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摘要

一、引言

二、多模态感知与理解

2.1 研究背景

2.2 核心算法

2.3 典型系统

2.4 挑战

三、三维视觉与SLAM

3.1 研究背景

3.2 核心算法

3.3 典型系统

3.4 挑战

四、运动规划与控制

4.1 研究背景

4.2 核心算法

4.3 典型系统

4.4 挑战

五、策略学习与决策

5.1 研究背景

5.2 核心算法

5.3 典型系统

5.4 挑战

六、仿真到现实迁移（Sim-to-Real）

6.1 研究背景

6.2 核心算法

6.3 典型系统

6.4 挑战

七、安全与伦理治理

7.1 研究背景

7.2 核心技术

7.3 典型系统

7.4 挑战

八、未来发展趋势

九、结论

参考文献（按引用顺序）

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摘要

具身智能（Embodied AI）强调智能体通过与物理世界的交互来理解、推理并执行任务，被视为迈向通用人工智能的重要路径。本文系统梳理了具身智能研究的六大关键技术：多模态感知与理解、三维视觉与SLAM、运动规划与控制、策略学习与决策、仿真到现实迁移（Sim-to-Real）以及安全与伦理治理。针对每项技术，本文从研究背景、核心算法、典型系统、现存挑战四个方面展开分析，并结合2025年最新研究进展进行评述。最后，本文展望了具身智能在大模型驱动下的未来发展趋势，指出“视觉-语言-动作”统一建模、零样本泛化与跨本体迁移将是下一阶段的重点方向。

关键词：具身智能；多模态感知；SLAM；强化学习；Sim-to-Real；安全伦理

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一、引言

传统人工智能主要在数字空间内处理符号或图像，而具身智能要求智能体拥有“身体”，通过传感器感知环境、通过执行器改变环境，并在闭环中学习。2023年5月，英伟达CEO黄仁勋将具身智能称为“下一波AI浪潮”；特斯拉Optimus人形机器人则被视为具身智能大规模落地的风向标。随着大模型、多模态学习与机器人硬件的快速发展，具身智能正从实验室走向物流、医疗、家庭服务等多元场景。然而，要实现高鲁棒性、高泛化性的物理交互，仍需突破多项关键技术。

