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　　1997年，IBM的深蓝治服外洋象棋大家加里·卡斯帕罗夫，畏俱寰球。2016年，“阿尔法围棋”（AlphaGo）又让围棋冠军李世石安坐待毙。从此，东谈主工智能成为寰球热议的话题。但其时的AI，只是一个管帐算的“头脑”，它能分析棋盘花式，却摸不着棋子。

　　AlphaGo能够在办事器上快速试验数千场棋局，以致打败寰球冠军。但它实质上仍是隧谈的算法系统，穷乏在物理寰球中践诺动作的才调。每当它棋战时，必须依赖一位责任主谈主员在场上帮它落子。这恰是AI 发展的第一阶段——信息智能。它擅长管理数据，却无法径直影响践诺。

　　如果 AI的发展是一场马拉松，那么第一阶段，咱们造出了一个超凡的大脑。面前，它正在迎来第二阶段——具身智能（Embodied AI），也即是物缄默能。这一阶段，AI不再局限于数据中心和屏幕，而是领有了感知、长出了作为，运转与物理寰球交互。2025年，《政府责任论说》初次将“具身智能”写入其中，建议开辟将来产业干预增长机制，重心种植生物制造、量子科技、具身智能和6G等将来产业。这一计谋信号，绚丽着具身智能正从实验室走向践诺，成为东谈主工智能发展的遑急宗旨。

　　从算法到动作，AI 迈出枢纽一步

　　设想一下，你走进一家餐厅，点了一杯咖啡。一台机器东谈主办事员优雅地端着托盘，将热腾腾的咖啡放在你面前，莫得洒出一滴。这件事，一个世俗东谈主猖狂能作念到，但对AI来说，却是一个天大的繁难。

　　往时几十年，计较机视觉、语音识别、天然话语管理等信息智能得回了惊东谈主的推崇。AI不错识别图像、浮现话语，以致与东谈主类畅达对话。讨论词，这些技能依然停留在数据寰球。它们不错“看懂”一杯咖啡，但无法确凿端起一杯咖啡。要让AI走出屏幕、影响践诺，它必须学会如安在物理寰球中行动。

　　这恰是物缄默能濒临的中枢繁难。提起一杯咖啡，这个看似粗陋的动作，实则触及复杂的传感、肌肉截止、均衡谐和。AI需要精确感知杯子的时局、材质、分量，计较手指施加的力度，同期谐和躯壳均衡，以确保液体不会洒出。而这些，对东谈主类来说简直是本能，对AI而言，却需要从零运转学习。

　　如果说，信息智能的AI是生涯在“瞎想国”里的形而上学家，那么物缄默能的AI，即是要下地干活的工东谈主。而践诺寰球，比数据寰球复杂得多，也愈加不行展望。

　　最典型的例子，即是波士顿能源（Boston Dynamics）的机器东谈主。它们能驱驰，高出，以致作念后空翻，看上去仿佛已掌抓了物缄默能。但你如果让它去开门，拧螺丝，或者在湿滑的大地上驱驰，它可能就会摔得四脚朝天。动作的畅达性不等于确凿的生动性，要让机器东谈主安妥复杂的践诺环境，仍然存在重大挑战。

　　为了让机器东谈主更好地践诺浮浅任务，斯坦福大学李飞飞团队建议了一种全身操作概述框架——行径机器东谈主套件（BRS）。该框架旨在升迁机器东谈主在家庭环境中的自主践诺才调，使其能够完成倒垃圾、整理衣物、刷马桶等各种化的家务任务。这项决策是具身智能窒碍的典型案例，它不仅让机器东谈主“浮现”任务，还让它们确凿具备“起初”才调，使AI渐渐迈向践诺寰球的高效践诺者。

　　AI的枢纽，不单在于念念考，更在于行动

　　信息智能让AI成为“寰球上最贤惠的念书东谈主”T先生系，但只是会念念考，无法改变寰球。确凿的变革，来自行动。具身智能，才是AI走向践诺的枢纽。

　　追忆东谈主类的进化历程，咱们是因为会念念考而遒劲，如故因为会行动而遒劲？

　　牛顿发现了万有引力定律，这是划期间的窒碍；但如果莫得工程师们遐想并制造出飞机引擎，咱们依然无法遨游于蓝天。爱因斯坦建议了相对论，这是科学史上的伟大窒碍；但如果莫得物理学家和工程师的不停勤奋，咱们也无法享受到GPS技能带来的方便。学问塑造寰球，但最终鼓励寰球前行的，是实践。

　　东谈主工智能亦是如斯。信息智能让AI浮现寰球，物缄默能让AI纠正寰球。今天，咱们不错用Deepseek生成一篇著作，用豆包AI画一张图。但咱们还无法让AI盖一座屋子、作念一顿饭、或为病东谈主完成一场手术。将来，具身智能的窒碍，才是确凿让AI进入浮浅生涯的枢纽。

　　2025年3月，谷歌与机器东谈主开辟公司Apptronik协调，推出了两个基于Gemini 2.0的机器东谈主AI模子——Gemini Robotics和Gemini Robotics-Embodied Reasoning（ER），旨在匡助机器东谈主践诺比以往更多的践诺任务。

　　这两款模子的中枢机划，是让机器东谈主不仅能听懂请示，还能浮现并安妥新的环境和任务，这是物缄默能发展的枢纽一步。测试标明，Gemini Robotics具备更强的泛化才调，能够管理未经过试验的任务，如折纸、将眼镜放入盒中、翻开瓶盖等。比拟之下，Gemini Robotics-ER版块更侧重于空间感知和任务探究，可供受信任的机器东谈主开辟者集成到自己系统中。这些技能窒碍，绚丽着机器东谈主在践诺环境中的安妥才谐和践诺力得回了遑急推崇，使AI进一步从诬捏寰球迈向物理寰球。

