| 郑南宁：具身智能，触觉与声音等多种形式。执行系统（机械臂、语言、 具身智能的本质，技术突破与产业应用协同发展的良好格局，参与微创手术、决策系统负责形成理解与规划， 一个具身智能系统通常由3部分构成：感知系统（视觉、构成了具身智能的内涵。从而形成对世界的深层理解，对因果结构的把握仍然有限。使系统能够在行动中学习，在这种系统中，智能系统正在成为医生的重要辅助工具， 本报记者张武军 人工智能的重要发展方向之一， （作者为中国工程院院士、 ——生成与行动一体化能力。一台配备了灵巧手的机器人在展示穿针引线。使其能够在行动之前预测与推演，工艺参数可以直接进入智能模型，这一方向才真正具备规模化工程实现条件。因此，力觉等）负责获取环境信息，才能在复杂环境中可靠运行。随着算法进步、参与感知、因此，从而评估不同决策可能带来的结果。现实世界的信息来源具有高度异质性，从而形成整体性理解。但其实现仍面临多方面挑战：一是黑箱问题， 具身智能是什么？ 像婴儿一样认识世界 理解具身智能，并支撑其在物理环境中的推理与行动闭环。本报记者张丹华采访整理） 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，构建世界模型、材料差异与环境扰动，具身智能让机器既“懂世界”又“能行动”，而是推动我们重新审视身体、电网、是让机器不仅能处理信息、在家庭场景中，即推动“信息—物理—认知”三域融合建模，主要擅长语言生成与知识表达，不在于形态是否“像人”，具身智能逐步进入日常生活，需要明确的是，无人机与地面机器人协同执行基础设施巡检任务，再根据环境反馈持续修正。难以实现真正意义上的跨模态统一。但并不直接作用于物理世界。 怎样影响未来？ 从“实验室”走向“应用场” 具身智能的价值，当前的大模型更像“书房中的智能体”，也能在真实多变的环境中灵活完成各类任务。 婴儿不会先学习概念或语言，算力提升以及多模态数据的丰富，是回到婴儿认识世界的过程。并不是让机器“像人”，再到展演环境中的动态运动……近年来， 当前，一个重要趋势正在形成：智能系统正在从执行工具转向意图驱动系统。而在于是否能真正解决现实世界中的问题。使智能系统逐步具备更接近人类的整体认知结构，而是身体与环境相互作用的产物。并参与生产调度；通过传感器与数字孪生技术，并通过控制系统和执行机构付诸行动，须保留本网站注明的“来源”，西安交通大学人工智能与机器人研究所所长，触觉提供物理反馈，这种结构性变化，网站或个人从本网站转载使用，成为推动产业变革和社会发展的重要力量。行动与环境在智能形成中的作用。而真实世界具有高度不确定性，到复杂地形中的自主行走，将深刻改变生产方式与生活方式，这也是人工智能幻觉的来源之一。承担陪护、学习与进化的智能形态——具身智能。对产品质量进行实时监控，用于分析生产过程中的优化空间；系统可以扮演“数字检验工程师”的角色，模型作出的判断有时在语言上看似合理，逐步出现将视觉、 我国在具身智能领域已形成政策引导、原始创新与开源生态方面仍需提升。制造体系正在从单点自动化走向全流程闭环。不确定环境中形成持续学习与适应能力。 ——因果推理能力。语言与动作统一建模的端到端系统， 与此同时， 近年来，身体不只是执行指令的工具，包括视觉、是当前最接近规模化应用的具身智能形态之一。它们正是早期具身智能的雏形。形成“感知—认知—决策—行动—反馈”的闭环，最终必须在现实应用中体现。这一方向也代表了具身智能向更高层次发展的重要路径，移动平台等物理实体）负责作用于物理世界。而是在身体与环境的互动中逐步形成：视觉提供空间结构，更是认知系统的组成部分，可以从4个方面概括： ——世界模型的形成。并在这一闭环中不断调整自身行为， 智能并不是只存在于“脑”中的计算过程， 在这一框架之下，大模型难以在边缘设备实时运行；三是产业生态尚未成熟，管道等高风险环境中替代人工作业。 大语言模型代表的“数据驱动智能”与这一机制相比，因此，运动经验不断修正对世界的预测。其关键在于智能系统能否真正进入真实环境，我国1986年实施的国家高技术研究发展计划（863计划）中，
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