漫谈智能：具身智能——怎样让AI“身体力行”

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具身智能——怎样让AI“身体力行”

为落实国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见，推进工业供应链智能协同，加强自适应供需匹配，中国工业互联网研究院发布人工智能赋能新型工业化供需对接服务平台，以公益性公共服务为核心定位，平台全量资源免费开放，通过智能匹配机制促进产业链供需双方精准对接。现同步开设“漫谈智能”专栏，聚焦人工智能技术前沿热点深度解读，系统研判工业应用场景发展趋势，宣传人工智能赋能新型工业化典型案例。

众多同型号机器人正在自主处理产线上的不同类型任务 图片来源：AI合成

在昼夜运行的焊装车间里，机器人手臂沿着既定轨迹挥舞，焊枪精准地点亮一道道蓝白色电弧，日复一日、毫厘不差地完成焊点任务。然而，当钢板孔位略有偏差，或是新型号零件形状有所改变，精巧的机械臂往往就陷入迷茫，只能等待人工干预重新标定。它如何才能像熟练焊工那样顺手调整、随机应变？解决方案指向正在兴起的前沿领域——具身智能（Embodied Intelligence）。

如何理解具身智能？

传统人工智能大多是缸中之脑，或者说无身体的智能，它们缺乏与真实物理世界的交互能力。而具身智能则强调“身体”与“智能”的深度融合，能直接在现实世界中完成任务，如机器人打乒乓球、自动驾驶汽车避障等。要理解具身智能，我们可以将其想象成一个不断学习进化的有机体，其核心在于“感知-决策-执行-反馈”闭环系统。

具身智能驱动的智能制造交互模型[1]，通过人类指导、机器协作与环境反馈，形成高效闭环，显著提升系统柔性、响应速度与自主决策能力

感知是具身智能与物理世界建立信息联系的起点。具身智能需要像人一样，拥有丰富的多模态感知能力，能够适应复杂且动态变化的非结构化环境。它不仅通过摄像头识别物体的形状、颜色和空间位置，实现“看得见、看得清”，而且还整合力、触觉、温度等多种传感器信息。例如，在精密装配任务中，力传感器能帮助机器人感知抓握零件的力度，防止因用力过猛而损伤工件，或因力度不足而抓取失败，从而实现“拿得稳、放得准”。

决策是具身智能的中枢，包含认知“大脑”与规划“小脑”。大脑主要由大模型驱动，拥有语义理解、常识推理与长期任务规划能力。例如，对于自然语言指令“将三号料箱里所有大号轴承都挑出来，进行外观检测，合格的放到装配线上”，传统自动化系统会束手无策，但具身智能体能将指令分解为逻辑清晰、可执行的子任务序列：“导航至三号料箱→识别大号轴承→规划抓取→移动至产品检测台扫描判断→若合格，则放置装配线→重复动作，直至处理完毕”。小脑将大脑输出的任务指令，规划为机器人本体可精确执行的、平滑且安全的物理动作序列。例如，在焊接任务中，规划焊枪的精确路径，严格控制移动速度和与工件的距离，以保证焊接质量。

执行是具身智能意图的物理实现，将决策付诸实践。执行层由各类执行器及其集成的机械本体构成，它负责精确、可靠地执行决策层下达的每条指令，通过与工件、设备以及环境的物理接触来完成最终任务。

反馈帮助具身智能学习与适应环境。它通过与物理世界的持续交互，收集关于任务执行过程中成败、效率和质量等方面的反馈信息，并通过强化学习、模仿学习等机制，帮助智能体优化决策模型并改进行为。反馈层将每次实践经验转化为学习数据，使智能体逐渐超越固化的预设程序，提升对环境变化适应性，并增强自主解决问题能力。

具身智能已有哪些工业应用？

具身智能在智能制造和自动驾驶等领域展现出前所未有的潜力和价值。我们在人工智能赋能新型工业化供需对接服务平台关注到输变电巡检、钢铁冷轧“AI主操”和城市自动驾驶等多项成功实践。

在电力行业，传统输变电设备人工巡检效率低下、数据处理量巨大，某电力研究院构建轮式机器人具身智能巡视框架，将巡视任务简化为视觉物体目标导航任务，以像素导航算法实现图文模型、语言模型的有机串联与结合，使轮式机器人在平坦区域的自主巡视成功率提升至80%以上，保证样本收集效率。

在钢铁行业，关键工序长期依赖高级技工经验判断，生产效率与质量稳定性受限，某钢铁企业团队研发AI主操系统，引入具身智能理念，构建AI模型集群监测、诊断、预测、寻优、决策，覆盖人类专家思考决策全过程，精准分辨复杂工况，按需求灵活调度各环节子模型。团队建立贴合应用场景的多目标评价体系，包括应用效果和成熟度等，用于量化评估应用实况。与人工主操相比，AI主操效果显著，相关工序次品率大幅下降58%，生产速度提升2.87%，生产稳定性问题发生频次下降42%。

在自动驾驶场景，城市核心区的复杂交通、突发状况及多变天气构成严峻挑战。某车企通过构建多模态感知、预测决策与高精地图动态更新的具身智能驾驶闭环系统，实现类人化驾驶能力。系统融合激光雷达、毫米波雷达与环视摄像头等多源传感器，确保恶劣天气下仍有高精度环境感知；利用深度强化学习模型实时预判潜在风险并快速决策，结合车端与云端数据持续修正地图信息以保证厘米级定位。车企自动驾驶车队累计超200万公里的无人工接管行驶里程，充分验证环境适应性与高度可靠性。

更长远地看，具身智能可以重塑整个工厂的组织形式。机器人可以像移动工位，根据生产计划自由穿梭，随需而动，实现按订单驱动的高度柔性。不仅带来设备利用率的提升，更是生产流程与供应链模式的变革。

参考资料：

[1]袁依格,何卓丰,李威,等.具身智能驱动的智能制造应用发展研究[J].中国工程科学,2025,27(03):67-82.

[2]白辰甲,许华哲,李学龙.大模型驱动的具身智能:发展与挑战[J].中国科学:信息科学,2024,54(09):2035-2082.

[3]任磊,董家宝,曾宪超,等.数字族谱:驱动工业具身智能世界模型[J].中国科学:信息科学,2025,55(07):1748-1765.

[4]曾凯,王耀南,谭浩然,等.AI大模型驱动的具身智能人形机器人技术与展望[J].中国科学:信息科学,2025,55(05):967-992.

[5]薛钦源,万宏.具身智能：范式演进、技术架构与产业发展路径[J].智能制造,2025,(04):16-25.

策划制作：

内容主笔 | 杨昱文，中共党员，上海交通大学电子与信息专业博士，中国工业互联网研究院智能化研究所人工智能研究员，中国计算机协会群星计划专家顾问。工作方面主要从事人工智能领域产业研究和大模型测试相关业务。

参与贡献 | 邱文瀛研究员、傅冰飞研究员和王骁研究员

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