具身智能综述：鹏城实验室&中大调研近400篇文献，深度解析具身智能
具身智能综述：鹏城实验室&中大调研近400篇文献，深度解析具身智能
具身智能是实现通用人工智能的重要途径，通过智能体与数字空间和物理世界的交互来完成复杂任务。近年来，多模态大模型和机器人技术的快速发展，使得具身智能成为全球科技和产业竞争的新焦点。本文将从多个维度对具身智能的研究进行深入解析，包括其发展历程、核心技术、应用场景以及未来挑战。
具身智能的核心概念
具身智能的概念最早由艾伦・图灵在1950年提出的具身图灵测试中提出，旨在确定智能体是否不仅能在虚拟环境中解决抽象问题，还能应对物理世界的复杂性和不可预测性。如今，具身智能涵盖了计算机视觉、自然语言处理和机器人技术等多个关键技术领域。
在具身任务中，智能体必须充分理解语言指令中的人类意图，积极主动探索周围环境，全面感知来自虚拟和物理环境的多模态元素，并执行适当的操作以完成复杂任务。多模态模型的快速进展展示了在复杂环境中相较于传统深度强化学习方法更强的多样性、灵活性和泛化能力。
具身智能体的典型架构
具身智能的关键技术
1. 具身机器人
具身智能体积极与物理环境互动，涵盖了广泛的具身形态，包括机器人、智能家电、智能眼镜和自动驾驶车辆等。其中，机器人作为最突出的具身形态之一，备受关注。根据不同的应用场景，机器人被设计成各种形式，以充分利用其硬件特性来完成特定任务。
不同形态的具身机器人
2. 具身仿真平台
具身智能仿真平台对于具身智能至关重要，因为它们提供了成本效益高的实验手段，能够通过模拟潜在的危险场景来确保安全，具有在多样环境中进行测试的可扩展性，具备快速原型设计能力，能够为更广泛的研究群体提供便利，提供用于精确研究的可控环境，生成用于训练和评估的数据，并提供算法比较的标准化基准。
通用仿真平台与基于真实场景的仿真平台
3. 具身感知
未来视觉感知的 “北极星” 是以具身为中心的视觉推理和社会智能。不同于仅仅识别图像中的物体，具有具身感知能力的智能体必须在物理世界中移动并与环境互动，这需要对三维空间和动态环境有更透彻的理解。具身感知需要具备视觉感知和推理能力，理解场景中的三维关系，并基于视觉信息预测和执行复杂任务。
主动视觉感知框架
4. 具身交互
具身交互指的是智能体在物理或模拟空间中与人类和环境互动的场景。典型的具身交互任务包括具身问答和具身抓取。在具身问答任务中，智能体需要从第一人称视角探索环境，以收集回答问题所需的信息。具有自主探索和决策能力的智能体不仅要考虑采取哪些行动来探索环境，还需决定何时停止探索以回答问题。
具身问答框架
5. 具身智能体
智能体被定义为能够感知环境并采取行动以实现特定目标的自主实体。多模态大模型的最新进展进一步扩大了智能体在实际场景中的应用。当这些基于多模态大模型的智能体被具身化为物理实体时，它们能够有效地将其能力从虚拟空间转移到物理世界，从而成为具身智能体。
基于多模态大模型的具身智能体框架
6. 虚拟到现实的迁移
具身智能中的虚拟到现实的迁移（Sim-to-Real adaptation）指的是将模拟环境（数字空间）中学习到的能力或行为转移到现实世界（物理世界）中的过程。为了实现仿真到现实的适应，具身世界模型、数据收集与训练方法以及具身控制算法是三个关键要素。
五种虚拟到现实的迁移方案
挑战与未来发展方向
尽管具身智能发展迅速，但它面临着一些挑战，并呈现出令人兴奋的未来方向：
- 高质量机器人数据集
- 人类示范数据的有效利用
- 复杂环境认知
- 长程任务执行
- 因果关系发现
- 持续学习
- 统一评估基准
总之，具身智能使智能体能够感知、认知并与数字空间和物理世界中的各种物体互动，显示了其在实现通用人工智能方面的重要意义。本综述全面回顾了具身机器人、具身仿真平台、具身感知、具身交互、具身智能体、虚拟到现实的机器人控制以及未来的研究方向，这对沿着促进具身智能的发展具有重要意义。
关于鹏城实验室多智能体与具身智能研究所
隶属鹏城实验室的多智能体与具身智能研究所汇聚了数十名智能科学与机器人领域顶尖青年科学家，依托鹏城云脑、中国算力网等自主可控 AI 基础设施，致力于打造多智能体协同与仿真训练平台、云端协同具身多模态大模型等通用基础平台，赋能工业互联网、社会治理与服务等重大应用需求。
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2407.06886
具身智能 Paper List: https://github.com/HCPLab-SYSU/Embodied_AI_Paper_List