如火如荼的人工智能研究领域中，涵盖人形机器人的具身智能研发及应用是焦点之一。
当我们为机器人踢球、打拳、跳舞、跑马拉松等技术突破欢呼时，对其在伦理、法律、社会结构等多个层面进行的深入思考也正同步进行。
当机器人犯错，谁来担责？人类会被机器“精神虐待”吗？在具身智能全球竞逐的赛场上，未来正来，人类是否猝不及防？
“身体”让“智能”
从数字空间走向物理世界
具身智能是人工智能研究与应用的重要前沿方向，但并非近年来才提出的概念。
早在20世纪50年代，人工智能先驱阿兰·图灵就在论文《计算机器与智能》中构想了具身智能的雏形：为机器配备最好的传感器，使其可以与人类交流、像婴儿一样进行学习。同一时期，控制论创始人诺伯特·维纳也提出了“行为智能”的理念。
具身智能可定义为智能体（如机器人、无人机、智能汽车等）通过物理实体与环境实时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化。其核心理念颠覆了传统人工智能的“离身性”局限，强调智能的本质必须通过身体与环境的动态互动来塑造和体现。
“‘身体’是让‘智能’从数字空间走向物理世界的关键。”复旦大学副校长、智能机器人与先进制造创新学院院长姜育刚教授说，传统人工智能更注重符号运算和数据处理，具身智能强调“在互动中学习”，而后者的发展正在悄然改变对“智能”的理解，人们越来越希望智能体能走出虚拟世界，进入复杂的现实环境，在不断的感知与互动中学习成长。从“会计算、能推理”的智能，转向“能理解、会行动”的智能体，是人工智能走向下一阶段的重要标志。
“人工智能”“具身智能”与“人形机器人”常被混为一谈，实际上三者各有侧重：人工智能更注重算法和计算层面的信息处理与认知能力提升；人形机器人的核心在于实现具有类人形态的物理载体；具身智能则注重“智能体—环境—算法”三位一体的协同演化，更强调如何在物理实体中充分利用感知、决策和执行机制，并在环境交互中不断演进。
在他看来，让AI通过“身体”感知世界并做出灵活反应，面临的最大技术难点不只是硬件或情境理解的瓶颈，而是当前的智能严重依赖数据。在具身智能领域，采集高质量、多样性的训练数据成本极高且难以持续。要真正实现“用身体理解和影响世界”，需要突破现有范式，发展出具备自主学习和群体协同进化能力的智能体，这是值得探索的未来方向。
近年来，技术融合浪潮为具身智能发展注入了强大动能。计算机视觉、激光雷达与深度相机实现了毫米级环境感知，而深度强化学习则使智能体在仿真环境中通过数万亿次试错来优化策略。例如，英伟达的Isaac Gym平台支持百万智能体并行训练米牛配资，加速了这一过程。OpenAI的Dactyl机械臂凭借触觉反馈成功复原魔方，展示了具身智能在精细操作方面的潜力。PaLM-E多模态大模型更是将语言理解与机器人控制相结合，推动具身智能进入了语义交互的新纪元。
中国也在这一领域取得了显著进展。截至2024年12月，我国具身智能专利申请量超21.99万件，位居全球第一，占全球申请量约26.45%。
距离“真正的具身智能”
还有关键问题需解决
以机器人为载体的具身智能已从理论研究阶段迈向实际应用，它最可能率先颠覆的，是那些高度依赖人手、环境复杂又存在劳动力缺口的领域。以制造业领域为例，未来的智能体将率先在重复性高或对技能要求较低的工种中落地，例如搬运、装配、质检等环节。它们不仅能够完成基本操作，还能感知设备状态、预测风险，并在一定程度上自主优化流程。尽管这并不意味着制造业的所有岗位都会被取代，但在人机协同逐步深化的过程中，传统制造模式将被不断重塑，形成更高效、更智能化的生产体系。
当前在工业制造领域，具身智能机器人能够自主适应复杂生产环境，实现柔性制造，提高生产效率。丹麦Universal Robots在协作机器人市场中持续领先，最新产品UR20具备更大负载和更高安全性，广泛应用于汽车零部件制造、电子组装等精密工业场景。瑞士ANYbotics公司推出的四足巡检机器人ANYmal专门应用于石油化工、能源设施等危险环境，成功替代人工完成巡检任务。
