摘要：具身智能（Embodied Intelligence）是一种新兴的人工智能理念和技术，通俗来说，就是让机器通过身体与环境的互动来学习和理解世界，就像人类通过身体感知和行动来认识世界一样。“具身”强调的是身体的重要性。人类的认知和学习离不开身体，比如我们通过触摸
具身智能（Embodied Intelligence）是一种新兴的人工智能理念和技术，通俗来说，就是让机器通过身体与环境的互动来学习和理解世界，就像人类通过身体感知和行动来认识世界一样。“具身”强调的是身体的重要性。人类的认知和学习离不开身体，比如我们通过触摸感受物体的温度和质地，通过行走了解空间的距离。具身智能就是要让机器也拥有类似的身体体验。
具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，强调智能体通过身体与环境的动态交互实现自主学习和进化，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。今年，具身智能首次被写入我国政府工作报告。那么，它是否有可落地的应用场景，它是“伪赛道”吗？我们下面就来解读一下。
在具身智能的研究中，主要的算法路径分为分层方法和端到端方法。
分层方法是一种将任务分解为多个层次的架构，每一层负责不同的功能，通过逐层传递信息来完成复杂任务。其典型代表是Figure AI的模型。这个模型分为三层：第一层是策略控制系统（SLC），位于最高层，负责任务规划和宏观决策。第二层是环境交互控制系统（ELC），负责环境感知和动作规划，根据具体环境信息生成合理的动作序列。第三层是行为控制系统（PLC），位于最低层，通过传统控制算法输出具体的控制信号，将规划转化为实际的物理动作。这类模型的优点是不同层次的功能可以分别优化和调整，便于团队分工。而且各层级可以独立迭代和进化，确保系统在复杂任务下的稳定性和表现。但需要协调多个层级，增加了系统的复杂性和调试难度，也影响决策的连贯性和准确性。
端到端方法通过单一神经网络，将输入（如视觉、语言、环境信息）直接映射为输出动作，省略了中间的手工特征提取和任务分解步骤。其典型代表是谷歌的RT-2模型。此类模型能够直接从大量数据中学习复杂的模式和规律，适应多种任务和环境。但其需要海量的高质量数据和强大的计算能力来训练模型。同时，由于模型是一个“黑盒子”，难以解释其决策过程。
Figure AI模型已经在物流包裹处理和分类任务中展现出强大的能力，能够实现高精度、高适应性的操作。这种能力使其在劳动力短缺的制造业和物流行业具有显著的应用价值。此外，在家庭环境中，搭载Figure AI的Helix的机器人能够通过自然语言指令完成各种任务，如抓取物品、使用抽屉和冰箱等。这表明其在家庭服务领域的巨大潜力。而RT-2能够执行复杂的多步推理任务，例如根据指令将物品放到特定位置或识别特定人物。可以说，随着技术的成熟和成本的降低，具身智能有望在更多垂直领域实现规模化应用，包括工业制造、物流、医疗、家庭服务、公共安全等多个领域。
以下是具体的应用场景分析：
1.工业制造
具身智能在工业制造领域已经取得显著进展，主要用于自动化装配、焊接、喷涂、搬运等任务。例如，特斯拉的Optimus人形机器人已经在工厂内执行任务，展示了其在复杂工业场景中的应用潜力。此外，国内企业也在积极探索，如微亿智造推出了面向工业场景的具身智能解决方案。
2.物流与仓储
在物流领域，具身智能机器人被用于自动化分拣、搬运和配送任务。例如，Figure AI的人形机器人在宝马工厂的成功应用，验证了具身智能在物流场景中的可行性。此外，AMR（自主移动机器人）也在仓储物流中广泛应用，显著提高了物流效率。
3.医疗保健
具身智能在医疗领域的应用包括康复机器人和手术辅助机器人。康复机器人通过精准控制辅助患者进行康复训练，提升康复效果。此外，人形机器人也逐渐在医疗保健领域普及，用于陪伴和护理患者。
4.家庭服务
人形机器人是具身智能在家庭服务中的重要载体，其应用场景包括家务劳动、陪伴老人和儿童等。例如，宇树科技推出的Unitree G1人形机器人，凭借低成本优势，推动了机器人从B端向C端的渗透。未来，随着技术的成熟和成本的降低，人形机器人有望在家庭服务领域大规模应用。
5.公共安全
在高风险场景中，具身智能机器人被用于执行危险任务，如废弃核电站处理、危险品排爆、消防救援等。这些机器人通过多模态感知和自主决策能力，能够有效替代人类执行高危任务。
6.教育与科研
具身智能在教育领域的应用包括科研教育和智能教学辅助。例如，北京计划在科研教育、工业商业和个性化服务领域落地超100项规模化应用。此外，具身智能机器人也被用于高校和科研机构的实验教学中。
7.农业与建筑
具身智能机器人在农业和建筑领域的应用包括复杂地形探索、作物种植管理、建筑施工辅助等。例如，履带式机器人适用于复杂地形，能够有效提升农业和建筑领域的自动化水平。
8.交通与自动驾驶
具身智能技术也在交通领域得到应用，如特斯拉的L4全自动驾驶车辆已经在部分地区运营。此外，大疆的无人机在深圳实现外卖配送，展示了具身智能在交通领域的多样化应用。
传统AI通常在静态和结构化任务中表现较好，而具身智能对环境的依赖更强，更适合动态、多变的场景。根据行业分析，全球具身智能市场预计将在未来几年内快速增长。到2026年，中国人形机器人市场规模有望突破200亿元。到2027年，中国具身智能市场规模预计将达到2259亿元。随着技术的成熟和成本的降低，具身智能有望在更多垂直领域实现规模化应用。
尽管具身智能具有巨大的潜力，但目前仍面临一些挑战，例如没有“王炸”的商业化落地场景、数据与算法的闭环尚未完全建立等。然而，这些挑战并不意味着具身智能是“伪赛道”，而是表明其仍处于发展的初级阶段，需要学术界和产业界共同努力来推动其发展。
来源：数字化企业