当我们谈论 AI 时，往往默认“智能存在于模型中”。而具身智能提出了一个更激进、也更困难的观点：没有身体，就没有真正的智能。

近两年，随着大模型、机器人、自动驾驶的快速发展，“具身智能（Embodied Intelligence）”开始频繁出现在论文、报告和产业讨论中。但它并不是一个新概念，也不是“给大模型装上机器人身体”这么简单。

本文基于学术综述
《Embodied Intelligence: A Comprehensive Survey on Advancements, Challenges, and Future Perspectives》尝试用通俗但不失严谨的方式，系统回答三个问题：

1. 具身智能到底在研究什么？
2. 当前学界已经走到哪一步？
3. 为什么这条路注定困难，却无法绕开？

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一、什么是具身智能？先打破一个常见误解

很多人第一次听到“具身智能”，会下意识理解为： 让 AI 拥有一个“身体”，比如机器人

但在学术语境中，这个理解只对了一半。

更准确的定义是：具身智能是一种认为“智能产生于身体、感知、行动与环境持续交互过程”的智能观。

这意味着：

• 智能不只是推理或计算能力
• 环境不是被动输入，而是智能系统的一部分
• 行为本身会反过来塑造认知

与传统 AI 的核心差异

传统 AI	具身智能
智能 ≈ 算法与模型	智能 ≈ 交互过程
输入 → 计算 → 输出	感知 ↔ 行动 ↔ 学习
环境是外部条件	环境是智能的一部分

这也是为什么具身智能长期与认知科学、机器人学紧密相关，而不是单纯的算法研究。

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二、具身智能是如何“被实现”的？

这篇综述并没有用“模型规模”或“参数量”来组织内容，而是按智能闭环来拆解技术路径，这一点非常关键。

1️⃣ 感知：从物理世界获取信息

具身智能面对的是：连续的、高噪声的、多模态的真实信号

包括但不限于：视觉、触觉、力觉、听觉

核心难点不在“看见”，而在于：如何把复杂的物理信号，转化为可用于决策和学习的表示。

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2️⃣ 行动与控制：智能不是“输出指令”

在具身系统中，行动不是一次性决策，而是：在不确定环境中不断试探、根据反馈实时修正

因此常用方法包括：

• 强化学习

• 模仿学习

• 运动规划与控制理论

论文特别强调：没有行动闭环的系统，只是感知系统，不是智能体。

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3️⃣ 学习：为什么“学会”如此困难？

综述系统比较了三类主流学习范式：

• 强化学习（RL）：能探索，但样本成本极高

• 模仿学习（IL）：效果好，但依赖高质量人类示范

• 自监督 / 世界模型：近年来最被看好的方向，用于理解环境结构

结论非常清晰：单一学习范式无法支撑通用具身智能，融合是必然选择。

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4️⃣ 仿真与现实：无法回避的“现实差距”

这是整篇综述反复强调的核心问题之一。

• 真实世界试错成本太高

• 仿真环境不可避免存在偏差

于是产生了经典问题：在仿真中学到的能力，能否可靠迁移到真实世界？

目前的答案是：👉 部分可行，但远未解决。

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三、具身智能为什么这么难？（真正重要的一部分）

这篇综述最大的价值之一，在于它非常克制，没有技术乐观主义。

挑战一：泛化能力不足

• 学到的是“特定场景技能”

• 稍微换环境就失效

 挑战二：数据极其昂贵

• 没有“互联网规模”的交互数据

• 每一次试错都要时间、设备和成本

 挑战三：长时序决策能力薄弱

• 难以拆解复杂目标

• 缺乏真正意义上的“规划—执行—修正”能力

 挑战四：评测体系不成熟

• 缺乏统一 benchmark

• 很难客观比较“谁更智能”

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四、未来方向：具身智能会往哪里走？

综述在最后给出了一个相对清晰的研究趋势判断：

1️⃣ 世界模型将成为核心基础能力→ 让智能体“理解环境”，而非只做反应

2️⃣ 多模态与身体建模深度融合→ 感知、控制、认知不再割裂设计

3️⃣ 更接近真实世界的训练范式→ 从玩具环境走向复杂现实

4️⃣ 跨学科融合不可避免→ AI × 机器人 × 认知科学 × 神经科学

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五、为什么说它是“具身智能的入门必读”？

因为这篇综述：

• 不站队某一家模型或公司

• 不制造“马上就要通用智能”的幻觉

• 清楚告诉你：这条路很长，但绕不开

一句话总结这篇文章的立场：如果智能终将进入真实世界，那它就必须面对身体、环境和不确定性带来的全部复杂性。

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结语

在大模型高度抽象、快速迭代的今天，具身智能像是一条“反直觉”的道路：它更慢、更贵、更难规模化。

但正如这篇综述反复强调的那样：一旦 AI 需要真正“做事”，而不仅是“回答问题”，具身智能就不再是可选项。

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