身智能：现状、挑战和未来尊龙凯时新版APP首页具

作者：尊龙凯时主编更新时间：2025-08-01 点击数：

　　感知领域◇=▼=◇：当前传感器在灵敏度和稳定性方面仍有待提高-▷，在复杂环境下△◁，如强光•◆▷、黑暗▷-=…★、电磁干扰等条件中▽▼，传感器的性能容易受到影响★◆▷☆▪▷，导致数据采集不准确▪◁。多传感器融合技术虽然取得了一定进展■▲▲▼，但在数据融合的实时性和准确性上还存在问题△◇…▪◆△，不同类型传感器的数据格式和频率差异较大▷◆，如何高效地将这些数据融合为统一的信息表示是一大挑战●▼▷▷☆▲。此外■•，数据编码和处理的效率也制约着具身智能的发展★▼◆◁-•，大量的感知数据需要快速处理和分析○★◁▽▷◇，现有的计算架构和算法难以满足实时性要求◇▷。

　　各领域之间的知识体系和研究方法存在较大差异△▼■◇▼，创新点与应用价值◁▼•▲：该项目创新性地将区块链技术应用于军事后勤物资管理▷◁◆=，通用模拟器如 Isaac Sim••◁◇、Gazebo 等▪•◁，短期目标是提升现有军事机器人的性能▷=！

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　　随着对智能本质研究的深入◆▲，研究者逐渐认识到身体与环境的交互在智能发展中的关键作用▽▼●，具身智能的理念由此逐渐形成•▼◁○•。20 世纪 80 年代□▽◁•●▷，RodneyBrooks 提出 □▲-◆•“无表征的智能■★◇▷” 观点=◁，强调智能行为可以在没有复杂内部表征的情况下通过与环境的实时交互产生△☆△▽□◁，这一理论为具身智能的发展奠定了重要基础尊龙凯时新版APP首页▪★▽•…◁。他设计的六足步行机器人 ★◁“Ghengis▲●”◁▪★◇▷◆，通过简单的行为模块组合实现了稳定的行走○○◇，展示了具身智能的可行性=▪●-▼，引发了学界对具身智能的广泛关注▲◁…●。

　　有助于提升具身智能在复杂环境中的适应性尊龙凯时新版APP首页△▼=◁•。美国国防部通过组织跨学科的研究团队和项目■…▽▷○▲，加速知识共享和技术创新★●●。迅速寻找掩护并规划新的运输路线◇▲●◁-•。

　　运动领域▽…：提升机器人的敏捷性面临着执行器响应速度和能量传输效率的限制=-▼，传统的电机驱动方式在快速动作时容易出现抖动和能量损耗过大的问题◆●-▼•。机器人的耐力提升则受限于电池技术和能源管理系统★▪□▷，目前的电池能量密度较低☆■•◁◁★，无法满足机器人长时间连续工作的需求△▼●◆▪▲。实现机体的自主生长在材料科学和制造工艺上存在巨大挑战○▷•●▪，如何开发出能够根据环境变化自主调整结构和功能的材料▲●，以及如何实现这种材料的精确制造▼△☆，都是亟待解决的问题▼▽•★▲。

　　搭建通用的研究平台•=△，会议吸引了 28 位来自全球多个领域的顶尖研究人员参与★□，提前发现问题并优化机器人性能▷=•☆。未来具身智能的发展将呈现短期□○、中期和长期的不同目标••★！

　　在虚拟环境中测试机器人的作战策略▪★★◁-…、训练士兵与机器人的协同作战能力等△◇▼□•，EI 将主要用于优化现有机器人架构=▼-◇，促进了知识的交叉融合和技术创新■▽◆◁。提高具身智能系统的性能和实用性■•。初步搭建了基于深度学习的目标识别与路径规划算法框架▼■。2022 - 2024 年▲-◇▷▷■：通过强化学习和模拟训练△△▽○•？

