当AI拥有身体

核心观点：

具身智能的核心是让智能系统具备感知环境、理解任务、自主决策和执行任务的能力，将有力驱动智能经济新形态的形成与落地。

具身智能概念在1950年首次被图灵提出，指能够与环境交互感知，具备自主规划、决策、行动、执行能力的机器人或虚拟环境中的仿真人。与主要处理文字、图像和数据的人工智能方向不同，具身智能强调智能体必须依托机器人、智能终端等物理载体，在真实场景中与人、物体和空间发生交互，并通过实际行动完成任务。2026年《政府工作报告》提出“深化拓展‘人工智能+’”“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”。具身智能正是连接智能体、新一代智能终端与实体经济场景的重要技术形态，也是人工智能赋能千行百业、培育新质生产力的重要支撑。

具身智能与人形机器人的关键技术

具身智能机器人不是单一算法或硬件的产物，而是由认知模型、运动控制、机械本体和工程体系构成的复杂系统。可概括为大脑、小脑、身体和支撑技术四层：大脑理解任务，小脑稳定行动，身体承载执行，数据与安全测试支撑迭代和可信应用。

大脑：模型与交互。具身智能的大脑主要负责环境认知、任务理解、推理规划和人机交互。它使机器人能够听懂自然语言指令，识别场景中的物体、空间关系和任务目标，并把较为笼统的需求转化为可执行步骤。近年来，RT-2、Open X-Embodiment、OpenVLA等具身智能模型推动了视觉、语言和动作的统一建模，使机器人能够将大规模视觉语言知识迁移到真实操作任务中。但大模型并不适合直接输出所有关节控制信号，因此更可行的路线是由大模型承担高层认知和任务分解，由小模型、控制器和安全模块完成底层执行，从而兼顾泛化能力、实时性和安全性。

小脑：感知规划与控制决策。小脑负责把大脑生成的任务意图转化为稳定可靠的动作，主要包括环境感知、运动规划、姿态控制、力控反馈和避障决策等技术。人形机器人自由度高、重心变化明显，行走和操作过程中容易受到地面起伏、外力扰动和速度变化影响，因此必须具备稳定的双足平衡控制能力。亦庄人形机器人半程马拉松展示了我国人形机器人在步态控制、关节耐久、续航和散热方面的进展，也为观察人形机器人真实环境运行能力提供了重要窗口。在真实场景中，机器人还需要通过相机、激光雷达、惯性测量单元和力传感器等持续感知环境，完成定位、建图、路径规划、避障和操作控制，实现边感知、边规划、边执行的闭环。

身体：软硬件与本体。身体是具身智能落地的物理基础，主要包括机械结构、关节模组、驱动系统、灵巧手、传感器、电池、散热系统和整机控制平台等。人形机器人本体需要同时满足灵活性、稳定性、可靠性和安全性。灵活性决定其能否行走、转身、下蹲、搬运和抓取；稳定性决定其能否适应复杂地形和动态环境；可靠性决定其能否长时间连续工作；安全性决定其能否在人机协同场景中避免发生危险。未来，高能量密度电池、低功耗控制器、液冷散热、自主换电、轻量化材料、高性能灵巧手和模块化维护能力，将直接影响人形机器人规模化应用。

关键支撑技术：数据采集与安全测试。具身智能的发展离不开高质量数据、仿真平台、算力底座和安全测试体系。机器人数据采集必须依托真实设备，每一次示教、抓取、行走和交互都伴随时间成本、设备磨损和安全风险，因此需要通过人工遥操作、动作捕捉、真实示教、仿真生成和多机器人协同采集等方式，形成跨本体、多任务、多场景数据资源。仿真平台可以降低试错成本，提高训练效率，但仍需解决仿真到现实迁移中的偏差问题。安全测试则是具身智能进入实体产业的前提，应覆盖运动稳定性、碰撞安全、紧急制动、感知失效、误指令处理和网络安全等内容。只有数据、仿真、测试和标准体系协同完善，具身智能才能实现可信落地和规模化应用。

2025年8月17日，清华大学火神队在2025世界人形机器人运动会5V5足球赛中夺冠。

具身智能技术对智能经济新形态的支撑作用

人工智能赋能实体。具身智能的突出价值是把人工智能从数字空间延伸到真实物理空间，推动人工智能与实体经济深度融合。过去，人工智能主要用于文本生成、图像识别、数据分析和线上服务，更多停留在信息处理层面；具身智能则能够让机器人直接参与生产、服务、巡检、搬运、护理和应急处置，把智能能力转化为现实世界中的劳动能力和服务能力。

具身智能系统是新质生产力，催生智能经济新形态。具身智能系统融合人工智能、机器人、高端制造、智能传感器、边缘计算、工业数据和安全控制，是培育新质生产力的重要方向。在智能经济新形态的发展要求下，具身智能的意义不只是增加一种自动化设备，而是把感知、理解、决策和执行能力嵌入实体经济流程，推动制造、医疗、康养、物流和高风险作业等场景向智能化、柔性化、自主化升级。

具身智能是改变社会生产生活的驱动力。具身智能还将带动关节模组、灵巧手、智能芯片等产业链发展，形成新的经济增长点。随着相关技术成熟，人机关系也将从工具使用逐步转向协同分工。人类将更多承担目标设定、过程监督、异常判断和创造性工作，机器人则承担重复、高强度、高风险和高精度任务，推动智能经济从数字智能迈向物理智能。

（来源：《旗帜》2026年第6期；作者系清华大学具身智能与机器人研究院院长，清华大学自动化系主任）

( 编辑：刘琼   送签：钟鸣   签发：林燕 )