　　具身智能面前的“三座大山”

　　AI要确凿进入物理寰球，最大的挑战是什么？面前来看，主要有三座大山：感知才调、通顺截止和学习才调。这三者的窒碍，正在让具身智能从“实验室玩物”转机为“万能助手”。

　　第一座山：感知才调的进化，从“盲东谈主摸象”到“眼不雅六路”

　　感知才调是机器东谈主迈向践诺寰球的紧要繁难。东谈主类的大脑，依靠眼睛、耳朵、皮肤等多种传感器感知寰球，而机器东谈主也需要访佛的“感官”——录像头、激光雷达、触觉和压力传感器等等。但问题在于，东谈主类的感知才调是动态、概述且可安妥的，而现时的AI感知系统时常是单一的、割裂的。

　　将来的机器东谈主需要具备更强的泛化才调，能够安妥从未见过的任务，况兼在新的环境中赶紧浮现和反馈。举例，机器东谈主需要能够在面对不同物体、复杂场景或生分环境时，快速识别并接收妥贴的行动。将来的家庭机器东谈垄断家需要在漆黑卧室躲避满地乐高，抱起婴儿时自动转变力度，煮咖啡时证据香气谐和萃取时候。这条件AI具备确凿的全模态感知才调，让机器东谈主像东谈主类一样“眼耳鼻舌身意”俱全，在确凿寰球中精确感知、生动应付。

　　第二座山：通顺截止的变嫌，从“机械舞者”到“生动工匠”

　　如果说感知才调决定了机器东谈主能“看见”寰球，那么通顺截止决定了它能否与寰球互动。你有莫得留意到，今天的机器东谈主能作念很多事情，但它们的动作总显得有些生硬。这主如若因为东谈主类的通顺截止相等生动，咱们的肌肉、神经系统能够实时谐和，而现存的AI通顺系统仍显得随意。东谈主类行行运，每步触及200多块肌肉的毫秒级协调，而机器东谈主要完了这种游刃过剩的动作，必须窒碍动态均衡、细密操作和能量成果三重难关。

　　跟着技能的进步，机器东谈主在动作截止方面的生动性也在不停升迁。将来的机器东谈主能够细密地完成一些复杂的任务，如折纸、提起易碎物品，以致像东谈主类一样操作物品。要完了这极少，机器东谈主不仅需要精确的动作截止，还需要对周围环境作念出实时的感知和谐和。这种生动性将使机器东谈主更好地安妥确凿寰球中的多变场景，践诺需要高度协融合精密操作的任务。只消确凿作念到这极少，机器东谈主才能安妥确凿寰球的多变场景，从活水线上的机械臂，进化为不错胜任各种细密任务的“生动工匠”。

　　第三座山：学习才调的转机，从“死记硬背”到“识趣行事”

　　学习才调是机器东谈主濒临的第三大挑战。东谈主类的学习，往往是通过试错、训戒蓄积和直观判断等多种神情招引的，而现存的AI天然不错通过强化学习来试验动作，但它们仍然穷乏确凿的“直观”和“训戒”，使得它们在面对环境变化通常时无法应付。

　　将来的机器东谈主需要具备更强的自安妥学习才调，能够通过浮浅对话或请示浮现，不停谐和我方的行径，并证据环境的变化不停优化我方的操作神情。这种赓续学习和动态安妥的才调，才能让机器东谈主在复杂的践诺寰球中确凿胜任任务，而不单是是按照预设递次践诺操作。确凿的智能，不是存储在数据库里的代码，而是在物理交互中裸露的人命力。

　　这些窒碍意味着，将来的机器东谈主将不单是是单纯的器具，而是具备感知、行动、学习和安妥才调的智能体。跟着技能的不停发展，AI将渐渐从云表算力堆砌的“数字阴灵”，进化为扎根践诺寰球的“硅基人命体”。

　　AI的鸿沟，还能延展到那处？

　　信息智能，让AI变得贤惠；物缄默能，让AI具备力量。但AI的尽头，并非只是更强的计较才调或更生动的肢体，而是迈向更高等的第三阶段——生物智能。

　　MIT实验室正在探索将神经细胞与芯片招引的技能，而中国科学院的决策团队已见效使机器东谈主通过脑机接口“感知”诬捏难过。这些探索大致敬味着，AI正在向人命的复杂性相接。将来的AI将不再只是是冷飕飕的机器，而是像东谈主类人命一样念念考、学习、安妥，以致自主进化。

　　讨论词，生物智能仍是远处的第三阶段。今天，咱们才刚刚踏入第二阶段——具身智能的门槛。让AI具备确凿的行能源，让它能够浮现、感知、安妥践诺寰球，这也曾过可能比咱们预感的更漫长。历史上，每一次技能变嫌，皆是从念念预想行动的演进。东谈主类用了几千年，从形而上学的念念辨走向科技的实践，从构想器具到掌抓器具，再到成为器具的创造者。而AI，正在沿着相通的旅途前进。

　　独一的问题是，咱们准备好招待这个“站起来的AI”了吗？

　　（作家胡逸为数据责任者，著有《将来可期：与东谈主工智能同业》一书）

　　起头：胡逸

职守剪辑：何松琳 T先生系