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　　2024 - 至今◆△：项目进入实地测试阶段▷-☆●，在模拟战场的实地测试中…○-，机器人成功完成了多次物资运输任务◇★=◁。不断优化机器人与物资管理系统的协同工作能力▪△-身智能：现状、挑战和未来，预计在 2026 年投入实际军事行动试用☆-…•。

　　具身智能的发展历程是一部融合多学科智慧☆○•-●、不断突破创新的历史◇□□…◁■，其概念的萌芽可以追溯到人工智能发展的早期阶段=★。在人工智能发展初期△▲▲，研究主要聚焦于抽象的符号处理和逻辑推理▪◇●▲，试图让计算机通过程序实现人类的智能行为-◆…-，但这种方式在处理实际物理世界的复杂问题时遭遇了困境▼◁。

　　通过模拟各种战场环境◁△△☆，在这期间==▼◆▲，他们的专业领域涵盖软机器人◆▲、运动控制▲◆▪■、生物力学▪-○、机械工程★▼、控制理论■▪◁、系统生物学▪□●◇、物理学▲▷、数学▪••…□、计算机科学和生物伦理学等▽△▲◆？2021 - 2022 年●◇☆：完成项目的前期规划与技术预研△•■…。

　　研讨会■○▼。此次研讨会由美国国防部研究与工程副部长办公室基础研究处赞助★▽◁▪▼，规格高▷▽△▷、专业性强=◇☆△，旨在全面深入地探讨具身智能领域的研究现状▷•▪、挑战▷◇■▼△、机遇□▷▪▷●◇、发展轨迹以及应用方向等关键问题▽•◇▽●•，为该领域的未来发展提供指引▷▷◇▽□■。

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　　使得不同领域的研究难以有效整合▼=▽◆■◇，建筑物密集-◇▪…▷、地形多变且人员流动大○▽▼◇△，以更好地衡量具身智能技术在军事应用中的效果……▷▷=，基于真实场景的模拟器如 AI2 - THOR▪▷•…◁…、Matterport 3D 等◆◇◇●◁◆，更贴近实际应用需求■●▷○，一些高校和研究机构在国防部的支持下=▪…▷，推动具身智能技术的快速发展●=•★•。减少因物资运输不畅导致的作战延误-▽？

　　在软件算法层面●★•=▷-，机器学习尤其是深度学习的兴起★▷，为具身智能的发展注入了强大动力•□☆☆○。深度神经网络在图像识别◇=、语音处理等领域取得的巨大成功▼■▼◆•，被广泛应用于具身智能系统中☆•▪●，提升了机器人的感知△☆●◇□▲、学习和决策能力▼•△▷□。例如□=•…○，在视觉导航任务中□▲，基于深度学习的算法能够让机器人更准确地识别环境特征-★▼，规划出合理的行动路径◆○▽◁。

　　具身机器人涵盖多种类型▼…，固定基座机器人精度高但活动范围受限▷◆▽☆□●，常用于实验室自动化和工业制造○◇□▲◁；轮式机器人移动效率高•▷☆◇，在物流和巡检领域应用广泛▲=□…○△；履带式机器人越野能力强☆◆△，适用于复杂地形作业○▪■●；四足机器人稳定性好■▲=-●，可用于救援和军事等场景▪•■▲▷；人形机器人能够模仿人类行为▪△△▼•，在服务和协作领域潜力巨大▼■=▲□□；仿生机器人则通过模拟生物形态和运动方式…=□-▼，在特定任务中表现出色◆□◇★…-。像波士顿动力的 Atlas 人形机器人★◆•，在研发过程中就受益于美国国防部相关项目的支持◆●尊龙凯时超级高清投影仪。，其出色的运动控制和平衡能力○…•-▲，使得机器人在复杂环境下执行任务的可能性大幅提升•◇□。此外◁•■•▽，美国国防部资助研发的一些仿生机器人…◆，模拟昆虫或动物的运动方式▽▷○，在侦察■◆◇-▷、探测等军事任务中展现出独特优势◁○▲△-。

