精细操作能力；而众擎机器人通过自主研发的谐波力控关节模组，大幅提升了机器人动作的流畅性。这些技术进展表明，人形机器人的本体性能正在不断优化，但仍需进一步突破。
二、空间智能：弥合虚拟与现实的鸿沟
空间智能的核心概念
空间智能强调机器人对物理世界的理解与交互能力。与传统AI在虚拟环境中的学习不同，空间智能涉及多维感官数据的获取与处理。今年，李飞飞团队提出了“数字表亲”概念，通过拍照生成虚拟物体，降低了真实世界数据的获取成本。此外，快速3D场景生成技术FLAGS使得训练环境的创建效率提升了100倍，为机器人在复杂环境中的应用提供了基础支持。
从感知到行动的转化
机器人在物理环境中的表现很大程度上取决于其感知与行动能力的结合。例如，宾夕法尼亚大学与英伟达开发的DrEureka项目，通过自动生成奖励函数和域随机化技术，让机器人在动态环境中展现了卓越的平衡能力。同样，DeepMind开发的足球机器人通过强化学习实现了复杂动作的自我学习，展现了通用机器人在运动规划方面的潜力。
泛化能力与控制策略
为了实现真正的通用性，机器人需要具备跨场景的控制策略。今年，英伟达推出了HOVER控制器，这是一种多功能全身神经控制模型，能够适配不同任务和机器人形态。通过整合多模式任务需求，HOVER为机器人提供了更高效的运动控制能力，为具身智能的广泛应用打下基础。
三、应用场景：技术推动市场化
老年陪护与人机交互
随着全球老龄化加剧，老年陪护机器人正成为具身智能的重要应用方向。腾讯Robotics X实验室推出的“小五”机器人，通过复合设计和触觉交互，展现了在居家场景中的应用潜力。同样，辅助喂食机器人和儿童保育机器人也为特定人群提供了切实帮助。
工厂中的试验与数据反馈
目前，特斯拉Optimus等顶尖人形机器人已经进入工厂环境，用于执行分装和搬运等任务。尽管这些机器人的自主能力有限，但其数据反馈为进一步优化算法和硬件性能提供了宝贵资源。
医疗领域的突破
手术机器人和医疗辅助机器人是具身智能的另一重要方向。今年，达芬奇机器人通过模仿学习成功完成了缝合等外科手术任务，而AI牙医机器人则在精准操作和效率上展现出巨大优势。这些应用表明，在特定场景中，机器人能够快速实现商业化价值。
四、协作生态：闭源与开源的融合
具身智能的复杂性决定了单一企业难以推动全产业链的发展。英伟达通过闭源项目Project GR00T构建了机器人行业联盟，为开发者提供统一的工具平台。同时，Hugging Face推出的开源项目LeRobot则为开发者提供了大规模数据集与模型资源。闭源与开源的结合有望加速具身智能的技术突破和应用落地。
结语：具身智能的未来
具身智能是AI与物理世界融合的最终形态，需要在物理实体、空间感知、策略控制和应用场景上实现全面突破。尽管当前仍存在技术瓶颈和市场限制，但全球研究者和企业的努力让我们看到了希望。可以预见，随着技术的不断进步和市场需求的推动，具身智能将逐步从实验室走向现实生活，开启AI与人类共存的新篇章。
