在今年全国两会期间，“具身智能”首次被写入政府工作报告，并作为未来产业的重要组成部分，标志其正式进入国家战略规划。那么何为“具身智能”呢？具身智能是指智能体（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。其核心理念颠覆了传统人工智能的“离身性”局限，强调智能的本质必须通过身体与环境的动态互动来塑造和体现。
具身智能的起源可追溯至20世纪中叶，计算机科学之父艾伦?图灵在《计算机器与智能》中首次提出“机器能否思考？”的哲学命题，预示了智能体通过物理交互实现认知的可能性。然而，受限于当时的技术——低精度传感器、有限计算能力及欠缺的算法理论，这一构想在随后数十年里未能取得突破，直到认知科学与机器人学的发展才使其重获生机。1986年，机器人学家罗德尼?布鲁克斯提出“包容式架构”，摒弃传统人工智能对符号推理的依赖，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，成为具身智能的奠基性理念，并认为“真正的智能无法脱离身体存在，具身化是人工智能走向通用化的必经之路”。进入21世纪，人形机器人的突破进一步推动了具身智能的发展。
近年来，技术融合浪潮为具身智能注入了强大动能。计算机视觉、激光雷达与深度相机实现了毫米级环境感知，而深度强化学习则使智能体在仿真环境中通过数万亿次试错来优化策略。例如，英伟达（NVIDIA）的Isaac Gym平台支持百万智能体并行训练，加速了这一过程。OpenAI的Dactyl机械臂凭借触觉反馈成功复原魔方，展示了具身智能在精细操作方面的潜力。PaLM-E多模态大模型更是将语言理解与机器人控制相结合，推动具身智能进入了语义交互的新纪元。
如今，具身智能已从理论研究阶段迈向实际应用，开启了人机深度协同的新纪元。其被纳入国家战略布局，标志着我国人工智能发展进入了以物理交互为核心的新阶段。这一转变不仅突破了数据驱动的虚拟智能局限，还促使智能体通过与环境的交互构建自主认知体系。其技术架构依托多学科交叉创新，形成了“感知—决策—执行—协同”的全栈能力链。其中，多模态感知技术构筑了物理交互的基石，通过融合视觉、触觉、力觉等传感器的时空数据，实现对三维环境的毫米级建模。工业机器人结合激光雷达与触觉反馈系统，展示了多源感知信息的协同优势。强化学习与自适应控制技术的应用，则打破了程序化指令的桎梏。基于亿级仿真训练平台，智能体在虚拟空间积累物理交互经验后，可无缝迁移至真实场景。例如，汽车工厂中的柔性生产线机器人利用这些技术，能快速适应新车型的装配需求。
具身大模型进一步增强了智能体的泛化能力。它通过参数化知识表示与跨模态对齐，支撑“一脑多机”架构，使单一智能系统可适应不同应用场景。分布式协同技术依托群体智能算法，构建了多智能体协作网络。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，将仓储分拣效率提升300%，展现了群体智能的规模效应。这些技术突破正重塑智能制造、智慧医疗等领域的生产力形态。随着通信网络、神经拟态芯片等底层技术的演进，具身智能将加速突破跨场景迁移瓶颈，引领我国人工智能向自主智能新纪元迈进。
具身智能作为人工智能领域的前沿方向，正从技术验证迈向实际应用，并深度融入各类实体场景，展现出广阔的产业革新潜力。其核心优势在于智能体通过感知、决策、执行的闭环系统，实现对现实世界的自主交互，使人工智能从虚拟推理迈向物理操作，从而推动各行业的智能化升级。随着技术进步和成本降低，具身智能将不再局限于高精尖工业应用，而是向消费市场普及，逐步融入人们的日常生活，成为生产力提升的重要工具，也成为人们的智能伙伴。无论是在家庭、办公场景，还是在户外环境，具身智能都将凭借更强的环境适应能力和交互体验，提升生活品质，形成庞大的市场空间。
未来，具身智能将在智能制造、智慧城市、医疗养老、服务业、教育娱乐、消费终端等多个领域发挥关键作用。在智能制造中，具身机器人能够自主适应复杂生产环境，实现柔性制造，提高生产效率；智慧城市则借助智能无人机、自动驾驶系统、智能安防等技术，提升城市管理水平，优化公共服务；在医疗养老领域，具身智能可用于康复辅助、远程手术、智能护理，减轻医护人员负担，提高老龄化社会的健康保障能力。此外，智能客服、家用机器人、教育助手等具身智能产品，也将逐步走入日常生活，为人们提供更加便捷的服务。
政策支持与技术创新的双轮驱动，将加速具身智能产业的发展。当前，全球主要国家均已将具身智能纳入科技发展战略，推动相关技术突破与产业化落地。我国应抓住这一历史机遇，通过政策引导、资本支持、产学研协同创新，加快具身智能的核心技术攻关和商业化应用，构建全球竞争力。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。随着应用场景的不断拓展和产业生态的完善，它将在全球范围内掀起新一轮科技革命，为经济高质量发展注入强劲动能。鉴于其重要战略价值，国家应通过政策引导、资本支持和产学研合作，加速技术突破与产业转化，为中国高质量发展注入新动能，为全球科技治理提供“中国方案”，助力构建开放、共享、可持续的智能化未来。
（作者系北京科技大学智能科学与技术学院教授）
来源:《学习时报》2025年3月19日第6版
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