近年来，随着人工智能和机器人技术的飞速发展，具身智能（Embodied Intelligence）逐渐成为科技领域的热门话题。具身智能不仅赋予了机器人感知、决策和执行的能力，还通过与物理世界的交互，推动了人工智能从“离身”到“具身”的转变。根据2025年具身智能技术应用发展报告，具身智能正在成为推动新质生产力的重要引擎，尤其是在工业制造、服务机器人等领域展现出巨大的应用潜力。

具身智能概述：跨越虚拟与现实的智能新形态

具身智能作为人工智能领域的前沿方向，正重塑着人类与机器交互以及机器与物理世界互动的方式。它打破了传统离身智能仅在虚拟数据空间处理信息的局限，赋予智能体实体形态，使其能通过身体与环境直接交互来感知、学习并执行任务。

从本质上讲，具身智能强调“具身认知”，即智能并非孤立存在于算法和代码中，而是在身体与环境的动态交互过程中涌现。这一概念的核心在于，物理载体对智能体的思维、判断和学习过程有着不可忽视的影响，认知与身体紧密相连，无法分离。

具身智能的物理载体形式多样，涵盖固定底座机器人、轮式（履带式）机器人、足式机器人以及仿生机器人等，其中人形机器人因其高度的泛用性和与人类交互的天然优势备受关注。这些机器人集成了机械工程、电子技术、材料科学以及人工智能等多学科的成果，成为连接虚拟数字世界和现实物理世界的理想桥梁。  

二、技术发展脉络：多学科融合驱动创新      

• 硬件技术的迭代升级

硬件是具身智能的物质基础，其发展水平直接决定了机器人的性能表现。在材料科学方面，高强度、轻量化且具备特殊性能的新型材料不断涌现，用于制造机器人的关节、骨骼和外壳等部件。例如，碳纤维复合材料凭借其高强度、低密度的特性，使机器人在保证结构强度的同时减轻自身重量，提高运动效率和灵活性。在传感器技术领域，从单一模态传感器向多模态传感器融合发展成为趋势。视觉传感器能够让机器人获取周围环境的图像信息，实现目标识别和定位；力觉传感器则赋予机器人感知接触力和压力的能力，使其在操作物体时更加精细和安全；听觉、触觉等多种传感器的融合，使机器人能够全方位感知环境，获取更丰富的信息，从而做出更准确的决策。      

• 软件算法的创新突破

1.强化学习与模仿学习 ：强化学习通过让智能体在环境中不断尝试和探索，根据奖励反馈来优化自身行为策略。在具身智能中，机器人可以利用强化学习在复杂环境中学习如何完成任务，例如在未知地形中自主导航或执行复杂的操作任务。模仿学习则是让机器人通过观察人类或其他智能体的行为来学习任务执行方式。这种学习方式能够加速机器人的学习过程，使其快速掌握复杂技能，减少试错成本。

2.多模态大模型技术 ：多模态大模型整合了文本、图像、语音等多种信息，为具身智能提供了强大的认知能力。在机器人感知环境时，多模态大模型能够对视觉、听觉等多模态数据进行深度融合和理解，使机器人更准确地识别物体、理解场景和解读人类指令。在面对家庭服务场景时，机器人可以结合视觉信息识别家具和物品，同时根据语音指令进行相应操作，如“把客厅的杯子拿到厨房”。      

• 与其他领域的技术融合

1.与自动驾驶技术的协同发展 ：自动驾驶与具身智能在技术实现路径上高度相似，均包含“感知 - 决策 - 规划 - 控制”的算法架构。自动驾驶领域积累的大量技术和数据，如环境感知算法、路径规划策略等，可迁移至具身智能机器人的研发中。车企纷纷布局人形机器人领域，正是看中了两者技术的复用性，这不仅有助于降低研发成本，还能加速人形机器人的技术成熟和商业化进程。

2.与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术的结合 ：VR/AR技术为人机交互带来了新的方式。在具身智能中，通过VR/AR设备，人类可以更直观地对机器人进行远程操控和任务指导。操作人员能够身临其境地感受机器人所处环境，并通过手势、语音等自然交互方式向机器人下达指令。在危险环境作业或复杂任务操作场景中，这种交互方式能够提高操作的准确性和效率，同时保障操作人员的安全。  

