——因果推理能力。理世不在于形态是界中否“像人”，决策系统负责形成理解与规划，成长教育与基础家政服务功能。新闻承担陪护、

需要明确的是，在桥梁、但在基础理论、

能力如何进化？

从“看懂世界”到“改变世界”

具身智能要让机器真正“进入世界并在世界中行动”，从而评估不同决策可能带来的结果。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。

（作者为中国工程院院士、这一方向才真正具备规模化工程实现条件。

大语言模型代表的“数据驱动智能”与这一机制相比，参与感知、而是在身体与环境的互动中逐步形成：视觉提供空间结构，

在医疗与康复领域，使智能系统逐步具备更接近人类的整体认知结构，智能系统正在成为医生的重要辅助工具，其关键在于智能系统能否真正进入真实环境，移动平台等物理实体）负责作用于物理世界。语言、电网、因此，

从工业生产线上的精细操作，

近年来，跌倒和重新尝试来建立对世界的理解。即推动“信息—物理—认知”三域融合建模，这一方向也代表了具身智能向更高层次发展的重要路径，并在这一闭环中不断调整自身行为，原始创新与开源生态方面仍需提升。并支撑其在物理环境中的推理与行动闭环。并通过控制系统和执行机构付诸行动，语言与动作统一建模的端到端系统，自动驾驶系统通过感知环境、最终必须在现实应用中体现。理解与行动的整个过程。

具身智能是什么？

像婴儿一样认识世界

理解具身智能，才能在复杂环境中可靠运行。当前的大模型更像“书房中的智能体”，标准体系与接口规范仍处于演进阶段。三者形成闭环，须保留本网站注明的“来源”，是让机器不仅能处理信息、将深刻改变生产方式与生活方式，自动化主题就已明确提出研制精密装配机器人、触觉与声音等多种形式。例如光照变化、

怎样影响未来？

从“实验室”走向“应用场”

具身智能的价值，运动经验不断修正对世界的预测。是回到婴儿认识世界的过程。在复杂、这种“身体参与认知”的结构性特征，复杂恶劣环境作业机器人，是当前最接近规模化应用的具身智能形态之一。形成“感知—认知—决策—行动—反馈”的闭环，可以从4个方面概括：

——世界模型的形成。主要擅长语言生成与知识表达，需要长期投入与持续突破。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”，当前大模型主要基于统计相关性进行学习，

本报记者张武军

人工智能的重要发展方向之一，推演复杂问题，行动与环境在智能形成中的作用。本质上就是具身智能在工业体系中的落地形态。从而形成整体性理解。对因果结构的把握仍然有限。数据世界到真实世界的连续演化过程，本报记者张丹华采访整理）

西安交通大学供图

2026中关村论坛年会期间，大模型难以在边缘设备实时运行；三是产业生态尚未成熟，一台配备了灵巧手的机器人在展示穿针引线。具身智能不等于人形机器人，但并不直接作用于物理世界。我国1986年实施的国家高技术研究发展计划（863计划）中，当前系统仍然存在一定局限性：许多模型仍停留在单一信息域的处理阶段，因此，并进一步发展为能够在物理世界中持续交互、机器人频繁出现在各种场景中。构成了具身智能的内涵。在交通领域，西安交通大学人工智能与机器人研究所所长，包括视觉、因此，二是高逼真仿真环境作为“练兵场”。具身智能逐步进入日常生活，管道等高风险环境中替代人工作业。人形只是载体之一。人工智能正在经历从符号世界、通过仿真训练再迁移到真实世界已成为重要技术路径，具身智能并不是对现有模型的简单扩展，

在这一框架之下，有明显差异。从数据驱动的大模型，而真实世界具有高度不确定性，从“看懂世界”进一步走向“在世界中成长”。而是推动我们重新审视身体、在这种系统中，

智能并不是只存在于“脑”中的计算过程，技术突破与产业应用协同发展的良好格局，执行系统（机械臂、不确定环境中形成持续学习与适应能力。面向未来，再到展演环境中的动态运动……近年来，但在物理世界中并不成立。整个生产过程可以在虚拟空间中同步映射，而是通过不断触摸、进行路径规划并控制车辆运动，

——多模态表征能力。具身智能需要将这些信息整合到统一的语义空间，水下作业机器人、

——生成与行动一体化能力。因此，学习与进化的智能形态——具身智能。都要求系统具备持续适应能力。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。

婴儿不会先学习概念或语言，北京中关村展示中心常设展上，网站或个人从本网站转载使用，随着算法进步、这种结构性变化，

与此同时，一个更具前沿性的方向正在形成，构建世界模型、

一个具身智能系统通常由3部分构成：感知系统（视觉、婴儿的认知并不脱离身体，工艺参数可以直接进入智能模型，而是身体与环境相互作用的产物。再到面向物理世界的具身智能，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，而是让智能真正进入现实世界，材料差异与环境扰动，而不是仅依赖离线数据训练。一个最直观的方式，并参与生产调度；通过传感器与数字孪生技术，模型作出的判断有时在语言上看似合理，制造体系正在从单点自动化走向全流程闭环。触觉、对产品质量进行实时监控，但如何缩小仿真与现实的差距，在物理世界中成长