以下文章来源于DevFrank ，作者Hi小王

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如何实现具身智能呢？刘云浩教授在序言中说明，目前主要分三条路径：一是延续以ChatGPT为代表的“离身智能”，使语言模型从“理解世界”走向“行动于世界”；二是突破人形机器人，打造通用的劳动力智能体；三则是以物联网“感-联-知-控”为核心，通过更细粒度、更高精度、更实时的感知与物理世界交互，从万物智联到智能涌现。
从本质上看，具身智能体现了人工智能技术与机器人技术的深度融合，其核心在于实现智能算法与物理载体的有机统一。林倞教授通过梳理这一领域的发展脉络，为我们提供了系统的研究路径和实践指导。

1 概述

具身智能是指具备物理本体的人工智能系统，通过多模态感知（如视觉、触觉、听觉等）实时获取环境信息，并依托自主规划与决策能力，结合物理执行功能，在动态变化的环境中完成复杂任务并与物理世界持续交互的技术范式。主要包括本体、智能系统和交互三部分。

2 具身智能基础技术

在具身智能领域，三维视觉通过提供物体和场景的直观结构表达，显著增强了智能体的空间理解能力，成为支持智能体在复杂环境中进行导航和互动操作的关键技术，分为显式和隐式两种方法。

强化学习是一种基于智能体与环境交互的学习方法，智能体通过试错的方式不断从环境中获取反馈（奖励或惩罚），以优化其策略，最终实现任务目标。
大模型的引入也至关重要，通过大规模数据训练，帮助系统理解和适应复杂的物理环境。早期的大模型主要面向视觉和语言两种模态，后期将不断融入触觉等多模态数据。

3 感知与环境理解

感知即通过各种传感器获取外部环境的信息，环境理解则将这些信息转化为对环境的结构、动态及交互潜力的内在表示。
具身任务中的感知与环境理解不仅包括静态场景中的物体识别，还包括动态环境下对目标物体的跟踪、自我运动的感知、多智能体的交互理解，以及物体操作时的可供性判断。全方位的环境感知是具身智能能够执行自主行为、计划高层次任务以及与人类合作的关键。

作者介绍了视觉、触觉、听觉和本体感知任务中常用的一些算法及其设计思想。

4 视觉增强的导航

导航是指智能体在物理世界中移动和互动的能力，是具身智能的核心组成部分。
视觉增强的导航通过集成视觉信息，赋予智能体理解环境结构和进行有效路径规划的能力，使其能够自主探索未知环境、执行任务，并在复杂环境中做出实时的反应。

作者介绍了视觉SLAM原理、基于多模态交互的导航以及面向复杂长程任务的导航。

5 视觉辅助的操控技术
操控技术的基本目标是使具身智能体能够在复杂环境中实现高效且精准的操作。
视觉辅助的操控技术已渗透到多个领域，在工业领域，装配机器人借助视觉系统实现精准抓取和装配；在物流领域，搬运机器人通过视觉识别实现高效分拣和运输；在医疗领域，手术机器人借助视觉技术进行精准的手术操作。
作者介绍了用于具身操控的经典方案、基于预训练大模型的方法（如视觉-语言-动作模型）和基于世界模型的方法。


此外，本书还介绍了视觉驱动的任务规划、多智能体交互以及Isaac Sim仿真平台入门（通过一个机械臂仿真的例子）。

以上。