　　背景▽△：军事后勤保障在战争中至关重要★▲▲◆◆=，传统后勤运输依赖大量人力=◆▲■，在复杂战场环境下效率低且风险高▲◁……□●。为解决这一问题◆★…◆•●，美国国防部资助该项目●-▼◆-，旨在利用具身智能技术实现物资运输的自动化和智能化•□•。

　　再到模仿人类形态和行为的人形机器人=△•★，阻碍了具身智能的整体发展▲■••。极大地促进了具身智能领域的技术创新和发展◇●。进入 21 世纪□□◆，与具身智能机器人协同工作☆▷。确定了基于强化学习和区块链技术的研究方案▷○△☆-。但不同学科之间的沟通和协作仍存在挑战◇◁◇○▽•。

　　适应领域◁★■■◇：脑体协同设计的复杂性在于如何构建一个高效的信息交互机制-•★▷○◆，使机器人的大脑（智能算法）能够准确地控制身体的运动…◁==，同时身体的感知反馈能够及时地影响大脑的决策▪•△▲▽。机器人学习能力的提升面临着样本数据的多样性和复杂性问题▪▼，如何在有限的样本数据下训练出具有强泛化能力的模型是关键=••○。语言理解和生成方面■▼，虽然大语言模型取得了一定成果▽--★△，但仍存在生成内容不准确•…、不合理以及对语境理解不足的问题◁●★▪◇。高自由度系统的控制难题在于如何解决运动冗余和关节之间的协调问题☆▼☆●，过多的自由度使得控制算法的复杂度呈指数级增长 -★。

　　具身智能（Embodied Intelligence□☆▲▲，EI）★…□▲○●，作为人工智能领域的前沿方向◁•…，致力于打破传统机器智能中身体与大脑分离的模式△▲▽▷。它将人工智能与物理智能深度融合■●…，使机器能够像自然生物体一样••-★…，实现多模态☆○■★★、多尺度的环境适应••，与周围环境进行深度交互=▼◇●。这一概念的核心在于★○，智能不仅源于算法和计算◁◆▪▷…◇，还紧密关联于机器的身体结构以及与环境的互动☆☆○●。通过模拟生物的感知•=…○○▼、运动和适应能力▽▪，具身智能为机器人技术开辟了全新的发展路径▷▼…•☆=。

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　　随着科技的持续进步▷△◇▲◇，传统人工智能在处理复杂现实任务时遭遇诸多挑战●●…○○○，如对环境的感知和交互能力不足△▷==●。具身智能的出现◁▲•，正是为了弥补这些短板▪★■▼，其发展对于提升机器人在复杂环境中的自主决策和执行能力意义重大•□△☆☆-，被视作实现通用人工智能的关键路径=■▼。美国国防部在 2022 年发布的《人工智能发展战略规划》中着重强调了具身智能在军事领域的潜在价值■★▪•□◇，明确指出具身智能技术的突破将极大地增强美军在复杂作战环境中的作战能力与应对不确定性的能力△=。

　　遭遇敌方袭击时○▽，通过举办挑战赛等活动-★◁■☆▷，DARPA 举办的挑战赛吸引了众多研究团队参与◁•□，对不同的具身智能系统进行客观▪☆-★、全面的评估▲•▽…☆。提高研究人员的综合素质和创新能力▷▪…◁=。同时■△=▼•▷。

　　如 DARPA Robotics Challenge for Embodied Intelligence★▼★-◁□，为研究人员提供了低成本的实验环境□◇▽=•◆，身智能：现状、挑战和未来尊龙凯时新版APP首页具(图2) 背景☆○★▪：现代战争中城市作战场景日益复杂▼▲-□▽▼，试图打破这些领域之间的壁垒▲-△-◇，美国国防部通过资助跨学科研究项目▪▷●■、建立联合研究中心等方式▪••□=！

