#AI 概念 一口气带你了解 AI 新概念 具身智能 Embodied Intelligence ，随着AI的发展，机器人领域迎来越来越多的技术突破，而具身智能也越来越受到重视？www.lksr.net {alertInfo}
本文由人工编写审核，非AI生成内容，请放心观看！
{getToc} $title={文章目录}
## 具身智能（Embodied Intelligence / Embodied AI）
## 来源 source
Rodney Brooks（麻省理工学院 MIT）认知科学家最早提出：他在 1990 年代提出一种“具身智能体”（Embodied Agents）理论，反对当时主流的“先建好世界模型再行动”的 AI 方式，主张智能要从与环境的实时交互中诞生。
“具身认知”（Embodied Cognition）理论，认为人类的智能不仅依赖大脑，还严重依赖身体与环境互动。
理论反对“心智=计算”的经典观点，强调 感知-行动-环境 循环中的学习与理解。
## 什么是具身智能？
具身智能指的是赋予 AI 一个物理或虚拟“身体”，使其能通过感知（视觉、触觉等）与行动（移动、操控等）来主动探索与理解环境。与传统只处理文本、图像或音频的“大模型”相比，即所谓的“离身智能”——如 ChatGPT、AlphaGo——具身智能可以直接作用于物理世界。
具身智能通常由以下几个模块驱动：
- 感知（Perception）：通过摄像头、触觉传感器、深度传感等感知环境；
- 决策与规划（World Model、智能决策）：构建环境内模型，推演可能行动；
- 行为执行（Action）：在环境中实际执行操作如抓取、移动等；
- 反馈与学习（Feedback + Reinforcement Learning）：通过真实或模拟交互不断优化行为策略。
## 核心作用：让 AI 能真实感知和影响现实世界
传统 AI（如 ChatGPT）仅能处理文字、图像等静态、虚拟信息，但无法实际“做事”。具身智能赋予 AI 身体、感官与行为能力。作用描述
主动学习 不再依赖静态数据集，而是通过与环境的交互自主探索和学习
物理理解 能感知空间、物体属性、因果关系，更贴近人类理解
实时决策 在动态场景中进行连续的观察-计划-行动
任务执行 能执行复杂、长链条的操作任务，而非仅作语言回答
## 应用领域
家用服务机器人：洗碗、打扫、整理房间
人形机器人：与人协作、搬运、导览（如 Figure 01, Tesla Bot）
物流与仓储：搬运、分拣、自动补货（如 Amazon warehouse robots）
医疗机器人：手术辅助、老年照护、康复训练
工业制造：柔性生产、自动装配与检
人形机器人：与人协作、搬运、导览（如 Figure 01, Tesla Bot）
物流与仓储：搬运、分拣、自动补货（如 Amazon warehouse robots）
医疗机器人：手术辅助、老年照护、康复训练
工业制造：柔性生产、自动装配与检
人机交互
自然语言 + 动作结合：你说一句“把桌子擦干净”，AI 机器人能理解并完成
多模态协同决策：融合视觉、语音、触觉信息来作出决策，更自然地与人交流
自然语言 + 动作结合：你说一句“把桌子擦干净”，AI 机器人能理解并完成
多模态协同决策：融合视觉、语音、触觉信息来作出决策，更自然地与人交流
## 总结
所谓具身智能，值得使得大模型为核心的机械或者智能，拥有通过感知外界的能力，不仅仅是具体的数据，同时通过外部的物理和实时情况，包括环境等因素来自主决策其行为。
从中我们可以看出，AI 大模型从以前的黑盒机制，正在被进一步的解剖，它的行为控制能力，正在被更加精细化，从仅仅依赖数据处理，到目前的能够依赖数据，外部环境，外部物理定律，实际情况等，来更加精细的控制自身行为。