随着人工智能技术的不断进步，具身智能（Embodied Artificial Intelligence）作为一种新的技术方向和研究领域，正在逐步成为学术界和产业界的热点。
01 定义
具身智能指的是一种人工智能系统，它
不仅拥有数字智能，还具备物理形态，并能通过这种形态与环境进行直接交互
。
具身智能的核心在于它的“身体”，这个身体可以是机器人、生物体甚至是虚拟环境，它让智能体能够
通过感官获取关于外界的信息，并通过行动来改变外界环境
。这种交互性是具身智能与传统数字人工智能的本质区别。
具身智能的发展，不仅仅是技术的延伸，更是对现有人工智能局限性的一次革新。
传统的数字人工智能系统，尽管在处理信息和数字任务方面取得了显著成就，但它们缺乏与物理世界的直接联系，这限制了它们在现实环境中的应用。具身智能的引入，能够有效地弥合这一差距。
02 研究与政策
在研究方面，具身智能植根于认知科学的“具身认知”概念，强调身体在认知形成中的重要性。学术界正通过模拟生物智能，如斯坦福大学的“Unimal”实验，来探索具身智能的潜力。这些实验不仅推动了人工智能技术的发展，也为通用人工智能（AGI）的实现提供了新的思路。
具身智能的重要性不仅体现在学术研究上，也得到了政策层面的认可。北京市发布的《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》就提出了探索具身智能等通用人工智能新路径。中国工程院《中国人工智能2.0发展战略研究》也强调了具身智能在人工智能2.0中的重要性。
具身智能的崛起，不仅是技术的自然演变，也是社会与政策环境推动的结果。随着技术的不断进步，具身智能将在未来的人工智能领域中扮演越来越重要的角色。
具身智能与数字人工智能的区别在于其拥有物理形态，能够直接与环境进行互动。
这种互动性使得具身智能的“智能”更多地体现在其适应性和学习能力上。
具身智能的“身体”使得智能体能够感知物理世界的变化，并通过学习和进化来适应这些变化。
例如，一个具有具身智能的机器人在执行任务时，可以根据环境的反馈来调整自己的行为，克服障碍，完成任务。这种能力是传统数字人工智能所缺乏的。
具身智能在执行任务时，不是简单地依赖预设的程序，而是能够根据环境的变化和任务的要求，自主地决定行动方案。这种灵活性和适应性，使得具身智能能够在更广泛的领域中发挥作用。
具身智能的研究是在传统的人工智能研究基础上，更加注重机器人与环境的交互以及机器人自身的学习能力。
学术界的研究重点在于如何让机器人通过与环境的交互来获取知识，并且能够利用这些知识来解决实际问题。
斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）的李飞飞团队在《自然通讯》上发表的《通过学习和进化实现具身智能》一文，提出了具身智能在人工智能进化中的重要性。研究通过模拟虚拟节肢动物“Unimal”在模拟游乐场中的学习和发展能力，证明了身体形态和环境复杂性对智能进化的影响。
清华大学电子工程系教授李星提出了类人的人工智能形成的两个要素：
实体化和繁殖能力
，认为实体化是首要要素。而上海交大教授卢策吾则强调，具身智能具有可达性、可检验性和可解释性，可能是迈向通用人工智能的一个很好的起点。
这些学术界的观点和研究成果，为具身智能的发展提供了坚实的理论基础，并指出了通向通用人工智能（AGI）的潜在路径。
具身智能的重要性已经被提升到政策层面。北京市政府在发布的《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》中，明确提出要探索通用智能体、具身智能和类脑智能等通用人工智能新路径。这些措施不仅体现了政府对具身智能技术发展的支持，也反映了其对未来人工智能发展趋势的认识。
中国工程院《中国人工智能2.0发展战略研究》同样强调了具身智能在人工智能2.0中的标志性地位。报告指出，
具身智能是实现人工智能2.0不可或缺的核心技术之一
，这对于我国乃至全球的人工智能发展都具有重要的指导意义。
政策的支持对于具身智能的发展起到了关键的推动作用，不仅能够提供资金支持，还能够为行业的发展创造良好的政策环境。随着国家层面对具身智能的重视，未来几年，这一领域有望迎来更快速的发展和创新。
具身智能的崛起是学术研究和政策推动共同作用的结果，它不仅代表了一种新的技术方向，更是通向更高级人工智能形态的必经之路。
03 挑战
具身智能作为通向通用人工智能（AGI）的新路径，其研究和实践面临着一系列挑战。
机器人的操作复杂性、长期运行测试的需要、数据安全与隐私问题等都是当前需要克服的难题。
机器人的操作复杂性是具身智能面临的一大挑战。与数字人工智能相比，具身智能需要处理更多的感知输入和动作输出，这要求机器人具备更高的计算能力和更复杂的算法。同时，机器人在执行任务时需要对多模态的感官感知进行融合，如视觉、听觉、触觉等，这进一步增加了技术的复杂性。
长期运行测试是具具身智能发展不可或缺的一环。机器人需要在真实的环境中进行长时间的运行和测试，以确保其在复杂多变的条件下够保持稳定的性能。这种测试周期长、成本高，对于技术的成熟度和市场的接受度都是一个挑战。
数据安全与隐私问题是具身智能应用必须面对的问题。具身智能的发展依赖于大量数据的收集和处理，这其中涉及到个人隐私的保护以及数据安全的保障。如何在充分利用数据的同时，确保数据的安全和隐私的保护，是具身智能产业需要解决的关键问题。