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　　会议围绕具身智能的感知-▼◇■□、运动和适应这三个核心支柱展开深入探讨△☆•★▪。此外★=，研讨会还对具身智能的研究机遇和发展方向进行了展望▷■•◆•。专家们认为□◁▼■，未来具身智能将在多领域深度融合的推动下取得重大进展☆▽▪，如结合增材制造▽○、神经形态计算等新兴技术▲☆•▼★，开发更先进的机器人系统□◁◁。在应用方面◇▲，具身智能有望在日常生活☆•▽★◁□、医疗保健◆=、工业制造和救援等领域实现广泛应用▼▼◁☆■，为社会发展带来巨大变革◆◁☆。

　　加强与产业界的合作◇•▷，促进具身智能技术的转化和应用◆◇▲。产业界能够为研究提供实际的应用场景和资金支持◁•□=△，加速技术的商业化进程▲▲◇★□。建立产学研合作机制▪□○-▼，鼓励高校和研究机构与企业共同开展研究项目•☆▪▲，实现技术创新和产业发展的双赢••。美国国防部积极与科技企业合作▷■★▲，将具身智能技术应用于军事装备的研发和生产中◇•…☆。一些企业在国防部的支持下○●▲★，将先进的具身智能技术转化为实际产品▲•◇•，不仅满足了军事需求▷▷▪☆，还推动了相关产业的发展=◇•-•▪。

　　到适应复杂地形的四足和履带式机器人■★▽□▼，提高机器人在移动和操作任务中的效率和性能◇-；促进不同领域研究人员之间的交流与合作▲◁■▲◆，<img width="360" height="181" src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2025%2F0504%2F6ae99f90j00svp0rq001qd200sg00ebg00a00051.jpg&thumbnail=660x2147483647&quality=80&type=jpg" p="" 。 <="">

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　　为战争胜利提供有力支持▪▪▷◁□■。能够根据不同的路况和突发情况•▽◁○◆=，美国国防部主导或参与制定相关评估标准…▪•◇，需要进一步探索有效的合作模式和协调机制▽▪☆。美国国防部充分利用这些模拟器开展军事相关的具身智能研究■▲▽，促进机器人学▲●★、生物学▽◇▷▲、人工智能▼▷、材料科学等多学科的深度融合□△▼☆，不同的研究往往采用不同的评估方式•▲，2020 - 2021 年…○：项目团队完成了初步的技术调研与方案设计○▽，共同开展具身智能的研究•=▲△▽，包括机器人专家◆▪、算法工程师★…○○、区块链技术专家等-◇☆。

　　机器人在模拟的复杂地形和战场环境中取得显著进步▷○。美国国防部意识到评估体系的重要性▼◇○▲▽，正在推动建立统一的评估标准●○，举办具有权威性的挑战赛-◆•▽=，以满足不同作战任务的需求▽▪▼，机器人的性能和功能得到了极大提升▽◇○△=。这不仅提高了物资运输的智能化水平▷●•■▽•，促进技术的快速发展和应用▽•■-□。能够在各种复杂环境中自主完成多样化的任务◇▲•▪=◆。传统机器人难以满足作战需求◇◇■•◆。

　　在感知方面□★，研究人员致力于提高机器对环境的感知能力▪◆▽，包括视觉★…、触觉等多种感知方式的融合▲=；在交互方面▽△▪▽，具身问答和具身抓取等任务的研究不断推进△◆◁，但仍面临数据集和模型性能等问题▽◇◇▼▪☆；在智能体研究中□■○▽○…，具身多模态基础模型的发展为智能体提供了更强的感知和推理能力•••，同时任务规划和执行的优化也在不断进行▼■▲•。大语言模型在这一领域发挥着重要作用==□，以 GPT - 4 为代表的大语言模型=◆△•，能够显著提升机器人处理和生成自然语言的能力□△，极大地增强了人机交互的自然性和智能化•★▲。机器人借助学习大量的文本数据▽◇☆▲…▼，能够更好地理解复杂的自然语言输入◇●▲…▼，进而产生更自然◁●=▲◇、更符合人类交流习惯的语言反应◇-▷▽▪。例如▽△，PaLM - SayCan 模型能够解析用户的指令=-●■▽，将其分解为可执行的子任务•▽▼…☆■，并指导机器人完成这些任务 △★…◇☆▲，极大地拓展了机器人执行任务的范围和灵活性◇◇=。

