來源：鼓搗AI。

在通用人工智能（AGI）的探索中，“讓AI走出數(shù)字世界、走進(jìn)物理世界”始終是核心難題。傳統(tǒng)AI能在算力中處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，卻難以像人類一樣通過“感知-思考-行動(dòng)”與真實(shí)環(huán)境互動(dòng)。清華大學(xué)最新具身智能方向綜述《Embodied AI: From LLMs to World Models》，不僅系統(tǒng)梳理了具身AI（Embodied AI）的發(fā)展脈絡(luò)，更提出了“MLLM與世界模型（WM）聯(lián)合驅(qū)動(dòng)”的核心架構(gòu)，為AGI落地物理世界提供了清晰路線圖。

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2509.20021

論文摘要

具身智能（Embodied AI）是實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）的一種智能系統(tǒng)范式，它既是各類應(yīng)用的核心基石，也推動(dòng)著人工智能從網(wǎng)絡(luò)空間向物理系統(tǒng)演進(jìn)。近年來，大語言模型（LLMs）與世界模型（WMs）的突破性進(jìn)展為具身智能領(lǐng)域帶來了廣泛關(guān)注。一方面，LLMs通過語義推理與任務(wù)分解為具身智能賦能，將高層自然語言指令與低層自然語言動(dòng)作融入具身認(rèn)知過程；另一方面，WMs通過構(gòu)建外部世界的內(nèi)部表征與未來預(yù)測為具身智能提供支持，助力實(shí)現(xiàn)符合物理定律的具身交互。

為此，本文系統(tǒng)梳理了具身智能領(lǐng)域從基礎(chǔ)到前沿的相關(guān)文獻(xiàn)，涵蓋了LLM驅(qū)動(dòng)與WM驅(qū)動(dòng)的兩類核心研究方向。具體而言，本文首先闡述了具身智能的發(fā)展歷史、關(guān)鍵技術(shù)、核心組件及硬件系統(tǒng)，并從單模態(tài)到多模態(tài)的視角探討了其發(fā)展歷程；隨后，深入探討了具身智能領(lǐng)域的兩個(gè)新興方向——基于LLM/多模態(tài)LLM（MLLMs）的具身智能與基于WM的具身智能，細(xì)致闡述了它們?cè)诙说蕉司呱碚J(rèn)知與物理定律驅(qū)動(dòng)的具身交互中所發(fā)揮的不可或缺的作用。

基于上述研究進(jìn)展，本文進(jìn)一步提出了多模態(tài)大語言模型-世界模型（MLLM-WM）聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的具身智能架構(gòu)的必要性，闡明了該架構(gòu)在物理世界中實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的深遠(yuǎn)意義。此外，本文還分析了具身智能的典型應(yīng)用場景，展現(xiàn)了其在現(xiàn)實(shí)場景中的廣泛適用性。最后，本文指出了具身智能領(lǐng)域值得進(jìn)一步探索的未來研究方向。

什么是具身智能？為什么它是AGI的關(guān)鍵？

很多人對(duì)AI的印象停留在“聊天機(jī)器人”“圖像識(shí)別”，但這些都屬于“非具身AI”——它們僅在數(shù)字空間處理抽象任務(wù)，無法觸碰、感知物理世界。而具身智能的核心，是讓AI通過“身體”（硬件載體）與物理世界形成“感知-認(rèn)知-交互”的閉環(huán)，最終實(shí)現(xiàn)類人智能。

具身智能的起源：從圖靈測試到認(rèn)知科學(xué)

論文指出，具身智能的理論根源可追溯至1950年圖靈提出的“具身圖靈測試”——圖靈認(rèn)為，真正的智能必須與物理經(jīng)驗(yàn)綁定。到1980年代，認(rèn)知科學(xué)進(jìn)一步夯實(shí)這一基礎(chǔ)：

• 語言學(xué)家Lakoff提出“認(rèn)知源于身體經(jīng)驗(yàn)”（比如人類對(duì)“上下”的理解，源于自身與地面的互動(dòng)）；

• 認(rèn)知科學(xué)家Harnad則強(qiáng)調(diào)“符號(hào)接地問題”——AI的語言、邏輯符號(hào)，必須與感官-動(dòng)作體驗(yàn)結(jié)合，否則只是無意義的字符組合。

• 主動(dòng)感知 ：通過傳感器（RGB-D相機(jī)、激光雷達(dá)、麥克風(fēng)等）主動(dòng)獲取環(huán)境信息（如識(shí)別物體位置、判斷聲音來源）；

• 具身認(rèn)知 ：基于歷史經(jīng)驗(yàn)更新內(nèi)部認(rèn)知（如規(guī)劃“從客廳到廚房拿水杯”的步驟，反思上次打翻水杯的原因）；

