具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望

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邮电设计技术/2025/07 —————————— 收稿日期：2025-05-28 0 引言 在科技飞速发展的时代，我们有理由相信，人工 智能（Artificial Intelligence）会加速推动各行业特别是 传统行业的颠覆性变革和提升。具身智能作为人工 智能领域的前沿方向，正从理论研究阶段迈向实际应 用，开启人机深度协同的新纪元 ［1］。 2023 年以来，具身智能在技术突破和应用拓展方 面取得了显著进展。计算机视觉中激光雷达、深度相 机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 级环境感知 ［2］；强化学习、模仿学习、自适应控制等人 工智能算法的发展，让具身智能在虚拟仿真环境中通 过大量试错优化策略，并将经验无缝迁移至真实场 景 ［3］；Vision-Language-Action 大模型的出现，进一步增 强了具身智能的泛化能力，使其能够适应不同的应用 场景 ［4］；分布式协同技术则构建了多智能体协作网络， 提升了群体智能的规模效应 ［5］。 随着技术的不断成熟，具身智能的不同初级形态 已广泛应用于工业制造、医疗健康、自动驾驶、家庭服 务等多个领域，为各行业的智能化升级提供了强大动 关键词： 具身智能；技术架构；应用案例；发展挑战；未来趋 势 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.07.006 文章编号：1007-3043（2025）07-0035-06 中图分类号：TP18 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 具身智能作为人工智能领域中的前沿方向，正从技术验证走向实际应用，展现 出产业革新潜力。阐述了具身智能的核心概念与技术架构，探讨了其在多领域 的应用案例和边界，特别是工业应用实践、挑战和突破点；同时关注其发展所面 临的关键问题与挑战，展望了未来可能的演进路径。此研究表明，具身智能不 仅是技术发展的必然趋势，更是推动社会智能化转型的重要力量，将在全球范 围内掀起新一轮科技革命，为全球高质量发展注入强劲动能。 Abstract： As a cutting-edge forefront in the field of Artificial Intelligence，Embodied Intelligence is transitioning from technological validation to practical applications，demonstrating strong potential for industrial transformation.It states the core concepts of Embodied Intelligence and outlines its technical architecture. It introduces application cases and boundaries across multiple domains，with a particular focus on industrial practices，related challenges，and potential breakthroughs.Meanwhile，it focuses on the key issues and challenges in its development and forecasts possible future development trends.This study shows that Embodied Intelligence is not only an inevitable trend in technological development but also a driver of more intelligent society. It will trigger a new round of scientific and technological revolution globally，injecting strong momentum into global high- quality development. Keywords： Embodied intelligence；Technical architecture；Application cases；Development challenges；Future trends 具身智能技术演进、工业应用 实践与未来展望 Embodied Intelligence Technology Evolution，Industrial Application and Future Outlook 王晓思，林家宁，白 琳（中国联合网络通信集团有限公司，北京 100033） Wang Xiaosi，Lin Jianing，Bai Lin（China United Network Communications Group Co.