具身智能研究綜述：從理論框架到未來圖景
文章目錄
- 具身智能研究綜述：從理論框架到未來圖景
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- 一、定義與核心特征
- 二、關鍵技術體系
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- 2.1 感知-運動融合技術
- 2.2 認知架構
- 2.3 強化學習進展
- 三、發展歷程與里程碑
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- 3.1 理論奠基期（1990-2005）
- 3.2 技術探索期（2006-2015）
- 3.3 快速發展期（2016-2025）
- 四、主要研究機構與方向
- 五、應用場景與產業價值
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- 5.1 工業領域
- 5.2 危險環境作業
- 5.3 醫療健康
- 六、未來趨勢與挑戰
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- 6.1 技術突破方向
- 6.2 核心挑戰
- 6.3 產業預測
- 七、總結與展望
一、定義與核心特征
具身智能（Embodied Intelligence）是指智能體通過物理實體（如機器人）與環境進行動態交互，在感知-行動閉環中自主學習并適應復雜場景的智能范式。其核心特征包括：
- 物理具身性：必須依托實體載體（如人形機器人、機械臂）與物理世界直接交互[1]
- 環境交互性：通過傳感器-執行器閉環實現實時感知與動作反饋[2]
- 自主學習性：無需預編程即可從交互經驗中提煉環境模型與決策策略[3]
- 情境適應性：能應對非結構化環境中的動態變化（如地形突變、物體干擾）[4]
與傳統AI的關鍵差異在于：具身智能強調"做中學"（Learning by Doing），而純軟件AI側重"數據中學"（Learning from Data）；前者需要處理物理定律約束（如重力、摩擦力），后者僅需處理數字信息[5]。
二、關鍵技術體系
2.1 感知-運動融合技術
- 多模態傳感器融合：
- 視覺-觸覺融合：RGB-D相機與力傳感器數據關聯[6]
- proprioception（本體感知）：關節角度、肌電信號實時采集[7]