• 動(dòng)態(tài)交互 ：通過執(zhí)行器（機(jī)械臂、輪子、電機(jī)等）輸出動(dòng)作，改變環(huán)境（如開門、抓取物體）；

• 硬件載體 ：支撐計(jì)算與能量需求——比如無人機(jī)的輕量化芯片、機(jī)器人的低功耗傳感器，需平衡實(shí)時(shí)性與功耗。

  舉個(gè)例子：家庭服務(wù)機(jī)器人通過攝像頭“感知”到地上的垃圾（主動(dòng)感知），結(jié)合“垃圾需扔進(jìn)垃圾桶”的經(jīng)驗(yàn)（具身認(rèn)知），控制機(jī)械臂撿起垃圾并移動(dòng)到垃圾桶（動(dòng)態(tài)交互），而這一切依賴其內(nèi)置的處理器與電池（硬件載體）。

早期具身智能的研究局限于“單模態(tài)”——感知靠視覺、認(rèn)知靠語言、交互靠動(dòng)作，導(dǎo)致智能體在復(fù)雜環(huán)境中“偏科嚴(yán)重”。

單模態(tài)與多模態(tài)具身AI對(duì)比

單模態(tài)局限性

• 信息殘缺 ：比如僅靠視覺的機(jī)器人，在黑暗環(huán)境中會(huì)“失明”；僅靠語言的AI，無法理解“紅色杯子在桌子左邊”的空間關(guān)系；

• 模態(tài)鴻溝 ：感知模塊的視覺信息無法傳遞給認(rèn)知模塊，導(dǎo)致“看到杯子卻不知道該怎么拿”。

論文中提到早期典型案例：視覺SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)僅能生成幾何地圖，卻無法識(shí)別“這是桌子”“那是椅子”，導(dǎo)致機(jī)器人導(dǎo)航時(shí)“知其然不知其所以然”。

多模態(tài)融合

隨著技術(shù)發(fā)展，多模態(tài)具身智能逐漸成為主流——通過融合視覺、聽覺、觸覺、語言等多感官輸入，解決單模態(tài)的局限：

• 比如“視覺+語言”融合：機(jī)器人通過視覺識(shí)別物體，結(jié)合語言指令“把紅色杯子遞給我”，精準(zhǔn)執(zhí)行動(dòng)作；

• 再如“視覺+觸覺”融合：抓取雞蛋時(shí)，視覺判斷位置，觸覺感知力度，避免捏碎。

論文指出，多模態(tài)的核心價(jià)值是“讓感知輔助認(rèn)知、認(rèn)知指導(dǎo)交互”，比如救援無人機(jī)通過“視覺（識(shí)別廢墟）+聽覺（捕捉呼救聲）+語言（接收指揮指令）”，高效完成 survivor 搜救。

兩大核心技術(shù)：LLM/MLLM與世界模型

具身智能能突破多模態(tài)瓶頸，關(guān)鍵依賴兩大技術(shù)突破：多模態(tài)大語言模型（MLLM） 與世界模型（WM）。論文用大量篇幅分析了兩者的作用與局限，此處可分別插入對(duì)應(yīng)技術(shù)路線圖，增強(qiáng)可讀性。

MLLM：高層語義與任務(wù)規(guī)劃

傳統(tǒng)智能體面對(duì)“清潔客廳”這樣的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，會(huì)因無法分解步驟而束手無策。而MLLM（如GPT-4o、Gemini 1.5、RT-2）通過兩大能力賦能具身智能體：

• 語義推理 ：解析多模態(tài)輸入的含義——比如從“杯子倒了”的圖像+“擦干凈”的語言指令中，理解需要“拿抹布→擦拭桌面”；

• 任務(wù)分解 ：將復(fù)雜目標(biāo)拆分為可執(zhí)行子任務(wù)——比如“做早餐”拆分為“煮雞蛋→烤面包→沖咖啡”。

論文中提到的典型案例：

• SayCan（2022） ：給LLM配備“自然語言動(dòng)作庫”，避免其提出“飛起來拿高處杯子”這類不切實(shí)際的動(dòng)作；

• RT-2（2023） ：將圖像、語言、機(jī)器人動(dòng)作編碼為統(tǒng)一“文本token”，直接輸出控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)“看到杯子就知道怎么抓”。

MLLM在具身AI中的發(fā)展路線圖

但MLLM有明顯局限：忽視物理約束——比如規(guī)劃“拿杯子”時(shí)，可能忽略杯子是玻璃材質(zhì)需要輕拿，或桌子有障礙物無法直接伸手。

世界模型（WM）：物理合規(guī)與未來預(yù)測

如果說MLLM是“大腦”，世界模型就是具身智能體的“物理模擬器”——它通過構(gòu)建物理世界的內(nèi)部模型，確保動(dòng)作符合現(xiàn)實(shí)規(guī)律。論文指出WM的兩大核心能力：