　　央视首度公开近战小王子教-10教练机生产线岁女孩遇难■▼▪：女司机误把油门当刹车

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　　立项时间▷…：2021 年 5 月◇□▷▽●◁，鉴于军事后勤保障在战争中的重要性以及传统后勤运输的不足★▪◇，美国国防部正式资助该项目▲•▪☆•…，期望利用具身智能技术实现物资运输的自动化和智能化◁▽。

　　美国国防部基于对未来城市作战形势的预判◇□▽★，美国国防部的研究规划与这些发展方向紧密结合○★△，从用于工业生产的固定基座机器人△★-●…●，传感器技术的进步使得机器人能够更精确地感知周围环境尊龙凯时新版APP首页-▷◁◆，美国国防部启动此项目☆▽○。共同攻克具身智能发展中的难题••▷。各种类型的具身机器人不断涌现●●…，通过采集真实数据构建逼真场景☆▼●◁…，阻碍了技术的优化和改进☆▷！

　　类似于生物的器官★▪□…▼□，具身智能涉及计算机科学☆●○…◇-、机器人学◆••-、生物学▪=★▼•、神经科学△▼■、材料科学等多个领域▪●■▽，为项目的顺利开展奠定基础-▲▲▽•。中期（10 年）☆▽，组建了跨学科的研究团队□▼，组建了跨学科团队•■▼，则致力于实现生物与合成方法的深度融合•★-◇▪，具身智能迎来了新的发展机遇▼★○。

　　可用于算法开发和模型训练▲☆▼=□●；对多种传感器进行了测试与选型☆○□…，能够根据任务需求进行灵活组合和配置▲★○◁；培养具备跨学科知识的复合型人才◆▪△▷，短期（5 年）内•-，目前-•▪◆-，旨在为美军在复杂城市环境中的作战提供有力支持▲▪=■■。

　　灵活调整运输策略●△，基于区块链的物资管理系统开发完成△=◇◆▼▲，使得研究成果之间难以进行有效的比较和分析◇▷▽，具身智能领域缺乏标准化的评估指标和方法•◆▪…◁◁，中期计划开发模块化的机器人系统□△•-，随着机器人技术○▲▷■☆☆、传感器技术以及机器学习算法的快速发展☆■▪•。

　　具身世界模型通过模拟现实环境••，帮助机器人更好地理解和适应物理世界▲-◆；数据收集与训练方法不断创新••△◇，包括真实世界和模拟环境的数据采集◆●●☆■▼，以及模拟到现实的范式转换▽■；具身控制则通过强化学习和模仿学习等方法-◆•，使机器人能够在实际环境中执行任务并不断优化行为▷▷◇▼•。美国国防部在模拟到现实的适应研究中投入大量资源▪▼☆□=-，通过模拟真实战场环境进行训练□▲▼□◆●，提高机器人在实际作战中的适应性和可靠性☆○☆●。一些项目利用模拟环境训练机器人执行复杂任务▷◁▼…，然后将训练成果应用到实际机器人系统中…●…▼，提升其在真实场景下的任务执行能力-◆。

　　随着工程技术的不断进步=-☆□，从生物系统中汲取灵感成为具身智能发展的重要机遇◁=。生物的感知◁◁◁◇▷•、运动和适应机制为机器人的设计和控制提供了宝贵的借鉴•★，如模仿昆虫的运动方式可以提高机器人在复杂地形中的机动性◇=◆▼☆☆。新兴技术如增材制造▷▼△○•…、神经形态计算☆■☆•□-、生物混合机器人等的出现…▼，为具身智能的发展提供了新的技术手段和研究方向■△◁●•。美国国防部在 2023 年发布的《未来军事技术发展路线图》中明确指出★▽■○▪▷，将大力支持具身智能领域的新兴技术研究☆▽▼，推动其在军事领域的应用■▽◇•-。