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二、多模态感知与理解

2.1 研究背景

具身智能体需同步处理视觉、触觉、力觉、声觉甚至嗅觉信号，以建立对复杂环境的统一表征。

2.2 核心算法

• 视觉-触觉融合：基于Transformer的跨模态注意力机制，将RGB-D图像与Gelsight触觉图像对齐，实现物体重建与抓取点检测。

• 动态语义分割：利用时空一致性约束的3D卷积网络，在10 ms内完成室内可移动/不可移动物体分类，提升导航安全性。

• 语言-视觉对齐：通过对比学习将CLIP视觉特征与文本指令映射到共享嵌入空间，支持“自然语言+视觉”混合输入。

2.3 典型系统

上海2025专项研制的“视触觉多模态模组”在柔性物体抓取中实现接触力误差≤0.05 N、刚度辨识精度≥90%。

2.4 挑战

1. 小样本跨模态对齐：触觉数据稀缺导致训练过拟合。

2. 实时性与功耗：多模态大模型在边缘端推理延迟高。

3. 故障容错：当某一传感器失效时，如何保持系统鲁棒。

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三、三维视觉与SLAM

3.1 研究背景

“我在哪”和“周围是什么”是具身智能体执行任何任务的前提。SLAM（同步定位与建图）将几何与语义放在统一参考系中，是构建“世界模型”的基石。

3.2 核心算法

• 视觉-惯导SLAM：VINS-Fusion、ORB-SLAM3支持多相机与IMU外参在线标定，适应剧烈运动。

• LiDAR-视觉紧耦合：LIO-SAM、Fast-LIVO在100 Hz下实现厘米级定位，适用于无人机与室外机器人。

• 神经辐射场（NeRF）SLAM：NICE-SLAM、iMap使用神经隐式表示，在纹理缺乏区域仍保持鲁棒。

3.3 典型系统

清华H1人形机器人基于Kimera构建语义-度量地图，可响应“把红色方块放到靠窗的盒子”这类高层指令。

3.4 挑战

1. 长走廊与动态物体导致回环检测失效。

2. 大规模场景下神经隐式表示的内存爆炸。

3. Sim-to-Real外参漂移：仿真中完美的外参在真实机器人上因温度/机械松动而退化。

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四、运动规划与控制

4.1 研究背景

规划负责“走哪条路”，控制负责“如何走好”。具身智能体需实时生成满足动力学、无碰撞且节能的轨迹，并在毫秒级闭环内跟踪。

4.2 核心算法

• 采样-优化混合规划：RRT*+CHOMP在复杂环境中先快速生成初始路径，再优化平滑度。

• 全身模型预测控制（MPC）：MIT Cheetah的凸MPC将足底力约束转化为线性不等式，10 ms内求解，实现高速奔跑。

• 柔顺与力控：基于导纳/阻抗控制的机器人可在0.1 N力分辨率下完成插孔、打磨等精细作业。

4.3 典型系统

波士顿动力Atlas采用VIO+LiDAR融合定位，结合MPC实现纵身跃过圆木后稳定落地。

4.4 挑战

1. 高维自由度（≥30）人形机器人实时规划仍耗时>100 ms。

2. 接触-rich任务（如折叠衣服）需同时考虑摩擦、变形与遮挡，难以建模。

3. 硬件非线性（齿轮间隙、柔性关节）导致控制器性能下降。

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五、策略学习与决策

5.1 研究背景

传统基于规则的策略难以覆盖无限场景。强化学习（RL）与模仿学习（IL）让智能体从交互数据中自主优化决策。

5.2 核心算法

• 视觉-语言-动作（VLA）大模型：Google RT-2在1200+任务中平均成功率达63%，比RT-1提升2倍。

• 扩散策略（Diffusion Policy）：将动作序列视为去噪过程，支持多模态动作分布，已在真实机械臂上完成开抽屉、插USB等任务。

• 基于好奇心驱动的探索：通过预测误差奖励，引导智能体在稀疏奖励环境中持续探索，提升样本效率。

5.3 典型系统

Isaac Lab利用GPU并行仿真，8小时内训练出人形机器人H1稳定步态，Sim-to-Real迁移成功率>90%。

5.4 挑战

1. 样本效率低：真实机器人采集1M交互需数千小时。

2. 长程任务信用分配：多阶段任务（如做饭）需跨越数千步，梯度消失严重。

3. 安全探索：随机探索可能导致硬件损坏或人员伤害。

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六、仿真到现实迁移（Sim-to-Real）

6.1 研究背景

真实采样昂贵且危险，仿真成为训练主战场。如何让在虚拟环境中习得的策略在真实世界依旧有效，是具身智能落地的“最后一公里”。

6.2 核心算法

• 域随机化：对纹理、光照、质量、摩擦系数等随机采样，增强策略鲁棒性。

• 域适应（Domain Adaptation）：使用对抗训练将仿真与真实特征映射到共享空间。

• 渐进式迁移：先在仿真预训练，再在真实环境中用少量数据微调（Fine-tuning）。

6.3 典型系统

CALVIN基准提供1B+帧长序列仿真数据，支持连续语言指令操作；Zero-shot迁移到真实机械臂仍保持>70%成功率。

6.4 挑战

1. 仿真器真实感不足：柔性体、流体、复杂接触仍难以高保真建模。

2. 感知差异：仿真RGB无噪声，真实相机存在运动模糊、过曝。

3. 动态差异：仿真电机模型理想，真实伺服存在热漂移与滞后。

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七、安全与伦理治理

7.1 研究背景

具身智能体一旦走出实验室，其决策与行为将直接影响人身与财产安全。欧盟《人工智能法案》已将“物理交互机器人”列为高风险系统，要求可审计、可追溯、可解释。

7.2 核心技术

• 安全监控层：基于FSoE（Fail-safe over EtherCAT）的硬件急停，1 ms内切断动力。

• 可解释性：利用因果图与注意力可视化，向用户解释“为何绕行”或“为何停止”。

• 隐私保护：联邦学习与差分隐私确保家庭场景中的音视频数据不出本地。

7.3 典型系统

MIT的“可解释导航”项目用因果图向用户说明路径决策，用户信任度提升27%。

7.4 挑战

1. 算法歧视：训练数据偏差可能导致机器人对特定人群行为预测错误。

2. 责任归属：端到端大模型决策失误造成损失时，开发者、使用者、数据提供方如何分担责任尚无明确法律框架。

3. 长期自适应安全：机器人持续学习后如何防止“灾难性遗忘”或“有害更新”。

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八、未来发展趋势

1. 视觉-语言-动作（VLA）统一大模型：将感知、推理、控制整合到单一网络，支持零样本任务泛化。

2. 跨本体迁移：让在四足机器人上学到的技能快速迁移到人形或机械臂，降低数据成本。

3. 边缘-云协同：轻量化大模型在边缘实时推理，复杂规划在云端求解，实现“大脑-小脑”协同。

4. 数据飞轮与自监督：通过“部署-采集-标注-再训练”闭环，持续扩大数据规模并提升模型能力。

5. 伦理-技术共进化：将伦理约束嵌入奖励函数与网络架构，实现“价值对齐”的持续监控。

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九、结论

具身智能融合了机器人学、计算机视觉、机器学习、认知科学等多学科前沿，其关键技术涵盖感知、规划、控制、学习、迁移与安全伦理六大方面。当前，VLA大模型与高精度仿真正推动该领域进入“数据驱动+物理交互”的新阶段。然而，样本效率、安全可控、跨本体泛化等挑战依然存在。未来，需在算法创新、数据集建设、硬件范式与伦理治理等多维度协同发力，方能实现具身智能的大规模落地，并最终迈向通用人工智能。

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参考文献（按引用顺序）

: Frontier Science and Technologies in Focus 20