具身智能的概念

2025年可謂具身智能行業發展的元年，這一年自媒體上充斥著各種形態的機器人或跳舞或做炫酷動作的視頻，給大眾營造了一種“終結者”即將來臨般的感覺，讓大眾認為智能機器人不再停留在電影屏幕上，而是即將走進大眾生活中。“具身智能”四個大字也頻繁出現在各大內容的標題以及封面中，讓人不禁思考到底什么是具身智能，下面我們一起探討一下。
簡單來說具身智能就是給我們的機器人安裝上一個“腦子”，讓他有一定的認知分析能力，能夠根據環境判斷做出行動決策，是當前人工智能領域一個非常重要且前沿的方向，它強調的是智能通過與真實物理環境的交互來學習和進化，而不僅僅是依賴預設的程序或在虛擬世界中運算。在這其中，以人形機器人為代表，模擬人類的行為與環境進行交互活動。比較之下，像ChatGPT這樣的離身智能，是一個沒有身體的“博學軍師”，它能運籌帷幄，但無法親身實踐，無法與環境進行互動。

具身智能誕生的歷史背景

具身智能的誕生并非一蹴而就，而是一場對智能本質的認知革命。它的思想背景遠比技術背景更為深遠。

• 哲學源頭：“具身認知”理論：它的核心理念源于哲學和認知科學中的 “具身認知” 。這個理論在20世紀中后期被明確提出，其核心觀點是：智能并非僅僅發生在大腦中的抽象計算，而是源于身體與環境的互動。 我們的身體結構、感覺運動系統以及與世界的實時交互，共同塑造了我們的思維和認知方式。簡單來說，我們是用整個身體在“思考”。你之所以能輕松拿起一個水杯，是因為你的手眼協調、觸覺反饋和身體平衡形成了一個整體，而不僅僅是你大腦里計算出了一個“抓取”指令。
• 早期AI的“離身”困境：與之形成鮮明對比的是，傳統人工智能（尤其是符號主義AI）走的是 “離身智能” 的路線。它將智能視為一種可以脫離身體、在純符號世界里運行的抽象程序。就像一個只有大腦而沒有身體的“缸中之腦”，它精通邏輯和下棋，但無法理解“重”、“滑”、“燙”這些最基本的物理概念，因為它從未通過身體體驗過。
• 轉折點：行為主義機器人學：1980年代，MIT的羅德尼·布魯克斯提出了 “包容架構” 。他主張制造沒有中央模型的機器人，而是通過簡單的感知-行為模塊堆疊，讓智能從與環境的交互中“涌現”出來。這就像是先為機器人進化出“小腦”和“脊髓”，再考慮“大腦”。

以上是“具身智能”思想誕生的歷史進程，思想上的突破為技術進步鋪平了心理道路，自然在近些年迎來了具身智能技術方面的進步：

• 技術融合：特別是2022年以來，多模態大模型的爆發起到了關鍵作用。它讓機器能同時理解文字、圖像、語音等多種信息，具備了充當機器人“大腦”的能力。通過“具身微調”，大模型可以學會控制機器人在虛擬或真實環境中執行任務。
• 軟硬件協同：高精度傳感器、仿生關節、靈巧手等硬件的進步，與強化學習、仿真引擎等軟件算法相結合，共同構成了具身智能發展的基礎。

思想和技術的同時進展共同驅動著具身智能的發展，使得近些年迎來了機器人的大爆發，個形態的機器人都正迅速從實驗室研究和概念演示走向真實的商業落地。

越疆具身智能機器人Atom

越疆作為國內協作機器人的領軍企業自然也加入到了具身智能的革命浪潮中，越疆具身智能機器人Atom實現了 “更智能的身體、更聰明的大腦、更可靠的性能” 三大維度的統一：

• 更靈巧的身體：首先，DOBOT Atom機器人擁有重復定位精度達±0.05mm的工業級仿生協作臂，具備41個自由度，能適應常見工作臺高度進行靈巧作業。其次，Atom實現了“手-眼-腳”協同，通過多模態傳感技術，能擬人化執行工廠開門、在狹窄空間靈活轉身，并自適應抓取柔軟或異形物體。最后，得益于直膝行走技術，其仿人直膝行走系統（AWS）能耗較傳統屈膝式降低42%，大幅提升了機器人的連續運行時間。
• 更聰明的大腦：首先，突破生成式VLA（Vision-Language-Action）技術使Atom能理解復雜指令，進行群體協同的工藝任務和精細操作規劃，實現知識驅動的決策。其次，Atom創新應用了ACT預測控制大模型，將計算頻率從每秒50次顯著降至約每2秒1次，以更低算力消耗實現高效任務執行。最后，在精密裝配任務中，可實現左手旋緊軸承至0.1毫米公差，右手同步進行零件分揀的雙臂協同作業，實現雙腦協同決策
• 更可靠的性能：Atom在出廠前經過高溫（50℃+）和大負載老化測試，確保在復雜嚴苛的工業環境中穩定運行。此外，越疆通過“機器人生產機器人”的模式，使關鍵部件裝配精度高達±0.01mm，產品一致性指標遠超人工標準，可謂歷經嚴苛驗證的工業級可靠性

Dobot Atom不僅僅是一個機器人單品，越疆更是想以此為基礎打造一個打通工業、商業與家庭場景的生態平臺，在2025年工博會上，越疆帶來了“多形態具身智能超級工廠”解決方案，在該方案中各形態機器人可以分工協作，流暢完成從物料抓取、視覺檢測到精密組裝的全流程作業。

具身智能當下的挑戰與未來

盡管當前整個行業處于迅猛的發展階段，依然面臨成長的煩惱，這也指明了未來的努力方向：

• 數據瓶頸：目前，高質量、大規模的真實場景作業數據依然短缺，這限制了機器人“智能”水平的快速提升。
• 環境適應性：讓機器人在非結構化的復雜環境（如一個從未去過的家庭廚房）中，像人一樣隨機應變、靈巧操作，仍是需要攻克的技術難題。
• 交付大考：行業競爭的核心正從炫酷的技術演示，轉向硬核的工程化與穩定交付能力。供應鏈管理、批量生產和質量控制是決定企業能否在這場淘汰賽中勝出的關鍵。

因此在未來，具身智能還有一段路要走，其發展方向主要聚焦于：1、技術智能進化：不再依賴預設程序能夠進行獨立推理，在復雜的非結構化場景也能適用并實用；2、應用場景拓展：從工業制造、物流倉儲等結構化場景，走向商業服務、家居服務、安全應急等非結構化環境，從單一機器人作業，發展為多機器人集群與人機協同。

未來，具身智能的發展對我們的社會帶來的影響是全面且深刻的，首當其沖的便是經濟生產的方式將迎來巨大的革命，人類的工作與生活模式也會發生巨大的改變，整個社會的服務將更上一個臺階尤其是養老方面的勞動路短缺問題得到緩解，簡而言之，具身智能給我們勾勒了一個生產力極高、物質極大豐富、人類從勞役中解放的“烏托邦”