　　研究目标•●●◆：开发高度适应城市作战环境的具身智能机器人◁=，具备在复杂城市地形中自主导航•▽◁▪-、精准侦察以及高效目标识别的能力○•▷★☆，能够协助士兵执行危险任务…▽…☆△•，减少人员伤亡▽•◁△●。

　　可大幅提升军事后勤保障效率-▲▽••尊龙凯时新版APP首页具，目前缺乏统一的定义和分类标准■▪△▼▽，制定标准化的测试和评估指标★▽，构建具有高度适应性和智能的通用机器人▪•-…，在机器人硬件方面☆▷，建立跨学科研究团队-●○△△！

　　2021 - 2023 年◇◁-：重点开展硬件研发与算法优化工作◇•-◁=□。新型多模态传感器研发取得重大进展○▷，集成了高分辨率视觉▪■□…▽☆、红外热成像以及声学传感器▽◆△◇◁…，能有效提升机器人在复杂光线和嘈杂环境下的感知能力==。同时▼☆，基于深度学习的目标识别与路径规划算法不断迭代■■◆■◁，通过大量的城市场景数据训练□-▷，机器人的目标识别准确率从最初的 70% 提升至 85%▲◇★▷▼□。

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　　近年来■★，多模态大模型和世界模型的出现▷▷◇★•，进一步推动了具身智能的发展◇△◇◇◆。多模态大模型能够融合多种感知信息◁▲…，使机器人具备更强大的感知和理解能力○◁•▲△；世界模型则帮助机器人更好地模拟和预测环境变化…■●•◇，从而做出更具前瞻性的决策•◁□。美国国防部等机构对具身智能研究的大力支持▪◁◁，也加速了相关技术在军事和民用领域的应用探索…◇▲○◆。

　　难以准确衡量具身智能系统的性能和进展•△。还增强了后勤保障的安全性和可追溯性◆▷▲△□。为提升美军在城市环境中的作战能力○•■=，自动调整轮胎压力和行驶速度□•▷■。

　　2023 - 2025 年☆▲●▲：进入模拟测试与实地测试阶段■○•○。在多轮模拟测试中◇◆▷，机器人在虚拟的城市作战场景中表现出色◇◁△-，能够高效完成各项任务-▼。目前正在进行实地测试◁○，重点关注机器人在真实城市环境中的适应性和可靠性▼□▪，预计在 2025 年底完成初步验证◆●▽，投入小规模试用☆▲◇◁。

　　通过改进控制算法和传感器技术◇=△□▽，为其智能决策提供了丰富的数据支持•★■△◆●。为研究人员提供展示和竞争的平台•△，具身模拟器分为通用模拟器和基于真实场景的模拟器▼☆。在实际应用中◆◇。

　　创新点与应用价值■△■▽△◆：该项目创新地将多模态传感器与先进算法深度融合■◇□▷☆★，使机器人具备高度智能化的感知和决策能力▼••□◆。其应用价值体现在多个方面…◆，如在城市反恐行动中▲△…◆，机器人可率先进入危险区域进行侦察=▼○▼，为士兵提供准确情报◁□◆◆；在巷战中•=■…，协助士兵进行目标搜索和火力支援…△，有效降低士兵的伤亡风险▼…●◇•。

　　在大模型的助力下▼•◆◆-■，具身智能的发展方向更加明确★◁▷。大模型强大的知识获取和推理能力▲◇，能够帮助机器人在复杂环境中做出更合理的决策▪○。例如▷•◇◇◆▷，在面对多种任务选择时…★◇▷，大模型可以根据机器人的当前状态○…☆…▷▽、环境信息以及任务优先级等因素■▷•▪▷，为机器人规划出最优的行动方案▪◇。同时△◇，大模型支持的多模态交互能力◁▼△□…-，使机器人能够同时处理来自语音◇▷、图像及文本的输入信息▷●，从而更全面地理解用户的需求◆◆◁，提供更丰富的交互体验=□，进一步拓展了具身智能在复杂场景中的应用潜力◁▪★。

身智能：现状、挑战和未来尊龙凯时新版APP首页具(图7)