在物流服务领域，波士顿动力推出物流机器人Stretch与四足机器人Spot，前者聚焦仓储货物自动化搬运，后者则广泛应用于工业巡检和公共安全。
在智能交通领域，Waymo的Robotaxi服务已在凤凰城、旧金山、洛杉矶等地全面展开，将进一步拓展至迈阿密和华盛顿特区等更多城市。
医疗领域也是具身智能的重要应用方向。中国卫健委《2024年医疗康复器械应用现状调查报告》显示，康复外骨骼机器人已在国内20余个省市、自治区应用，帮助存在运动功能障碍的患者进行康复训练。英国的CMR Surgical公司推出Versius腹腔镜手术机器人，在欧洲多个国家和亚洲市场的医院实现落地应用。
与此同时，越来越多人期待具身智能在家庭服务领域加速发展。呼应这份关注，可完成洗衣、浇花、晾衣服、倒牛奶、烤面包，甚至陪伴、引导学习的智能居家机器人已逐步成真，进入商业化阶段。
“目前我们看到的一些具身智能原型已经在运动控制和单一任务执行上展现出很高的技术水平，确实令人惊叹。但距离‘真正的具身智能’，还有几个关键问题需要解决。”姜育刚教授说。
第一是环境适应性。现在的机器人大多只能在设定好的场景中运行，一旦环境复杂或发生变化，就容易“失控”。与人类感知相比，目前AI感知系统整体上还偏于单一、割裂。人类能够自然地融合视觉、听觉、触觉、力觉等多种感知信息来理解周围环境，而现有的具身智能系统往往难以做到这一点。例如，在化工厂爆炸救援中，救援机器人需要同时感知火灾的热度、烟雾的浓度、建筑物的结构稳定性等多方面信息，目前的技术还无法使其像人类一样全面且高效地整合这些信息。
第二是自主学习能力。人类通过试错、经验积累和直觉判断等多种方式进行学习，而现有AI仍缺乏真正的“直觉”和“经验”，面对环境变化难以应对。当遇到新的、未在训练数据中出现过的场景时，具身智能系统可能无法做出合理的决策和行动。
第三是与人和环境的深度协同，比如理解人的意图、情绪变化，根据环境变化做出灵活反应，这些都还很初步。人类行走时每步涉及200多块肌肉的毫秒级协调，现有AI运动系统仍显粗糙。机器人要实现灵活运动，必须突破动态平衡、精细操作和能量效率三重难关。
情绪价值设计可能
引发前所未有的争议
当具身智能越来越深度融入人类生活，一系列伦理和社会管理问题也需未雨绸缪。
隐私与数据安全是首要问题。具身智能设备在运行过程中会收集大量的用户数据，包括个人隐私、行为习惯等，数据存储、传输和使用等环节存在泄露风险。比如家用服务机器人在日常工作中可能会收集家庭成员的生活作息、消费习惯等信息，如果这些信息被不当获取或滥用，将对用户的隐私造成严重侵犯。
另一个问题是安全事故责任界定模糊。具身智能系统往往具有较高运动能力，可能会对周围人员和环境造成物理伤害，如机器人失控、操作失误等引发安全事故。当事故发生时，难以确定责任主体是开发者、制造商、使用者还是其他相关方。
情感伦理问题同样不容忽视。具身智能的情绪价值设计可能引发前所未有的争议。
随着它融入家庭、教育等生活场景，社会伦理问题也将愈发复杂，人们有可能对智能体产生依赖，甚至建立情感联结，导致“情感错位”，干预价值判断与行为决策，带来新的道德与法律挑战。
还有人提出，如果具身智能体具备了疼痛感知（哪怕是模拟的），人类对其是否负有道德责任？
对此，姜育刚教授的回答是，这个方向需要认真对待——“即使‘疼痛感知’只是模拟的，并不是生物意义上的‘痛苦体验’，我们仍需要面对一个现实：人类会不自觉地将情感和道德判断投射到这些拟人的智能体上。这也提示我们需要从社会伦理角度，尽早思考如何对待具身智能体，避免出现‘虐待’它们的情景，也要避免被‘虐待’。”
“科幻影视、小说中，具身智能常被描绘为‘失控的威胁’或‘超越人类的新物种’。作为一种艺术表达，这些作品往往放大了人类对未知技术的期待与恐惧。尽管这些想象并没有直接的现实依据，但确实折射出我们内心的深层焦虑。”他说，从当前的发展来看，具身智能距离“失控”或“超越人类”尚有距离，人们真正需要关注的，不是它们是否会超越人类米牛配资，而是如何建立有效的治理机制，引导技术向善发展。
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