，Ltd.，Beijing 100033，China） 王晓思，林家宁，白 琳 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望 本期专题 Monthly Topic 引用格式：王晓思，林家宁，白琳. 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望［J］. 邮电设计技术，2025（7）：35-40. 35 2025/07/DTPT 力 ［6］。尽管具身智能得到了一定程度的应用，但现阶 段并没有实现技术的全面突破，也没有形成规模化市 场，其发展仍面临诸多挑战。数据获取与仿真鸿沟、 硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦理与安全等问 题，制约着具身智能的进一步发展和广泛应用 ［6］。因 此，深入研究具身智能的技术架构、应用案例、发展挑 战及未来趋势，具有重要的理论和现实意义 ［7］。 1 具身智能的核心概念 1.1 具身智能的定义与内涵 具身智能是指具有物理本体的人工智能 agent（如 机器人、无人机、智能汽车等）通过物理实体与环境实 时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化的智能系 统 ［8］。其核心理念在于强调智能的本质必须通过物理 实体与环境的动态互动来塑造和体现，突破了传统人 工智能仅依赖符号推理和虚拟计算的“离身性”局限。 具身智能的智能体能够利用自身的传感器感知周围 环境的信息，通过对这些信息的理解和分析做出决 策，并通过执行器执行相应的动作，从而实现与环境 的有效交互并完成任务 ［7］。 1.2 具身智能与传统人工智能的区别 传统人工智能主要基于符号主义和联结主义，侧 重于通过算法和模型对数据进行处理和分析，以实现 对问题的求解和决策；这些处理和分析都是在计算机 虚拟空间进行的，解决的问题也集中在抽象和虚拟问 题 ［9］。然而，这种方式往往缺乏与真实物理世界的直 接交互，难以应对复杂多变的现实环境。相比之下， 具身智能的优势在于其能够让人工智能通过物理实 体与环境进行实时交互，在交互过程中不断学习和适 应环境变化，从而具备更强的环境感知能力、决策能 力和行为能力 ［10］。具身智能能够将感知、认知和行动 紧密结合，形成一个闭环的智能系统，使智能体能够 更加灵活、智能地应对各种实际问题 ［7］。 1.3 具身智能与传统机器人、工业机器人的区别 具身智能的起源可追溯至 20世纪中叶，计算机科 学之父 Alan Turing 在《计算机器与智能》中首次提出 “机器能否思考？”的哲学命题，预示了具有物理本体 的人工智能 agent通过物理交互实现认知的可能性 ［11］。 然而，受限于当时的技术条件，这一构想在随后数十 年里未能取得实质性突破。MIT前计算机科学和人工 智能系主任，前 iRobot公司创始人和首席执行官，机器 人学家 Rodney Brooks 推动了机器人行为主义方法论 的发展，主张智能应由身体与环境的实时交互自然涌 现，确立了“感知—行动”闭环系统的可行性 ［12］，成为 具身智能的奠基性理念。自 2023 年美国斯坦福大学 Mobile-ALOHA 家务机器人横空出世之后，具身智能 的前沿概念开始被大众所知晓 ［13］。本次具身智能的 浪潮，是以人形机器人的技术突破为核心，使其逐渐 成为人工智能领域的研究热点。近年来，随着计算机 视觉、深度学习、强化学习等技术的快速发展，具身智 能在理论研究和实际应用方面都取得了显著进展，迎 来了新的发展机遇。 工业机器人在自动化产线作业已经几十年了，这 难道不是具身智能？确实，从二十世纪八十年代，大 量重复性、固定程式固定步骤的作业工序逐渐由工业 机器人承接并完成。工业机器人被广泛应用于产线 作业是自动化时代重要的落地应用之一。但是工业 机器人是不具有自主感知、认知、决策和执行、接入自 主修正等能力的，依赖编程逻辑；固定用于某一道工 序的工业机器人，如果更换成另一道工序，则需要重 新编程，可以认为经典工业机器人依赖规则设定和专 家经验。近年来，工业机器人也在逐渐增加人工智能 的组件和模块，将 AI视觉目标检测组件融合至经典工 业机器人可以实现目标智能检测和传统编程操作的 结合，但是这种方式是局部智能、局部规则，而不是 end-to-end 全局具身智能。