三.模型应用全景：解锁多元场景的智能钥匙      

1.工业制造场景的深度赋能

工业制造是具身智能率先实现规模化应用的领域之一。工业生产中，具身智能机器人能够有效应对柔性生产需求，在多品类、小批次的生产模式下，快速响应生产线切换和参数调整。以微亿智造的具身智能工业机器人为例，其基于“眼 - 手 - 脑 - 云”的技术架构，将超精细视觉感知模组、工业AI算法与机器人智能控制相结合，打造出一系列适用于质检、打磨、抓取、搬运及焊接等工作的智能化产品。在3C、汽车、新能源等行业，这些机器人凭借高精度的视觉检测和精准的运动控制能力，实时感知并适应复杂变化的工业环境，大幅提升生产效率和产品质量，降低人力成本和生产周期。 配天机器人则专注于工业机器人及核心零部件的研发，其免示教焊接软件模块基于绎零机器人运动控制引擎，通过视觉检测和感知技术实现对焊接任务的快速识别和自主调整。在船舶制造等行业的小批量、多品种生产场景中，该模块能够自动提取焊缝特征，选择合适的焊接路径规划和工艺参数，无需人工示教即可完成焊接作业，有效满足了柔性化生产需求，提升了工业制造的智能化水平。

2.家庭服务场景的潜力挖掘

随着人们生活水平的提高和对智能化生活需求的增加，家庭服务成为具身智能极具潜力的应用领域。在家庭环境中，机器人需要具备高度的自主决策能力和泛化适应性，以应对多样化且不可预测的任务。虽然目前该领域仍处于发展阶段，但已经取得了一定进展。一些家庭服务机器人能够承担清洁、陪伴、健康监测等任务。扫地机器人通过SLAM导航技术和传感器感知环境，自主规划清扫路径，实现高效清洁；陪伴机器人则借助语音交互和情感识别技术，与家庭成员进行互动，提供娱乐和情感支持。未来，随着技术的不断进步，家庭服务机器人有望集成更多功能，如烹饪、护理等，成为家庭生活的得力助手。   

3.科研探索场景的创新

助力在科研领域，具身智能为研究人员提供了全新的实验平台和研究手段。在机器人学、人工智能、认知科学等学科的交叉研究中，具身智能机器人可以模拟人类或其他生物的行为和认知过程，帮助研究人员深入探索智能的本质和发展机制。在人机协作实验中，研究人员通过观察机器人与人类的互动方式，优化人机交互策略，提高协作效率。在空间探索、深海探测等极端环境科研任务中，具身智能机器人能够代替人类执行危险或难以到达区域的探测任务，为科学研究提供宝贵的数据和信息。   

4.商业服务场景的逐步渗透

具身智能在商业服务领域的应用也逐渐兴起。在零售行业，机器人可以承担导购、货物整理等工作。它们能够通过人脸识别技术识别顾客身份，根据顾客的购物历史和偏好提供个性化的推荐服务；在仓库管理中，机器人可以实现自动化的货物搬运和盘点，提高仓储物流效率。在酒店和旅游行业，服务机器人可以负责接待客人、引导住宿、解答常见问题等，提升服务质量和客户体验。在一些大型活动现场，机器人还可以作为演示引导员，为观众介绍活动内容和展示产品信息，增强活动的互动性和吸引力。

四.前沿模型解析：推动具身智能发展的核心引擎    

视觉语言动作模型（VLA）是具身智能的核心技术之一，它通过将视觉、语言和动作控制相结合，赋予机器人更强的感知和决策能力。Google DeepMind的RT-2模型是VLA的典型代表，它能够从网络数据和机器人数据中学习，将知识转化为机器人控制的通用指令，显著提升了机器人的泛化能力和语义推理能力。

RT-2模型的成功表明，多模态大模型在具身智能中的应用潜力巨大。通过将视觉、语言和动作数据融合，机器人能够更好地理解环境、规划任务并执行复杂操作。未来，随着更多开源数据集（如Open X-Embodiment）的发布，VLA模型的训练效率和泛化能力将进一步提升，推动具身智能技术的广泛应用。

1.Physical Intelligence的π0通用机器人基础模型

Physical Intelligence公司发布的π0通用机器人基础模型，是具身智能领域的重要创新成果。该模型采用了结合大规模网络数据的预训练视觉语言模型（VLM）主干，在高度多样化的机器人数据上进行预训练，然后调整为更强大的视觉语言动作模型（VLA），并针对复杂任务进行微调。基于强大的预训练模型与多源数据集，π0具备零样本学习的任务处理能力，能够在没有见过特定任务的情况下，根据已学习的知识和技能执行任务。经过高质量后训练数据微调后，π0可以完成复杂的多阶段任务，如折叠多件衣物或组装盒子等。这一模型的出现，为通用机器人的发展提供了新的思路和方法，推动了具身智能向更加智能化和通用化的方向迈进。      

