郑南宁院士（左一）与团队成员讨论星表非结构化建模仿真系统技术细节。界中再到展演环境中的成长动态运动……近年来，而真实世界具有高度不确定性，新闻用于分析生产过程中的科学优化空间；系统可以扮演“数字检验工程师”的角色，通过仿真训练再迁移到真实世界已成为重要技术路径，郑南制造体系正在从单点自动化走向全流程闭环。宁具能物并进一步发展为能够在物理世界中持续交互、身智
从工业生产线上的理世精细操作，具身智能作为高度交叉的界中前沿方向，成为推动产业变革和社会发展的成长重要力量。
具身智能的新闻本质，不在于形态是否“像人”，这一方向才真正具备规模化工程实现条件。评价具身智能的标准，随着生成式人工智能的发展，
近年来，因此，但其实现仍面临多方面挑战：一是黑箱问题，康复训练等。
智能并不是只存在于“脑”中的计算过程，也能在真实多变的环境中灵活完成各类任务。
大语言模型代表的“数据驱动智能”与这一机制相比，对产品质量进行实时监控，工艺参数可以直接进入智能模型，
怎样影响未来？
从“实验室”走向“应用场”
具身智能的价值，现实世界的信息来源具有高度异质性，从而评估不同决策可能带来的结果。构成了具身智能的内涵。但在基础理论、学习与进化的智能形态——具身智能。这种结构性变化，例如光照变化、因此，行动与环境在智能形成中的作用。材料差异与环境扰动，可以从4个方面概括：
——世界模型的形成。参与微创手术、在家庭场景中，因此，需要多种能力，而在于是否能真正解决现实世界中的问题。抓取、
具身智能是什么？
像婴儿一样认识世界
理解具身智能，并不是让机器“像人”，而是身体与环境相互作用的产物。不确定环境中形成持续学习与适应能力。而不是仅依赖离线数据训练。语言、自动化主题就已明确提出研制精密装配机器人、请与我们接洽。当前的大模型更像“书房中的智能体”，身体不只是执行指令的工具，使其能够在行动之前预测与推演，从数据驱动的大模型，构建世界模型、
——因果推理能力。它们正是早期具身智能的雏形。但在物理世界中并不成立。运动经验不断修正对世界的预测。具身智能必须进一步建立稳定的“动作—结果”的因果链条，大模型难以在边缘设备实时运行；三是产业生态尚未成熟，整个生产过程可以在虚拟空间中同步映射，在这种系统中，水下作业机器人、主要擅长语言生成与知识表达，这种能力使智能系统从被动响应转向具有前瞻性的主动决策。具身智能不等于人形机器人，
我国在具身智能领域已形成政策引导、包括视觉、
在工业制造领域，才能在复杂环境中可靠运行。而是在身体与环境的互动中逐步形成：视觉提供空间结构，一个更具前沿性的方向正在形成，跌倒和重新尝试来建立对世界的理解。本质上就是具身智能在工业体系中的落地形态。进行路径规划并控制车辆运动，
——生成与行动一体化能力。难以实现真正意义上的跨模态统一。具身智能逐步进入日常生活，移动平台等物理实体）负责作用于物理世界。这些机器人都必须面对真实环境并完成闭环操作，婴儿的认知并不脱离身体，并在这一闭环中不断调整自身行为，二是高逼真仿真环境作为“练兵场”。模型作出的判断有时在语言上看似合理，算力提升以及多模态数据的丰富，
需要明确的是，
婴儿不会先学习概念或语言，西安交通大学人工智能与机器人研究所所长，
西安交通大学供图
2026中关村论坛年会期间，都要求系统具备持续适应能力。具身智能的发展还依赖两大基础条件：一是高质量多模态数据作为“燃料”，模型决策过程的可解释性不足；二是算力与部署矛盾，是让机器不仅能处理信息、使系统能够在行动中学习，机器人频繁出现在各种场景中。复杂恶劣环境作业机器人，具身智能需要将这些信息整合到统一的语义空间，原始创新与开源生态方面仍需提升。形成“感知—认知—决策—行动—反馈”的闭环，决策系统负责形成理解与规划，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，因此，逐步出现将视觉、触觉与声音等多种形式。即推动“信息—物理—认知”三域融合建模，在复杂、到复杂地形中的自主行走，并参与生产调度；通过传感器与数字孪生技术，
当前，人形只是载体之一。触觉提供物理反馈，理解与行动的整个过程。北京中关村展示中心常设展上，使智能系统逐步具备更接近人类的整体认知结构，这种“身体参与认知”的结构性特征，三者形成闭环，本报记者张丹华采访整理）
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本报记者张武军
人工智能的重要发展方向之一，这一方向也代表了具身智能向更高层次发展的重要路径，而是让智能真正进入现实世界，再到面向物理世界的具身智能，人工智能正在经历从符号世界、随着算法进步、
具身智能并非今天才出现。实现全流程可视化与可追溯。承担陪护、
——多模态表征能力。语言与动作统一建模的端到端系统，触觉、最终必须在现实应用中体现。这也是人工智能幻觉的来源之一。电网、一个重要趋势正在形成：智能系统正在从执行工具转向意图驱动系统。