2025年8月的北京国家速滑馆，场馆内座无虚席，观众们屏息凝视着赛场。然而，赛场上奔跑、跳跃、投掷的并非人类运动员，而是一个个形态各异的人形机器人。这场世界人形机器人运动会汇集了全球16个国家的500余台机器人选手，在26个赛项中展开竞技。当一台机器人稳稳地完成跨栏动作时，全场爆发出热烈掌声——这掌声不仅献给技术的突破，更献给一个新时代的来临：具身智能时代。

长期以来，人工智能主要存在于计算机系统中，通过处理数据来完成特定任务。然而，一种新型智能形态——具身智能，正推动人工智能从纯粹的“虚拟存在”走向“物理实体”。这一转变不仅意味着技术路径的革新，更预示着机器与人类、机器与世界交互方式的根本性变革。

技术演进：从工业机械到智能体

具身智能的核心在于“身体”与“智能”的结合。与传统人工智能不同，具身智能强调通过物理实体与环境进行实时交互，在“感知—决策—行动—反馈”的闭环中不断学习和适应。这一理念源于认知科学中的具身认知理论，该理论认为认知过程不仅发生在大脑中，还深深依赖于身体的感知运动系统。将这一理论应用于人工智能领域，便催生了具身智能这一前沿方向。

机器人技术的发展历程清晰地展现了从“自动化工具”到“具身智能体”的演进轨迹。

第一阶段是以工业机器人为代表的自动化时代。自20世纪60年代第一台工业机器人问世以来，这类机器人主要在结构化环境中执行重复性、高精度任务，如汽车制造中的焊接、喷涂和装配。它们通常被固定在特定位置，按照预设程序运行，缺乏环境感知和自适应能力。

第二阶段是协作机器人时代。随着传感器技术和控制算法的进步，机器人开始具备一定的人机交互能力，能够在共享工作空间中与人类安全协作。这类机器人通常配备了力传感和碰撞检测功能，可以根据环境变化调整行为，但其智能水平仍局限于特定任务场景。

当前，我们正进入第三阶段——具身智能时代。得益于人工智能特别是深度学习和强化学习的突破，机器人开始具备更高级的环境感知、自主决策和持续学习能力。这一阶段的机器人不再仅仅是执行预设指令的工具，而是能够理解任务意图、适应动态环境、通过交互积累经验的智能体。

核心突破：仿生设计与智能融合

在具身智能系统中，机械本体的设计直接决定了机器人与物理世界交互的能力上限。灵巧手作为最重要的末端执行器之一，成为技术攻关的重点。人类手部拥有27块骨骼、28个关节和34块肌肉，能够执行超过50种不同的抓握动作，这种复杂性为仿生设计带来了巨大挑战。

北京一家专注于仿生机器人研发的企业展示了他们的技术成果。该公司基于对人体骨骼肌肉系统的深入研究，创立了仿生拉压体机器人理论。与传统刚性结构不同，该设计模仿了人体肌肉的收缩舒张机制，使机器人关节能够在多个自由度和不同刚度之间平滑切换。这种仿生设计不仅提高了机器人的运动灵活性，还增强了其对复杂物体的适应性。

感知是智能体与环境交互的基础。具身智能机器人需要整合视觉、触觉、力觉、听觉等多种传感信息，构建对环境的统一理解。视觉感知方面，现代机器人通常配备立体视觉系统，能够实时获取环境的深度信息；触觉感知则通过柔性电子皮肤和高密度传感器阵列实现，使机器人能够感知接触力、纹理和温度等物理属性。

研究人员正在探索如何将不同模态的感知信息有效融合。通过多传感器融合算法，机器人能够更准确地识别物体属性、判断操作状态、预测动作效果。例如，在抓取易碎物品时，机器人需要同时利用视觉信息定位物体、触觉信息调整握力、力觉信息监测接触状态，这种多模态感知的协同是实现精细操作的关键。

人工智能算法为具身智能提供了“思考”能力。近年来，深度强化学习在机器人控制领域取得显著进展。通过在与环境的交互中不断试错，机器人能够自主学习复杂的运动技能。这种方法不需要工程师预先编程所有可能的场景，而是让机器人在探索中发现最优策略。

研究人员采用了多种训练范式。模仿学习让机器人通过观察人类演示来掌握技能；元学习使机器人能够快速适应新任务；迁移学习则将在一个领域学到的知识应用于其他领域。这些方法的结合大大提高了机器人的学习效率和泛化能力。

应用拓展：从专业领域到日常生活

在制造业领域，具身智能机器人正在改变传统生产模式。汽车制造企业开始引入具备视觉引导和力控功能的机器人，用于完成线束装配、密封胶涂抹等精细作业。这些机器人能够自动识别零件位置、调整操作力度、检测作业质量，大幅提高了生产效率和一致性。

物流仓储是另一个重要应用场景。具备自主移动和抓取能力的机器人正在替代传统固定式自动化设备。这些机器人能够在动态环境中规划路径、避障导航、识别和搬运各种尺寸的货物。通过群体协同算法，多台机器人可以协作完成大规模订单分拣任务，实现24小时不间断作业。

