全球首篇！调研近400篇文献，鹏城实验室&中大深度解析具身智能
全球首篇！调研近400篇文献，鹏城实验室&中大深度解析具身智能
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。近日，鹏城实验室多智能体与具身智能研究所联合中山大学HCP实验室的研究人员，推出了全球首篇具身智能综述，对这一领域的最新进展进行了全面解析。
具身智能的前世今生
具身智能的概念最早可以追溯到艾伦·图灵在1950年提出的具身图灵测试，旨在判断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确定性。如今，具身智能已发展成为一个涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器人技术等多领域的交叉学科。
在多模态大模型快速发展的背景下，具身智能展现出显著优势。先进的视觉编码器能够精确估计物体的类别、姿态和几何形状；强大的大语言模型则使机器人能够更好地理解人类指令；世界模型则展示了对物理定律的良好理解。这些进展使得具身智能体能够全面感知复杂环境，自然地与人类互动，并可靠地执行任务。
具身机器人的类型
具身智能体通过各种硬件形态与物理环境互动，其中机器人是最主要的具身形态。根据应用场景的不同，机器人可分为以下几种类型：
- 固定基座型机器人：如机械臂，常应用于实验室自动化合成、教育、工业等领域。
- 轮式机器人：因高效的机动性而广泛应用于物流、仓储和安全检查。
- 履带机器人：具有强大的越野能力和机动性，在农业、建筑和灾难场景应对方面显示出潜力。
- 四足机器人：以其稳定性和适应性，适合复杂地形探测、救援任务和军事应用。
- 人形机器人：以灵巧手为关键特征，在服务业、医疗保健和协作环境等领域广泛应用。
- 仿生机器人：通过模拟自然生物的有效运动和功能，在复杂动态环境中执行任务。
具身智能仿真平台
具身智能仿真平台对于研究和发展至关重要，它们提供了成本效益高且安全的实验手段。这些平台可以分为两类：
- 基于底层仿真的通用平台：提供全面的物理特性和对象属性模拟。
- 基于真实场景的仿真平台：更注重场景的真实性和细节还原。
具身感知
具身感知要求智能体不仅能够识别静态图像中的物体，还要能够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。具身感知能力包括：
- 主动视觉感知
- 3D视觉定位
- 视觉语言导航
- 非视觉感知（如触觉传感器）
具身交互
具身交互涉及智能体在物理或模拟空间中与人类和环境的互动。典型任务包括：
- 具身问答：智能体需要从第一人称视角探索环境，收集信息以回答问题。
- 具身抓取：智能体需要全面理解场景，执行复杂的抓取和放置操作。
具身智能体
具身智能体是将多模态大模型能力从虚拟空间转移到物理世界的实体。它们通常涉及以下过程：
- 高层次的具身任务规划：将复杂任务分解为具体子任务。
- 低层次的具身行动规划：利用具身感知和交互模型执行子任务。
值得注意的是，任务规划通常在数字空间中进行，而行动规划则需要考虑与环境的有效互动。
虚拟到现实的迁移
虚拟到现实的迁移（Sim-to-Real adaptation）是将模拟环境中学习到的能力转移到现实世界的过程。这一过程涉及三个关键要素：
- 具身世界模型
- 数据收集与训练方法
- 具身控制算法
挑战与未来发展方向
尽管具身智能发展迅速，但仍面临诸多挑战：
- 高质量机器人数据集：获取足够的真实世界机器人数据是一个重大挑战。
- 人类示范数据的有效利用：需要高效利用大规模、高质量的人类演示数据。
- 复杂环境认知：增强知识转移和在复杂环境中的泛化能力至关重要。
- 长程任务执行：需要开发具备强大感知能力和大量常识知识的高效规划器。
- 因果关系发现：具身智能体需要具备自主的因果推理能力。
- 持续学习：在多样化环境中部署机器人学习策略需要持续学习能力。
- 统一评估基准：需要开发全面评估具身模型的基准测试。
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。