同样的，送餐机器人也是 类似的局部智能、局部规则。从广义层面，以上应用 都可以认为是具身智能的初级形态，但是具身智能的 大众化以及当下所热议的具身智能主要是指狭义层 面的具身智能，也就是以人形机器人为代表，以前沿 人工智能技术全局驱动物理本体为核心研究方向和 应用落地方向的具身智能。 现在所探讨的具身智能概念，更强调其人工智能 的属性，更强调人工智能通过物理实体与环境实时交 互，实现感知、认知、决策和行动一体化。送餐机器 人、智能辅助驾驶车辆都是具身智能的初级形态，而 具身智能的终极目标是实现全自主学习、自主执行、 自主调整，稳定可控的、end-to-end具身智能。 2 具身智能的技术架构 2.1 多模态感知技术 多模态感知技术是具身智能的基础，它通过融合 视觉、触觉、力觉、听觉等多种传感器的信息，实现对 环境的全面感知和理解。视觉传感器如摄像头、主动 王晓思，林家宁，白 琳 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望 本期专题 Monthly Topic 36 邮电设计技术/2025/07 式距离/深度传感器以及激光雷达等能够获取环境的 图像和三维信息，用于目标识别、定位和导航；触觉和 力觉传感器可以感知物体的表面特征、形状和力的大 小，使具身智能本体能够实现精细操作和安全交互； 听觉传感器则用于语音识别和声音定位，实现人机语 音交互。通过多模态感知技术，具身智能本体能够构 建更加准确、全面的环境模型，为后续的决策和行动 提供可靠依据。例如，人形机器人结合视觉反馈系 统、激光雷达和触觉反馈系统，能够在复杂的生产环 境中精确地抓取和操作物体。在实验室实现中，训练 好的具身智能双臂夹爪能够在虚拟环境进行任意点 位木块感知，决策，抓取，最后拔插。无论红色和蓝色 物体出现在桌面的任何点位，具身智能上肢和双手都 能实现感知、决定操作、抓取（见图1）和拔插（见图2）。 2.2 强化学习与自适应控制技术 强化学习是一种通过具身智能物理本体与环境 进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略 的机器学习方法。在具身智能中，强化学习被广泛应 用于决策和控制，使机器人能够在不断试错的过程中 学习如何在不同环境下做出最优决策，以实现目标任 务。自适应控制技术则使机器人能够根据环境的变 化实时调整自身的控制策略，以保持良好的性能和稳 定性。通过强化学习与自适应控制技术的结合，具身 智能机器人能够在复杂多变的环境中进行自主学习 和适应，实现更加灵活、智能的行为。 2.3 具身大模型 具身大模型是具身智能的核心技术之一，它通过 对大规模数据的学习和训练，使具身智能 agent具备强 大的语言理解、视觉感知和决策能力。具身大模型能 够将语言、视觉、行动等多种模态的信息进行融合和 处理，实现对复杂任务的理解和执行。同时，具身大 模型还具有良好的泛化能力，能够在不同的应用场景 中进行快速适应和学习，为具身智能的发展提供了有 力支持。例如，PaLM-E 多模态大模型将语言理解与 机器人控制相结合，使机器人能够根据语言指令执行 各种任务，推动具身智能进入了语义交互的新纪元。 2.4 虚拟仿真环境中的大规模强化训练 通过不断扩大训练数据的规模并增加其多样性， 具身智能 agent 能够在虚拟环境里持续地进行学习与 试错（见图 3）。在这个过程中，具身智能 agent 可以掌 握更丰富的行为模式，识别更多的环境特征，进而提 升自身的智能和行为能力，最终达到提高模型性能和 智能水平的目的。如此一来，模型在面对复杂现实场 景时，应对能力也会显著增强，智能体也能更充分地 探索环境，发现新的行为策略。可以说，虚拟仿真环 境中的大规模强化训练，是具身智能迈向广泛应用的 坚实基石，为其未来的蓬勃发展奠定了牢固基础。 2.5 分布式协同技术 分布式协同技术用于构建多具身智能 agent 协作 网络，使多个具身智能 agent能够在分布式环境下协同 工作，实现共同目标。通过分布式协同技术，具身智 能 agent 之间可以进行信息共享、任务分配和冲突消 解，提高群体智能的效率和性能。在智慧物流场景 中，上百台自动导引车（AGV）通过动态任务分配与冲 突消解算法，能够高效地完成仓储分拣搬运任务，展 现了群体智能的规模效应。分布式协同技术的发展， 为具身智能在复杂场景下的应用提供了更加可靠的 解决方案。 3 具身智能的应用案例和前景 3.1 工业制造领域 图1 仿真环境中桌面任意点位木块抓取示意 图2 将红色木块插入蓝色木块中心凹槽处示意 王晓思，林家宁，白 琳 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望 本期专题 Monthly Topic 37 2025/07/DTPT 在工业制造领域，具身智能的应用能够显著提高 生产效率、降低成本、提升产品质量。