全球首篇具身智能综述：从400篇文献解析AI与机器人的未来

全球首篇具身智能综述：从400篇文献解析AI与机器人的未来

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_44887311/article/details/142616607

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。本文对具身智能的最新进展进行了全面解析，从多个维度深入分析了其研究重点和局限性，为具身智能研究提供了基础性参考。

具身智能的概念与发展历程

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能不仅解决虚拟环境中的抽象问题，还能应对物理世界的复杂性和不可预测性。如今，具身智能已涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器人技术等多个关键技术领域。

具身智能的核心要素

具身智能涵盖了多个关键研究领域：

1. 具身机器人：包括机械臂、轮式机器人、履带机器人、四足机器人、人形机器人和仿生机器人等多种形态。
2. 具身仿真平台：提供成本效益高的实验手段，确保安全，具备可扩展性，支持快速原型设计。
3. 具身感知：需要主动感知3D空间并综合多种感官模态。
4. 具身交互：有效合理地与环境进行交互，完成指定任务。
5. 具身智能体：利用多模态大模型理解抽象指令并逐步完成任务。
6. 虚拟到现实的迁移：将数字空间中学习到的技能泛化到物理世界。

具身智能体的典型架构

具身智能的关键技术

具身机器人

具身机器人根据应用场景可分为多种类型：

• 固定基座型机器人：常用于实验室自动化合成、教育、工业等领域。
• 轮式机器人：广泛应用于物流、仓储和安全检查。
• 履带机器人：在农业、建筑和灾难场景中显示潜力。
• 四足机器人：适合复杂地形的探测、救援任务和军事应用。
• 人形机器人：在服务业、医疗保健和协作环境中广泛应用。
• 仿生机器人：通过模拟自然生物的有效运动和功能，在复杂环境中执行任务。

具身智能仿真平台

仿真平台分为两类：

• 基于底层仿真的通用平台
• 基于真实场景的仿真平台

具身感知

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。这包括主动视觉感知、3D视觉定位、视觉语言导航和非视觉感知（触觉传感器）等方面。

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，包括具身问答和具身抓取等任务。

具身问答框架

具身智能体

基于多模态大模型的具身智能体框架通常涉及以下过程：

1. 将抽象任务分解为具体子任务（高层次规划）
2. 通过具身感知和交互模型逐步实施子任务（低层次规划）

虚拟到现实的迁移

虚拟到现实的迁移（Sim-to-Real adaptation）包括验证和改进在仿真中开发的算法、模型和控制策略的有效性。关键要素包括具身世界模型、数据收集与训练方法以及具身控制算法。

五种虚拟到现实的迁移方案

挑战与未来方向

尽管具身智能发展迅速，但仍面临以下挑战：

1. 高质量机器人数据集的获取
2. 人类示范数据的有效利用
3. 复杂环境认知能力的提升
4. 长程任务执行的规划与控制
5. 因果关系发现与理解
6. 持续学习能力的开发
7. 统一评估基准的建立

结语

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。

本文原文来自鹏城实验室多智能体与具身智能研究所与中山大学HCP实验室联合发布的全球首篇具身智能综述。