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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：刘阳, 柏永杰, 林倞
关键词：具身智能, 智能体, 世界模型, 任务规划, 机器人动作学习, 模拟平台
具身智能是迈向人机物高效融合与协作的关键路径，其核心在于实现人类、机器人、物理世界的深度融合，提升智能体对物理世界的感知、认知与协同能力。本文系统探讨了具身智能的关键要素与技术路径，围绕5个方面展开研究：首先，提出以任务为导向的多模态主动感知框架，结合具身交互与主动导航，构建视觉、语言与行为协同的环境感知体系；然后，基于世界模型与任务符号化技术，实现任务的动态分解与结构化规划，确保智能体具备可泛化的决策能力；其次，构建虚实迁移技术链，将大模型训练成果高效迁移至实体硬件，打通仿真与现实的部署壁垒；再次，基于视觉语言动作模型和~MoE（混合专家系统）框架，提升具身智能体的复杂任务迁移能力与泛化能力；最后，依托中国算力网，打造国产自主可控生态体系，推动关键技术国产化与规模化落地。综上，本文系统综述了具身智能的技术体系与研究进展，为具身智能的发展提供了清晰的技术路径与实践框架，为通用人工智能的实现奠定了重要基础。
来源：2025年第4期
《机器人》期刊编辑部
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