例如，开普勒人 形机器人在通用汽车厂代替人工冲压上料 ［14］，优必选 人形机器人在吉利工厂代替人工从 AGV 搬运到冲压 环节 ［15］。具身机器人还能够在危险、恶劣的工作环境 中代替人类工作，保障工人的安全和健康。 3.2 医疗健康领域 具身智能在医疗健康领域的应用前景广阔，能够 为医疗服务带来革命性的变化。加州大学圣地亚哥 分校的研究团队为宇树人形机器人开发了一种双手 远程操作系统，这套远程操作系统能让机器人上岗手 术台，学会体检、精密针刺等技术 ［16］。此外，具身智能 还可用于康复辅助、智能护理等领域，为患者提供更 加个性化、智能化的医疗服务。 3.3 自动驾驶领域 自动驾驶是具身智能的重要应用场景之一，通过 融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器数据， 以及深度学习、强化学习等算法，自动驾驶汽车能够 实现对道路环境的实时感知、决策和控制，实现高度 自动化驾驶。例如，智能辅助驾驶技术通过融合激光 雷达与视觉感知，能够实现车辆在复杂城市路况下的 实时避障和安全行驶；百度 Apollo 结合大模型优化路 径规划，已在 Robotaxi 中部署，为人们提供更加便捷、 高效的出行服务。自动驾驶技术的发展，将有望减少 交通事故、缓解交通拥堵，改变人们的出行方式和城 市交通格局。 3.4 家庭服务领域 随着人们生活水平的提高，对家庭服务的智能化 需求也日益增长。具身智能在家用机器人中的应用， 使机器人能够为家庭提供清洁、陪伴、教育等多种服 务。腾讯 Robotics X 实验室的小五机器人，能够实现 照顾老人等任务，为家庭生活带来便利 ［17］。伏羲理疗 机器人通过 AI 视觉定位穴位，模拟名家按摩手法，为 用户提供个性化的理疗服务 ［18］。来自深圳的星尘智 能机器人在收拾杂物、拖地扫地、擦拭桌面等家庭任 务中大显身手 ［19］。未来，随着具身智能技术的不断发 展，家用机器人将更加智能化、人性化，成为家庭生活 的好帮手。 4 具身智能工业应用实践与挑战 如前文所述，目前具身智能的在工业应用的初级 形态要聚焦于单一工序的智能化改造，以“感知 + 执 行”的轻量化组合为特征。以基于 AI视觉检测的机械 臂抓放系统为例。在 3C产品组装线、汽车零部件分拣 场景中，AI 视觉系统通过深度学习模型识别工件位置 与姿态，引导机械臂完成抓取—搬运—放置动作。此 图3 仿真环境中大规模强化学习示意 王晓思，林家宁，白 琳 具身智能技术演进、工业应用实践与未来展望 本期专题 Monthly Topic 38 邮电设计技术/2025/07 类系统的机械臂的运动轨迹、抓取力度等参数需通过 编程或离线仿真预设。当工件尺寸公差超过预设范 围、来料姿态随机变化（如散乱堆放的铸件），或工序 调整（如新增部件）时，需工程师重新编写运动控制代 码。此外，在粉尘车间（如铸造厂）、强光直射工位（如 焊接区），此类系统的视觉传感器易受干扰导致可用 性下降；对于柔性工件（如布料），触觉反馈缺失可能 导致抓取变形率超标。因此，当前行业正从“感知— 执行”向“全流程自主作业”跃迁，核心突破点在于在 单一工序中实现类人决策能力，实现从“局部优化”到 “全局智能”跃迁。 5 具身智能的未来趋势 5.1 自主学习与泛化能力提升 未来具身智能将通过大模型与强化学习等技术 的深度融合，进一步提升自主学习和泛化能力。智能 体将能够在更少的人工干预下，通过与环境的交互自 主学习知识和技能，并且能够将在一个场景中学习到 的能力快速应用到其他不同场景中，实现更加通用的 智能。这将使具身智能系统能够更好地适应复杂多 变的现实环境，完成更加多样化的任务。 5.2 多模态感知深化 随着传感器技术的不断发展，具身智能将实现触 觉、嗅觉、味觉等更多感官的集成，进一步深化多模态 感知。通过融合多种感官信息，智能体能够更加全 面、准确地理解环境，增强对环境的感知维度和认知 能力。例如，在医疗领域，结合触觉和嗅觉感知的具 身智能设备可以更准确地检测疾病；在家庭服务领 域，具备嗅觉感知的家用机器人可以更好地完成清洁 任务，检测异味等。 5.3 稳定性和鲁棒性提升 具身智能是物理实体与智能系统深度融合的前 沿领域，其外在不再局限于执行单一任务，而是朝着 适应复杂环境的方向大步迈进。提升具身智能稳定 性与鲁棒性，已然成为突破产业化瓶颈的核心任务。 需打破传统控制理论与深度学习之间的协同壁垒，将 动态环境下的模型预测控制（MPC）与实时强化学习 （RL）紧密耦合，构建起时空连续的决策优化框架。借 助这一框架，有效解决感知噪声累积、动作执行延迟 等动态失配问题。同时，搭建“环境扰动—硬件反馈 —算法容错”的闭环强化机制，强化系统应对复杂情 况的能力。在硬件上采用冗余驱动设计与自适应柔 顺控制技术，提高系统的可靠性和鲁棒性。推动具身 智能从当前“有限场景可用”向“复杂世界可信”的全 新范式转变，为其实现