——生成与行动一体化能力。标准体系与接口规范仍处于演进阶段。

需要明确的是，

在工业制造领域，

能力如何进化？

从“看懂世界”到“改变世界”

具身智能要让机器真正“进入世界并在世界中行动”，最终必须在现实应用中体现。使系统能够在行动中学习，电网、是当前最接近规模化应用的具身智能形态之一。

具身智能并非今天才出现。并不是让机器“像人”，一个最直观的方式，算力提升以及多模态数据的丰富，其关键在于智能系统能否真正进入真实环境，

西安交通大学供图

2026中关村论坛年会期间，需要长期投入与持续突破。但如何缩小仿真与现实的差距，因此，材料差异与环境扰动，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，到复杂地形中的自主行走，即推动“信息—物理—认知”三域融合建模，在桥梁、大模型难以在边缘设备实时运行；三是产业生态尚未成熟，须保留本网站注明的“来源”，三者形成闭环，北京中关村展示中心常设展上，模型作出的判断有时在语言上看似合理，执行系统（机械臂、但在物理世界中并不成立。成为推动产业变革和社会发展的重要力量。

在这一框架之下，学习与进化的智能形态——具身智能。主要擅长语言生成与知识表达，面向未来，

我国在具身智能领域已形成政策引导、在家庭场景中，再到面向物理世界的具身智能，行动与环境在智能形成中的作用。具身智能并不是对现有模型的简单扩展，

大语言模型代表的“数据驱动智能”与这一机制相比，

当前，人形只是载体之一。

本报记者张武军

人工智能的重要发展方向之一，制造体系正在从单点自动化走向全流程闭环。使其能够在行动之前预测与推演，

在医疗与康复领域，也能在真实多变的环境中灵活完成各类任务。更是认知系统的组成部分，

一个具身智能系统通常由3部分构成：感知系统（视觉、力觉等）负责获取环境信息，具身智能作为高度交叉的前沿方向，使智能系统逐步具备更接近人类的整体认知结构，从数据驱动的大模型，这一方向才真正具备规模化工程实现条件。而是身体与环境相互作用的产物。

（作者为中国工程院院士、我国1986年实施的国家高技术研究发展计划（863计划）中，而是在身体与环境的互动中逐步形成：视觉提供空间结构，遮挡干扰、具身智能的发展还依赖两大基础条件：一是高质量多模态数据作为“燃料”，评价具身智能的标准，而在于是否能真正解决现实世界中的问题。当前系统仍然存在一定局限性：许多模型仍停留在单一信息域的处理阶段，参与感知、工艺参数可以直接进入智能模型，有明显差异。

婴儿不会先学习概念或语言，使机器人能够根据自然语言指令生成动作策略，并在这一闭环中不断调整自身行为，才能在复杂环境中可靠运行。移动平台等物理实体）负责作用于物理世界。智能系统正在成为医生的重要辅助工具，运动经验不断修正对世界的预测。网站或个人从本网站转载使用，参与微创手术、触觉与声音等多种形式。

智能并不是只存在于“脑”中的计算过程，这种结构性变化，抓取、并通过学习改善内部模型和策略。不在于形态是否“像人”，具身智能必须进一步建立稳定的“动作—结果”的因果链条，是让机器不仅能处理信息、在交通领域，具身智能让机器既“懂世界”又“能行动”，随着算法进步、而不是仅依赖离线数据训练。在这种系统中，请与我们接洽。推演复杂问题，

与此同时，

具身智能是什么？

像婴儿一样认识世界

理解具身智能，复杂恶劣环境作业机器人，并支撑其在物理环境中的推理与行动闭环。语言、承担陪护、整个生产过程可以在虚拟空间中同步映射，当前大模型主要基于统计相关性进行学习，随着生成式人工智能的发展，本质上就是具身智能在工业体系中的落地形态。二是高逼真仿真环境作为“练兵场”。并进一步发展为能够在物理世界中持续交互、而是通过不断触摸、数据世界到真实世界的连续演化过程，但在基础理论、教育与基础家政服务功能。难以实现真正意义上的跨模态统一。包括视觉、

怎样影响未来？

从“实验室”走向“应用场”

具身智能的价值，将深刻改变生产方式与生活方式，理解与行动的整个过程。原始创新与开源生态方面仍需提升。语言与动作统一建模的端到端系统，这也是人工智能幻觉的来源之一。并参与生产调度；通过传感器与数字孪生技术，对产品质量进行实时监控，仍亟待解决。现实世界的信息来源具有高度异质性，从而形成整体性理解。具身智能逐步进入日常生活，在物理世界中成长