当波士顿动力的 Atlas 机器人完成后空翻，当 OpenAI 的 Dactyl 机械臂成功复原魔方，当特斯拉 Optimus 在工厂中自主装配零件，人类终于意识到：智能的终极形态，不应囿于硅基芯片构建的虚拟世界，而必须依托具身载体，通过与物理环境的动态交互不断演化与进化。

具身智能（Embodied Intelligence），指的是通过物理身体与环境持续交互，从而实现感知、决策与行动一体化的智能系统，被普遍视为继大语言模型之后，人工智能领域的下一场范式革命。

相较于传统的“离身智能”（如 ChatGPT 等纯算法模型），具身智能的核心在于“身体”与“环境”的双重在场，强调智能体在真实物理世界中的“存在性”。它需要像人类一样，依靠视觉、触觉等多模态感知理解环境，进行自主路径规划，并灵活执行任务。具身智能的思想可追溯至计算机科学先驱艾伦·图灵于1950年提出的“图灵测试”，但真正的技术突破，则是在2020 年代，大模型算法与机器人硬件深度融合之后才得以加速实现。

1.感知与交互：

具身智能的感知系统已突破传统工业机器人的局限，借助激光雷达、3D视觉、触觉传感器等多模态设备，实现对环境信息的实时精准感知。以海豚之星 AiTEN 为例，其搬运机器人 MP10 集成了 360° 安全雷达、急停按钮、防撞触边、叉尖传感器等多种安全模块，构建起一套覆盖全方位的三维立体防护系统，有效提升了运行的稳定性与安全性。

2.自主决策：

海豚之星 AiTEN 系统依托大模型解析自然语言指令，结合环境感知数据生成动态任务规划。其 RCS 智能控制系统通过高精度传感定位，实现实时数据分析与路径自动优化，具备即时异常响应能力；DAS 数据分析系统则支持多维数据的采集、存储、监控与处理，为物流全流程提供全面的数据支撑。与传统依赖预设规则的系统不同，该决策机制通过与物理环境的持续交互，逐步形成“具身化认知”——如机器人在多次碰撞中学习避障策略，在抓取失败中优化力度控制，从而实现更类人化的适应与学习能力。

3.持续学习：

硬件技术的持续突破为具身智能提供了坚实的物理基础，使智能体能够在与环境的交互中不断积累经验，并通过强化学习不断优化执行策略。以双足机器人为例，智能体可发出“前进”指令，而环境的实时反馈将影响机器人各部位的动态协调，促使其在不断调整中实现平衡控制与持续前行。

文章来源：海豚之星AiTEN

图片来源：海豚之星AiTEN

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责任编辑：朱晓裔

审 核 人：李峥