具身智能研究综述：从理论框架到未来图景
文章目录
- 具身智能研究综述：从理论框架到未来图景
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- 一、定义与核心特征
- 二、关键技术体系
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- 2.1 感知-运动融合技术
- 2.2 认知架构
- 2.3 强化学习进展
- 三、发展历程与里程碑
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- 3.1 理论奠基期（1990-2005）
- 3.2 技术探索期（2006-2015）
- 3.3 快速发展期（2016-2025）
- 四、主要研究机构与方向
- 五、应用场景与产业价值
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- 5.1 工业领域
- 5.2 危险环境作业
- 5.3 医疗健康
- 六、未来趋势与挑战
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- 6.1 技术突破方向
- 6.2 核心挑战
- 6.3 产业预测
- 七、总结与展望
一、定义与核心特征
具身智能（Embodied Intelligence）是指智能体通过物理实体（如机器人）与环境进行动态交互，在感知-行动闭环中自主学习并适应复杂场景的智能范式。其核心特征包括：
- 物理具身性：必须依托实体载体（如人形机器人、机械臂）与物理世界直接交互[1]
- 环境交互性：通过传感器-执行器闭环实现实时感知与动作反馈[2]
- 自主学习性：无需预编程即可从交互经验中提炼环境模型与决策策略[3]
- 情境适应性：能应对非结构化环境中的动态变化（如地形突变、物体干扰）[4]
与传统AI的关键差异在于：具身智能强调"做中学"（Learning by Doing），而纯软件AI侧重"数据中学"（Learning from Data）；前者需要处理物理定律约束（如重力、摩擦力），后者仅需处理数字信息[5]。
二、关键技术体系
2.1 感知-运动融合技术
- 多模态传感器融合：
- 视觉-触觉融合：RGB-D相机与力传感器数据关联[6]
- proprioception（本体感知）：关节角度、肌电信号实时采集[7]