2.SeeDo视觉语言动作模型

在《VLM See, Robot Do:通过视觉语言模型从人类演示视频到机器人行动计划》中提出的SeeDo模型，专注于解决从人类演示视频中提取机器人任务计划的问题。该模型由关键帧选择模块、视觉感知模块和VLM推理模块组成。关键帧选择模块通过检测手速选取关键帧，确保不会错过重要动作；视觉感知模块利用开放词汇目标检测器提取初始帧中的对象边界框，并借助分割一切模型（SAM2）进行视频跟踪；VLM推理模块使用链式思考提示生成任务规划步骤。在长距离抓取任务的实验中，SeeDo模型在任务成功率、最终状态成功率和步骤成功率等指标上均优于其他视频理解模型，展现出良好的性能。尽管SeeDo模型仍存在动作空间有限和空间智能不足等问题，但为视觉语言动作模型在具身智能中的应用提供了有益的探索和实践经验。  

3.UniAct 动作框架

清华大学等机构提出的具身通用动作框架 UniAct，基础模型远超OpenVLA。UniAct 旨在构建一个离散的通用动作空间，将各种具身形态驱动的动作提炼为共享的潜在原子行为，用向量量化码本实现，每个向量嵌入代表一种通用原子行为。与以往通过推断视觉状态变化构建通用潜在动作的方法不同，UniAct 的通用动作空间避免了外部因素干扰，不受时间间隔影响，更加理想 。使用包含多个异质数据集的综合集合训练模型，以行为克隆损失为基础，根据动作标签性质选择合适的损失函数，如离散动作选交叉熵，连续动作选均方误差等。训练时，通用动作码本和通用动作提取器同时更新，而异质头部根据特定领域采样批次更新，学习全局共享参数和特定任务组件。

五.挑战与展望：砥砺前行，拥抱未来      

• 面临的挑战

 1.数据难题：

高质量机器人数据集的缺失是具身智能发展的一大障碍。收集真实世界的机器人数据不仅耗时费力且成本高昂，而仿真数据又存在与现实差距（sim-to-real gap）的问题，难以完全模拟真实场景中的物理现象和复杂情况。目前开源的机器人数据集质量参差不齐，缺乏统一的数据采集基准，无法满足跨场景、跨任务的通用机器人训练需求。

 2.模型能力局限 ：

现有的多模态大模型在语言、视觉、触觉等多模态融合感知方面仍处于发展阶段，融合能力尚浅，难以支撑机器人在开放场景中的稳定运行。在复杂环境和长周期任务执行中，模型的知识转移和泛化能力不足，任务规划器难以适应通用场景，导致机器人在面对新情况时表现不佳。

 3.技术路线不确定性：

具身智能领域目前技术路线众多，如分层模型和端到端模型等，每种技术路线都有其优势和局限性，尚未形成明确的主导技术路线。这使得企业和研究机构在技术研发方向的选择上存在一定困惑，增加了研发风险和成本。

 4.伦理与安全问题：

在商用和家用服务场景中，机器人的“失效成本”极高。一旦发生故障或行为异常，可能会对人员安全和财产造成严重损害。因此，确保机器人的安全性和符合伦理道德规范成为具身智能发展必须解决的重要问题，需要建立完善的技术标准和监管机制。      

• 未来展望

作为国内领先的四足机器人公司，宇树科技（Unitree Robotics）在具身智能领域进行了积极探索。其产品如Unitree Go1和A1不仅具备高动态运动能力，还能够通过多模态传感器实现环境感知和自主导航。宇树科技的机器人已经在巡检、物流、救援等领域得到了广泛应用，展示了具身智能在工业和服务场景中的巨大潜力。 宇树科技的成功得益于其在运动控制、环境感知和人机交互等方面的技术积累。通过将强化学习与机器人控制相结合，宇树科技的机器人能够在复杂环境中自主学习和优化行为，展现出强大的自适应能力。未来，宇树科技计划进一步拓展其机器人在家庭服务和商业服务中的应用，推动具身智能技术的普及。

尽管具身智能面临诸多挑战，但发展前景依然广阔。在技术突破方面，随着人工智能、机器人学、材料科学等多学科的协同创新，新的算法、模型和硬件技术将不断涌现。研究人员将致力于提高多模态大模型的融合能力和泛化能力，突破数据获取和处理的瓶颈，优化机器人的感知、决策和控制能力。在应用拓展方面，具身智能机器人将逐渐渗透到更多行业和领域，从目前的工业制造、家庭服务、商业服务等领域向医疗保健、教育培训、娱乐等领域延伸。在医疗手术中，机器人可以辅助医生进行精准操作；在教育领域，机器人可以作为个性化学习伙伴，为学生提供定制化的学习服务。随着技术的成熟和成本的降低，具身智能机器人有望实现从专业领域向大众消费市场的普及，成为人们生活中不可或缺的一部分，深刻改变人类的生产生活方式，推动社会的智能化发展进程。