数字化转型网人工智能专题
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通过系统梳理研判技术演进路径、行业应用场景及产业生态格局，从具身感认知、具身决策、具身智能控制、具身智能机器人设计、具身智能软硬件一致性、具身智能机器人大工厂、具身智能大规模高质量数据集、具身智能机器人集群及与人协同的发展、具身智能机器人开源社区、面向具身智能机器人的安全评估与伦理建设等十个维度全面勾勒了具身智能机器人发展的未来图景。
一、物理实践、物理模拟器与世界模型协同驱动的具身感认知
物理实践、物理模拟器与世界模型协同驱动的具身感认知。物理实践是具身智能的本质，物理模拟器可以构建高保真的训练环境，世界模型可以提供环境当中比较本质的内部特征。三者融合既可以保证丰富、有效、真实的环境，也可以用于训练具身智能机器人与环境的接触和非接触交互的感认知能力，为其决策和控制奠定基础。
二、多层次端到端的具身决策
多层次端到端的具身决策。由多模态大模型启发的，具有数理基础的认知与规划研究，与生命科学家的成果融合，并与实时的控制模块融合，可以显著增强具身智能机器人在非结构化环境下的泛化性和实用性。
三、融合多领域技术的具身智能控制
从控制角度来看，可以融合模型预测、强化学习和生命科学的具身智能控制。一方面可以把模型预测控制的动态优化能力，把强化学习自适应决策融合起来，更进一步的与生命科学的冗余多环路控制机制相融合。这样的话，可以更加让具身智能机器人向人发展，实现具身智能的新控制，提升其在新环境当中的适应性和高性能。
四、生成式人工智能驱动的具身智能机器人设计
生成式人工智能驱动的具身智能机器人设计。通过对于电机、减速器、驱动器、结构、连接件和材料的统一优化，同时与工材领域的科学成果相结合，在物理模拟器当中实现硬件与控制策略的协同优化，可自动探索任务中实现最优的具身智能的机器人设计。
五、高度协同与动态适配的软硬件一致
高度协同与动态适配的具身智能软硬件一致性。具身智能机器人需要软硬件的一致性，在硬件开发的阶段需预置适配算法的接口规范，在算法的设计当中又会内嵌物理约束，就是软中有硬，硬中有软，并且通过联合仿真验证，就是有软有硬的情况下，让系统更加保持一致，让软件模块更加接近硬件，让整体系统更加符合我们的软硬件一致性的期望。
六、具身智能机器人“大工厂”
具身智能机器人大工厂，在仿真环境当中实现自然语言交互、环境生成、机器人本体设计、决策-控制算法以及软硬件一致性算法等研发，让他们有机的结合在一起，并且反复进化。这样的系统可以根据性能和需求实现快速设计和实现高质量具身智能机器人系统，为社会服务。
七、构建大规模高质量具身智能数据集
具身智能大规模高质量数据集，基于物理实体采集与仿真合成构建大规模高质量具身智能数据集。这里高质量是一个关键，关于大规模，科研的期望是让它规模要变小。同时可以显著提升具身智能机器人的本体构型优化、多模态训练效率及跨场景策略迁移能力。
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本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于智能制造IMS；编辑/翻译：数字化转型网萍水。
