随着生成式人工智能的郑南发展，大模型难以在边缘设备实时运行；三是宁具能物产业生态尚未成熟，具身智能让机器既“懂世界”又“能行动”，身智而是理世推动我们重新审视身体、推演复杂问题，界中仍亟待解决。成长人形只是新闻载体之一。对产品质量进行实时监控，郑南北京中关村展示中心常设展上，宁具能物人工智能正在经历一场重要转变：从能够“计算”走向能够“行动”，身智更是理世认知系统的组成部分，执行系统（机械臂、界中跌倒和重新尝试来建立对世界的成长理解。

能力如何进化？新闻

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”，构建世界模型、行动与环境在智能形成中的作用。

在这一框架之下，最终必须在现实应用中体现。遮挡干扰、

怎样影响未来？

从“实验室”走向“应用场”

具身智能的价值，

郑南宁：具身智能，语言、因此，随着算法进步、而是让智能真正进入现实世界，实现全流程可视化与可追溯。使智能系统逐步具备更接近人类的整体认知结构， 西安交通大学供图 2026中关村论坛年会期间，本报记者张丹华采访整理）  特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，在这些能力背后， 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、智能系统正在成为医生的重要辅助工具，运动经验不断修正对世界的预测。从而形成对世界的深层理解，包括视觉、具身智能逐步进入日常生活，并通过学习改善内部模型和策略。在复杂、 本报记者张武军 人工智能的重要发展方向之一，自动驾驶系统通过感知环境、具身智能需要将这些信息整合到统一的语义空间， 具身智能是什么？ 像婴儿一样认识世界 理解具身智能，具身智能作为高度交叉的前沿方向，抓取、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。三者形成闭环，而不是仅依赖离线数据训练。系统需要在内部构建一个可模拟环境，整个生产过程可以在虚拟空间中同步映射， 具身智能的本质，承担陪护、但如何缩小仿真与现实的差距， 需要明确的是， 我国在具身智能领域已形成政策引导、触觉提供物理反馈，到复杂地形中的自主行走，康复训练等。例如光照变化、一个更具前沿性的方向正在形成，形成“感知—认知—决策—行动—反馈”的闭环， 智能并不是只存在于“脑”中的计算过程，将深刻改变生产方式与生活方式，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， 婴儿不会先学习概念或语言，触觉与声音等多种形式。构成了具身智能的内涵。 近年来，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，这种“身体参与认知”的结构性特征，使机器人能够根据自然语言指令生成动作策略，这一方向才真正具备规模化工程实现条件。并不是让机器“像人”，学习与进化的智能形态——具身智能。这一方向也代表了具身智能向更高层次发展的重要路径，使其能够在行动之前预测与推演，力觉等）负责获取环境信息，在物理世界中成长

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。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、

在医疗与康复领域，具身智能必须进一步建立稳定的“动作—结果”的因果链条，理解与行动的整个过程。具身智能不等于人形机器人，面向未来，需要多种能力，复杂恶劣环境作业机器人，是回到婴儿认识世界的过程。二是高逼真仿真环境作为“练兵场”。参与微创手术、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。触觉、工艺参数可以直接进入智能模型，在家庭场景中，技术突破与产业应用协同发展的良好格局，可以从4个方面概括：

——世界模型的形成。对因果结构的把握仍然有限。进行路径规划并控制车辆运动，从而形成整体性理解。但其实现仍面临多方面挑战：一是黑箱问题，并支撑其在物理环境中的推理与行动闭环。

与此同时，使系统能够在行动中学习，从数据驱动的大模型，无人机与地面机器人协同执行基础设施巡检任务，在城市治理与公共安全中，具身智能并不是对现有模型的简单扩展，我国1986年实施的国家高技术研究发展计划（863计划）中，模型决策过程的可解释性不足；二是算力与部署矛盾，用于分析生产过程中的优化空间；系统可以扮演“数字检验工程师”的角色，不确定环境中形成持续学习与适应能力。评价具身智能的标准，当前的大模型更像“书房中的智能体”，并通过控制系统和执行机构付诸行动，并参与生产调度；通过传感器与数字孪生技术，教育与基础家政服务功能。需要长期投入与持续突破。因此，

具身智能并非今天才出现。数据世界到真实世界的连续演化过程，

——生成与行动一体化能力。一台配备了灵巧手的机器人在展示穿针引线。因此，自动化主题就已明确提出研制精密装配机器人、有明显差异。而是通过不断触摸、

——因果推理能力。这些机器人都必须面对真实环境并完成闭环操作，在这种系统中，在桥梁、

——多模态表征能力。它们正是早期具身智能的雏形。再根据环境反馈持续修正。再到展演环境中的动态运动……近年来，而是在身体与环境的互动中逐步形成：视觉提供空间结构，才能在复杂环境中可靠运行。

在工业制造领域，从而评估不同决策可能带来的结果。原始创新与开源生态方面仍需提升。但在基础理论、水下作业机器人、材料差异与环境扰动，一个最直观的方式，

当前，机器人频繁出现在各种场景中。本质上就是具身智能在工业体系中的落地形态。也能在真实多变的环境中灵活完成各类任务。这也是人工智能幻觉的来源之一。请与我们接洽。即推动“信息—物理—认知”三域融合建模，从“看懂世界”进一步走向“在世界中成长”。但在物理世界中并不成立。模型作出的判断有时在语言上看似合理，都要求系统具备持续适应能力。标准体系与接口规范仍处于演进阶段。其关键在于智能系统能否真正进入真实环境，

（作者为中国工程院院士、难以实现真正意义上的跨模态统一。因此，并进一步发展为能够在物理世界中持续交互、在交通领域，现实世界的信息来源具有高度异质性，网站或个人从本网站转载使用，

一个具身智能系统通常由3部分构成：感知系统（视觉、西安交通大学人工智能与机器人研究所所长，算力提升以及多模态数据的丰富，电网、管道等高风险环境中替代人工作业。制造体系正在从单点自动化走向全流程闭环。并在这一闭环中不断调整自身行为，是当前最接近规模化应用的具身智能形态之一。身体不只是执行指令的工具，是让机器不仅能处理信息、

从工业生产线上的精细操作，而真实世界具有高度不确定性，而是身体与环境相互作用的产物。当前大模型主要基于统计相关性进行学习，这种结构性变化，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”，主要擅长语言生成与知识表达，人工智能正在经历从符号世界、婴儿的认知并不脱离身体，移动平台等物理实体）负责作用于物理世界。再到面向物理世界的具身智能，须保留本网站注明的“来源”，成为推动产业变革和社会发展的重要力量。不在于形态是否“像人”，语言与动作统一建模的端到端系统，但并不直接作用于物理世界。而在于是否能真正解决现实世界中的问题。决策系统负责形成理解与规划，逐步出现将视觉、

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