一、具身智能的定义与核心挑战
具身智能将大语言模型的推理能力与机器人的物理交互能力相结合。机器人不仅能听懂自然语言指令，还能将其拆解为可执行的物理动作序列。语义理解到低层运动控制的鸿沟是当前最大的技术挑战。
一）视觉语言行动模型的进展
机器人通过观察视频和人类演示来学习操作任务。模仿学习结合强化学习使机器人可以泛化到未见过的物体和环境。数据量的匮乏是制约具身智能规模化的主要瓶颈。
二）仿真平台的加速效应
高保真物理仿真环境可以在虚拟世界中进行数百万次的试错学习。领域随机化技术弥合了仿真与现实的差距。开源仿真平台和标准化任务集正在加速全球具身智能研究的协同进步。