• 內(nèi)部表征 ：將復(fù)雜感官輸入（如圖像、觸覺）壓縮為結(jié)構(gòu)化“ latent 空間”，捕捉物理定律（重力、摩擦力）與環(huán)境結(jié)構(gòu)（物體位置、空間關(guān)系）；

• 未來預(yù)測 ：模擬不同動(dòng)作的物理后果——比如預(yù)測“用力推杯子會(huì)導(dǎo)致杯子滑落摔碎”，從而選擇“輕推”動(dòng)作。

論文中提到的典型WM架構(gòu)：

• RSSM（2019） ：分解環(huán)境狀態(tài)為“確定部分+概率部分”，適配動(dòng)態(tài)環(huán)境（如風(fēng)吹動(dòng)窗簾導(dǎo)致光影變化）；

• Genie（2024） ：基于時(shí)空Transformer，通過大規(guī)模視頻預(yù)訓(xùn)練生成交互式環(huán)境，讓AI“在模擬中練習(xí)動(dòng)作”；

• Sora（2024） ：通過視頻生成能力，預(yù)測多時(shí)間尺度的環(huán)境變化（如預(yù)測“倒水10秒后杯子會(huì)滿”）。

世界模型在具身AI中的發(fā)展路線圖

但WM也有短板：缺乏高層語義——它能模擬“推杯子會(huì)倒”，卻無法理解“為什么要推杯子”（比如是為了清理桌面），更無法分解“清理桌面”這樣的語義任務(wù)。

聯(lián)合MLLM-WM架構(gòu)，打通語義與物理

既然MLLM缺物理約束、WM缺語義理解，論文歸納了聯(lián)合MLLM-WM驅(qū)動(dòng)的具身AI架構(gòu)——讓MLLM負(fù)責(zé)“做什么”，WM負(fù)責(zé)“如何安全做”，二者協(xié)同實(shí)現(xiàn)復(fù)雜物理任務(wù)。

三大閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)端到端交互

聯(lián)合MLLM-WM的具身智能架構(gòu)

• 閉環(huán)1：自狀態(tài)-硬件閉環(huán)
  機(jī)器人先將自身狀態(tài)（如“有2個(gè)機(jī)械臂、1個(gè)RGB-D相機(jī)”）輸入MLLM與WM：WM構(gòu)建機(jī)器人物理模型（如“機(jī)械臂最大伸展距離1米”），MLLM將狀態(tài)與任務(wù)目標(biāo)（如“拿桌子上的書”）對(duì)齊，再通過硬件載體落地為動(dòng)作，確保不超出機(jī)械極限。

• 閉環(huán)2：任務(wù)規(guī)劃-記憶閉環(huán)
  MLLM將“拿書”分解為“移動(dòng)到桌子旁→伸出機(jī)械臂→抓取書”；WM模擬每個(gè)步驟的物理后果（如“移動(dòng)速度過快會(huì)碰撞椅子”）；執(zhí)行后，WM記錄結(jié)果（如“第一次抓取失敗，因?yàn)闀保┎⒏掠洃浤K；記憶反饋給MLLM，下次調(diào)整抓取力度。

• 閉環(huán)3：環(huán)境感知-交互閉環(huán)
  WM預(yù)測環(huán)境變化（如“有人走近桌子，需暫停動(dòng)作”），驅(qū)動(dòng)傳感器優(yōu)先感知?jiǎng)討B(tài)目標(biāo)；多模態(tài)輸入（圖像+聲音）經(jīng)WM生成物理表征（“人在桌子左側(cè)，距離0.5米”），經(jīng)MLLM解析語義（“這是主人，需避讓”）；二者協(xié)同生成“暫停抓取→后退0.3米”的動(dòng)作，交互后新環(huán)境信息重新輸入系統(tǒng)，形成迭代。

論文通過表格對(duì)比了MLLM-only、WM-only與聯(lián)合架構(gòu)的差異，核心優(yōu)勢(shì)如下：

性能維度

MLLM-only（缺物理）

WM-only（缺語義）

聯(lián)合MLLM-WM（語義-物理對(duì)齊）

任務(wù)規(guī)劃

能分解“做早餐”

無法理解“做早餐”

分解“做早餐”+模擬“煮雞蛋火候”

物理合規(guī)

可能“用手直接拿熱鍋”

能模擬“熱鍋燙手”

規(guī)劃“用鍋鏟拿熱鍋”

實(shí)時(shí)響應(yīng)

延遲高（語義推理慢）

實(shí)時(shí)性強(qiáng)