在医疗领域，具身智能技术展现出独特价值。手术机器人通过高精度定位和稳定操作，辅助医生完成微创手术；康复机器人则通过自适应控制算法，为患者提供个性化的康复训练。这些系统能够实时监测患者的生理信号和运动状态，动态调整辅助力度和训练方案，提高康复效果。

研究团队还开发了用于日常辅助的机器人系统。例如，为行动不便者设计的智能轮椅，不仅能够自主导航避障，还能通过机械臂协助取物、喂食等日常活动。这些系统通过自然语言交互和意图识别，理解用户需求并提供恰当帮助。

家庭环境对机器人提出了更高要求。家电企业推出的智能清洁机器人，不仅能够自动规划清洁路径，还能识别地面上的杂物并自主清理。通过计算机视觉和机器学习算法，这些机器人能够区分不同类型的地面材质、识别常见家居物品、适应多样的家庭布局。

更具创新性的应用是家庭陪伴机器人。这类机器人通常具备拟人化外观和自然交互能力，能够与家庭成员进行对话、识别情绪状态、提供娱乐和教育内容。通过长期相处，它们能够学习家庭成员的生活习惯和偏好，提供个性化的服务和陪伴。

系统训练：仿真与实景结合的新范式

由于在现实世界中训练机器人成本高、效率低，虚拟仿真成为重要的技术手段。研究人员构建了高度物理真实的仿真环境，包括精确的刚体动力学、柔体变形、流体模拟等物理效应。在这些虚拟环境中，机器人可以进行大规模、高并行的训练，快速积累经验。

仿真训练的关键在于“模拟到现实”的迁移。通过域随机化技术，研究人员在仿真中引入各种变化因素，如光照条件、纹理材质、物理参数等，使训练出的模型能够适应现实世界的多样性。这种方法显著降低了现实训练的成本，加快了算法迭代速度。

为弥补仿真与现实的差距，各地开始建设专门的机器人训练中心。训练中心模拟了家庭、商场、工厂、户外等多种环境，配备了相应的道具和设施。机器人在这些场景中练习行走、抓取、操作等技能，同时收集大量实景数据。这些数据不仅用于改进当前系统，还构建了开放数据集，支持更广泛的研究工作。

人机协作是一种重要的数据收集方式。操作员通过穿戴式设备控制机器人执行任务，系统同时记录操作员的控制指令和机器人的传感器数据。这些成对的数据形成了“状态-动作”样本，用于训练机器人的行为模型。

随着数据积累，机器人逐渐学会将特定感知状态与相应动作关联起来，最终实现自主操作。这种方法结合了人类的直觉经验和机器的精确执行，有效解决了复杂技能的传授问题。

产业生态：政策支持与协同创新

我国高度重视具身智能产业发展。《“十四五”机器人产业发展规划》明确提出要突破机器人核心技术，推动产业高质量发展。各地政府也相继出台配套政策，从研发支持、应用推广、人才培养等多方面推动产业发展。

北京市作为科技创新中心，制定了具身智能专项发展计划。该计划聚焦关键技术攻关、应用场景开放、产业生态培育等方面，通过政策引导和市场机制相结合，加速技术研发和成果转化。

高校、科研院所与企业形成了紧密的协同创新网络。高校和科研院所在基础理论、核心算法、前沿探索方面发挥引领作用；企业则专注于技术集成、产品开发和市场应用。这种分工协作的模式加快了创新链条的运转速度。

标准化工作同步推进。行业组织联合企业、高校制定技术标准和应用规范，促进不同系统之间的互操作性。标准化的接口和协议使各家企业可以专注于自身优势领域，通过分工协作提供完整解决方案。

协同攻关：技术挑战的多维度突破

尽管取得了显著进展，具身智能仍面临多方面的技术挑战。在感知层面，如何实现更精细、更鲁棒的环境理解；在决策层面，如何平衡规划效率与行动最优性；在执行层面，如何提高能源效率与运动精度——这些问题需要跨学科的协同攻关。

长期自主性是另一个重要方向。当前大多数机器人系统仍需要定期人工维护和干预，未来需要发展自诊断、自修复、自学习能力，实现真正意义上的长期自主运行。这涉及到硬件可靠性、软件容错性、知识持续性等多方面的技术创新。

随着技术进步，具身智能将在更多领域深度融合。在教育领域，机器人可以作为个性化学习伙伴，根据学生特点调整教学策略；在农业领域，自主机器人可以完成种植、管理、收获全流程作业；在城市管理领域，机器人集群可以协同完成巡检、清洁、维护等任务。

人机协作模式也将不断创新。未来的机器人不仅能够理解人类的显性指令，还能通过观察和互动学习人类的隐性知识。这种深层次的协作将使机器人成为人类能力的延伸，而非简单的工具替代。

具身智能的发展标志着人工智能进入了新阶段。当机器不仅能够“思考”，还能通过“身体”感知世界、改变环境时，智能的形态和边界都被重新定义。这场关于智能体如何感知世界、理解意图并采取行动的探索，最终将指向一个更加智能、更加和谐的人机共生未来。对于这一激动人心的时刻，我们既是见证者，也是塑造者。

本文为科普中国·创作培育计划扶持作品

作者：环球时报

审核：梁忠伟 广州大学机械与电器工程学院 教授

出品：中国科协科普部

监制：中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

来源: 科普中国创作培育计划

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