具身智能：机器人从感知到行动的技术跨越

一、具身智能的定义与核心挑战

具身智能强调智能体通过物理身体与环境互动来获取知识和技能。与纯软件AI不同，具身智能需要解决感知-规划-控制的实时闭环问题。大语言模型与机器人学的融合正在推动这一领域取得突破性进展。

一）视觉语言模型的赋能

多模态大模型使机器人能够理解自然语言指令并将其映射为物理动作序列。通过观察人类演示和学习视频数据，机器人可以泛化到未见过的操作对象和任务场景。Google和Figure等公司的产品已展示了令人瞩目的灵巧操作能力。

二）仿真到现实的迁移学习

高保真物理仿真平台大幅降低了真实机器人训练的成本和风险。领域随机化和渐进式迁移策略有效弥合了仿真与现实的差距。四足机器人和双足机器人的运动控制策略已实现在仿真中训练后直接部署到硬件。