【灵思谈智能】具身智能——如何使AI“亲身实践、身体力行”- 大数跨境

灵思极智

2025-10-20

为贯彻国务院关于深入推进“人工智能+”行动的方针，推动工业供应链的智能协同，增强自适应供需匹配能力，中国工业互联网研究院正式推出人工智能赋能新型工业化供需对接服务平台。该平台以公益性公共服务为根本宗旨，所有资源免费向公众开放，通过智能匹配机制实现产业链供需双方的精确对接。与此同时，研究院同步开设“漫谈智能”专栏，旨在深度解析人工智能技术前沿热点，系统研判工业应用场景发展动向，并推广人工智能赋能新型工业化的典型实践案例。

在日夜不停运转的焊装车间内，机械臂沿预设轨迹灵活摆动，焊枪精准地划出一道道蓝白色电弧，日复一日、分毫不差地完成焊接作业。然而，当钢板孔位出现微小偏差，或新型零件形状发生变动时，精密的机械臂往往陷入停滞，只能依赖人工重新校准。它如何才能像经验丰富的焊工那样灵活调整、即时应对？答案指向当前兴起的前沿领域——具身智能（Embodied Intelligence）。

如何理解具身智能？

传统人工智能多被视为“缸中之脑”，即缺乏实体形态的智能系统，它们难以与真实物理世界进行有效交互。而具身智能则强调“身体”与“智能”的深度整合，能够直接在现实环境中完成任务，例如机器人进行乒乓球对打、自动驾驶车辆规避障碍等。要理解具身智能，可将其视作一个持续学习演进的有机体，其核心在于构建“感知-决策-执行-反馈”的闭环体系。

感知是具身智能与物理世界建立信息连接的基础。

具身智能需具备类似人类的多模态感知能力，以适应复杂多变的非结构化环境。它不仅通过视觉传感器识别物体的外形、色彩和空间位置，实现“清晰观测”，还整合力觉、触觉、温度等多种传感信息。例如，在精密装配作业中，力传感器可辅助机器人感知抓取力度，避免因过力损伤工件或力度不足导致抓取失败，从而达到“稳妥抓取、精准放置”。

决策是具身智能的核心枢纽，涵盖认知“大脑”与规划“小脑”。

大脑主要由大模型驱动，具备语义理解、常识推理及长期任务规划能力。例如，面对自然语言指令“将三号料箱中所有大号轴承筛选出来，进行外观检测，合格品移送至装配线”，传统自动化系统可能无从下手，但具身智能体能将指令分解为逻辑清晰、可操作子任务序列：“定位至三号料箱→识别大号轴承→规划抓取路径→移载至检测台扫描判定→若合格则放置装配线→重复操作直至完成”。小脑则负责将大脑输出的任务指令转化为机器人可精确执行的平滑、安全动作序列，如在焊接任务中规划焊枪的精确轨迹，严格控制移动速度与工件间距，以确保焊接品质。

执行是具身智能意图的物理呈现，将决策转化为实际行动。

执行层由各类执行器及集成机械本体构成，负责精准、可靠地落实决策层指令，通过与工件、设备及环境的物理交互完成最终任务。

反馈助力具身智能学习与适应环境。

它通过持续与物理世界互动，收集任务执行过程中的成败、效率及质量等反馈信息，并借助强化学习、模仿学习等机制优化决策模型、改进行为模式。反馈层将每次实践转化为学习数据，使智能体逐步超越固定程序限制，提升对环境变化的适应性，并增强自主解决问题的能力。

具身智能已有哪些工业应用？

具身智能在智能制造与自动驾驶等领域展现出巨大潜力与应用价值。我们在人工智能赋能新型工业化供需对接服务平台中观察到输变电巡检、钢铁冷轧“AI主操”及城市自动驾驶等多类成功实践。

在电力行业，传统输变电设备人工巡检效率低、数据处理繁重，某电力研究院构建了轮式机器人具身智能巡视框架，将巡视任务简化为视觉目标导航任务，采用像素导航算法实现图文模型与语言模型的有机结合，使机器人在平坦区域的自主巡视成功率提升至80%以上，有效保障了样本采集效率。

在钢铁领域，关键工序长期依赖高级技工的经验判断，生产效率和品质稳定性受限。某钢铁企业团队研发AI主操系统，引入具身智能理念，构建AI模型集群实现监测、诊断、预测、优化与决策，覆盖人类专家全流程思维决策，精准识别复杂工况，并灵活调度各环节子模型。团队建立了贴合场景的多目标评价体系，包括应用效果与成熟度等指标，用于量化评估实际应用情况。与人工主操相比，AI主操成效显著，相关工序次品率大幅降低58%，生产速度提高2.87%，生产稳定性问题发生频次下降42%。

在自动驾驶场景，城市核心区的复杂交通、突发状况及多变天气构成严峻挑战。某车企通过构建多模态感知、预测决策与高精地图动态更新的具身智能驾驶闭环系统，实现了类人化驾驶能力。系统融合激光雷达、毫米波雷达与环视摄像头等多源传感器，确保恶劣天气下仍具备高精度环境感知能力；利用深度强化学习模型实时预判潜在风险并快速决策，结合车端与云端数据持续修正地图信息，以维持厘米级定位精度。该车企自动驾驶车队累计完成超200万公里无人工接管行驶里程，充分验证了系统的环境适应性与高度可靠性。

从更长远视角看，具身智能有望重塑工厂的整体组织形式。机器人可像移动工位一样，根据生产计划自由穿梭、随需而动，实现按订单驱动的高度柔性生产。这不仅提升了设备利用率，更将推动生产流程与供应链模式的根本变革。