動(dòng)態(tài)調(diào)整推理速度，兼顧精度

論文中提到的典型案例EvoAgent（2025） 就是這一架構(gòu)的實(shí)踐：它通過MLLM實(shí)現(xiàn)“自主規(guī)劃+反思”，通過WM模擬環(huán)境動(dòng)態(tài)，無需人類干預(yù)即可完成“跨房間取物→整理桌面→充電”的長周期任務(wù)。

具身智能的應(yīng)用落地

論文綜述了具身AI的三大核心應(yīng)用場景，每個(gè)場景都有成熟案例支撐，展現(xiàn)其真實(shí)價(jià)值：

服務(wù)機(jī)器人

• 家庭場景：RT-2機(jī)器人通過“視覺+語言”理解“疊盤子”“煮面條”等指令，WM確保動(dòng)作力度適中（不打碎盤子、不溢鍋）；

• 醫(yī)療場景：多模態(tài)機(jī)器人通過“視覺（觀察表情）+聽覺（聽心跳）+觸覺（測體溫）”輔助老人陪護(hù)，MLLM理解“我不舒服”的語義，WM規(guī)劃“輕觸額頭測溫度”的安全動(dòng)作。

• 地震救援：無人機(jī)通過“視覺（識(shí)別廢墟）+聽覺（捕捉呼救聲）”定位 survivor，WM模擬“飛越倒塌墻體”的安全路徑，MLLM接收指揮中心“優(yōu)先搜索角落”的語言指令；

• 森林火災(zāi)：WM預(yù)測火勢(shì)蔓延方向，避免無人機(jī)飛入高溫區(qū)；MLLM解析“尋找被困人員”的指令，規(guī)劃分區(qū)域搜索路線。

• 特斯拉工廠：機(jī)器人通過WM感知零件裝配精度，MLLM理解“調(diào)整螺絲松緊度”的指令，動(dòng)態(tài)修正動(dòng)作，避免零件損壞；

• 京東倉庫：機(jī)器人融合“視覺（識(shí)別包裹）+觸覺（判斷重量）”，MLLM分解“按地址分揀”任務(wù)，WM規(guī)劃最優(yōu)搬運(yùn)路徑，提升分揀效率。

此外，論文還提到具身AI在教育（個(gè)性化教學(xué)機(jī)器人）、太空探索（自主決策的火星車）等場景的潛力，展現(xiàn)其廣泛應(yīng)用前景。

未來方向

論文最后指出，要實(shí)現(xiàn)“通用具身智能”，仍需聚焦四大研究方向：

自主具身智能體

當(dāng)前具身智能體依賴人類初始化任務(wù)，未來需實(shí)現(xiàn)“自主感知需求→規(guī)劃長期目標(biāo)→動(dòng)態(tài)適應(yīng)環(huán)境”——比如家庭機(jī)器人自主發(fā)現(xiàn)“洗衣液快用完了”，主動(dòng)規(guī)劃“記錄品牌→添加購物清單→提醒主人購買”。

硬件優(yōu)化

現(xiàn)有具身AI硬件（如高精度機(jī)械臂）成本高、功耗大，未來需通過“模型壓縮（如量化、剪枝）+專用加速器（如TPU、FPGA）+軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)”，實(shí)現(xiàn)“低成本、低功耗、高實(shí)時(shí)性”——比如讓無人機(jī)的芯片在續(xù)航8小時(shí)的同時(shí)，支持實(shí)時(shí)環(huán)境模擬。

多智能體協(xié)同

單一具身AI能力有限，未來需實(shí)現(xiàn)“多機(jī)器人協(xié)同”——比如救援場景中，無人機(jī)負(fù)責(zé)搜索、地面機(jī)器人負(fù)責(zé)挖掘、醫(yī)療機(jī)器人負(fù)責(zé)急救，通過“協(xié)同WM”共享環(huán)境信息，通過MLLM實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配與溝通。

可解釋性與可信度

當(dāng)前具身AI的動(dòng)作決策常是“黑箱”，未來需：

• 實(shí)現(xiàn)“行為可解釋”：比如機(jī)器人能說明“為什么選擇從左側(cè)拿杯子”（因?yàn)橛覀?cè)有障礙物）；

• 確?！皞惱砗弦?guī)”：在醫(yī)療、救援等場景中，AI需優(yōu)先保障人類安全，避免“為完成任務(wù)犧牲人類利益”。

這篇論文的價(jià)值，不僅在于系統(tǒng)梳理了具身AI的發(fā)展脈絡(luò)，更在于提出“MLLM-WM聯(lián)合架構(gòu)”這一可落地的技術(shù)路線——它讓AI不再是“紙上談兵”的數(shù)字工具，而是能“動(dòng)手、思考、適應(yīng)”的物理世界參與者。從圖靈的具身測試，到今天的MLLM與世界模型融合，具身智能正一步步縮短“機(jī)器智能”與“人類智能”的距離。