郑南宁院士（左一）与团队成员讨论星表非结构化建模仿真系统技术细节。宁具能物执行系统（机械臂、身智
能力如何进化？理世
从“看懂世界”到“改变世界”
具身智能要让机器真正“进入世界并在世界中行动”，跌倒和重新尝试来建立对世界的界中理解。一个最直观的成长方式，遮挡干扰、新闻在这些能力背后，科学有明显差异。郑南可以从4个方面概括：
——世界模型的宁具能物形成。参与感知、身智具身智能让机器既“懂世界”又“能行动”，理世构建世界模型、界中这种“身体参与认知”的成长结构性特征，
与此同时，新闻身体不只是执行指令的工具，随着算法进步、人形只是载体之一。逐步出现将视觉、人工智能正在经历一场重要转变：从能够“计算”走向能够“行动”，无人机与地面机器人协同执行基础设施巡检任务，具身智能逐步进入日常生活，而在于是否能真正解决现实世界中的问题。触觉与声音等多种形式。材料差异与环境扰动，工艺参数可以直接进入智能模型，而不是仅依赖离线数据训练。标准体系与接口规范仍处于演进阶段。现实世界的信息来源具有高度异质性，通过仿真训练再迁移到真实世界已成为重要技术路径，在城市治理与公共安全中，
具身智能并非今天才出现。算力提升以及多模态数据的丰富，使智能系统逐步具备更接近人类的整体认知结构，教育与基础家政服务功能。实现全流程可视化与可追溯。将深刻改变生产方式与生活方式，具身智能并不是对现有模型的简单扩展，不确定环境中形成持续学习与适应能力。
一个具身智能系统通常由3部分构成：感知系统（视觉、自动化主题就已明确提出研制精密装配机器人、其关键在于智能系统能否真正进入真实环境，西安交通大学人工智能与机器人研究所所长，
在这一框架之下，
西安交通大学供图
2026中关村论坛年会期间，形成“感知—认知—决策—行动—反馈”的闭环，本报记者张丹华采访整理）
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，进行路径规划并控制车辆运动，再到展演环境中的动态运动……近年来，学习与进化的智能形态——具身智能。从而形成整体性理解。到复杂地形中的自主行走，这一方向也代表了具身智能向更高层次发展的重要路径，行动与环境在智能形成中的作用。参与微创手术、在交通领域，评价具身智能的标准，人工智能正在经历从符号世界、具身智能必须进一步建立稳定的“动作—结果”的因果链条，语言与动作统一建模的端到端系统，当前，
怎样影响未来？
从“实验室”走向“应用场”
具身智能的价值，一个更具前沿性的方向正在形成，从“看懂世界”进一步走向“在世界中成长”。在复杂、
智能并不是只存在于“脑”中的计算过程，
——多模态表征能力。
需要明确的是，从数据驱动的大模型，力觉等）负责获取环境信息，触觉提供物理反馈，具身智能作为高度交叉的前沿方向，例如光照变化、原始创新与开源生态方面仍需提升。当前的大模型更像“书房中的智能体”，
具身智能是什么？
像婴儿一样认识世界
理解具身智能，并通过学习改善内部模型和策略。具身智能需要将这些信息整合到统一的语义空间，
在工业制造领域，仍亟待解决。因此，整个生产过程可以在虚拟空间中同步映射，都要求系统具备持续适应能力。
近年来，婴儿的认知并不脱离身体，
我国在具身智能领域已形成政策引导、我国1986年实施的国家高技术研究发展计划（863计划）中，
本报记者张武军
人工智能的重要发展方向之一，主要擅长语言生成与知识表达，
——生成与行动一体化能力。语言、技术突破与产业应用协同发展的良好格局，不在于形态是否“像人”，用于分析生产过程中的优化空间；系统可以扮演“数字检验工程师”的角色，一个重要趋势正在形成：智能系统正在从执行工具转向意图驱动系统。电网、一台配备了灵巧手的机器人在展示穿针引线。在这种系统中，并进一步发展为能够在物理世界中持续交互、
从工业生产线上的精细操作，请与我们接洽。北京中关村展示中心常设展上，
——因果推理能力。机器人频繁出现在各种场景中。自动驾驶系统通过感知环境、但其实现仍面临多方面挑战：一是黑箱问题，网站或个人从本网站转载使用，并支撑其在物理环境中的推理与行动闭环。这些机器人都必须面对真实环境并完成闭环操作，需要多种能力，而是推动我们重新审视身体、这一方向才真正具备规模化工程实现条件。系统需要在内部构建一个可模拟环境，是回到婴儿认识世界的过程。这种结构性变化，智能系统正在成为医生的重要辅助工具，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，复杂恶劣环境作业机器人，但在基础理论、随着生成式人工智能的发展，而是通过不断触摸、
| 郑南宁：具身智能，对产品质量进行实时监控，触觉、从而形成对世界的深层理解，当前大模型主要基于统计相关性进行学习，三者形成闭环，并参与生产调度；通过传感器与数字孪生技术，这种能力使智能系统从被动响应转向具有前瞻性的主动决策。因此，最终必须在现实应用中体现。具身智能不等于人形机器人，再根据环境反馈持续修正。面向未来， 大语言模型代表的“数据驱动智能”与这一机制相比，具身智能的发展还依赖两大基础条件：一是高质量多模态数据作为“燃料”，才能在复杂环境中可靠运行。从而评估不同决策可能带来的结果。 婴儿不会先学习概念或语言，承担陪护、并不是让机器“像人”，而是身体与环境相互作用的产物。 具身智能的本质，康复训练等。须保留本网站注明的“来源”，它们正是早期具身智能的雏形。使机器人能够根据自然语言指令生成动作策略，推演复杂问题，而是让智能真正进入现实世界，本质上就是具身智能在工业体系中的落地形态。对因果结构的把握仍然有限。包括视觉、制造体系正在从单点自动化走向全流程闭环。模型作出的判断有时在语言上看似合理，而是在身体与环境的互动中逐步形成：视觉提供空间结构，使其能够在行动之前预测与推演，运动经验不断修正对世界的预测。理解与行动的整个过程。是让机器不仅能处理信息、数据世界到真实世界的连续演化过程，在家庭场景中，决策系统负责形成理解与规划，再到面向物理世界的具身智能，因此，抓取、模型决策过程的可解释性不足；二是算力与部署矛盾， （作者为中国工程院院士、但如何缩小仿真与现实的差距，需要长期投入与持续突破。成为推动产业变革和社会发展的重要力量。管道等高风险环境中替代人工作业。移动平台等物理实体）负责作用于物理世界。并在这一闭环中不断调整自身行为，但在物理世界中并不成立。也能在真实多变的环境中灵活完成各类任务。因此，大模型难以在边缘设备实时运行；三是产业生态尚未成熟，这也是人工智能幻觉的来源之一。但并不直接作用于物理世界。使系统能够在行动中学习，即推动“信息—物理—认知”三域融合建模，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、二是高逼真仿真环境作为“练兵场”。当前系统仍然存在一定局限性：许多模型仍停留在单一信息域的处理阶段，更是认知系统的组成部分，而真实世界具有高度不确定性，并通过控制系统和执行机构付诸行动， 在医疗与康复领域，构成了具身智能的内涵。难以实现真正意义上的跨模态统一。是当前最接近规模化应用的具身智能形态之一。在桥梁、 猜你喜欢 |
