学术分享|河北工业大学曹斌教授带你走进具身智能的未来

人工智能学院

承办“轻与重”技术系列讲座

第五讲具身智能：

核心技术与前沿展望

讲座回顾

日前，一场主题为“具身智能：核心技术与前沿展望”的学术分享会在我校C508报告厅顺利开展。此次为“轻与重”技术系列讲座第五场活动，邀请到国家级青年人才、河北工业大学“元光学者”曹斌教授担任主讲嘉宾，吸引了众多教师及学生代表前来聆听。

曹斌教授结合自身在人工智能、演化计算及多模态大模型领域的长期研究积累，系统阐述了具身智能的技术发展脉络、核心挑战及未来趋势，并首次公开探讨了群体智能与具身智能的“矛盾归一性”，引发在场听众的热烈反响。

曹斌教授开门见山地指出，相较于传统人工智能依托静态数据集进行“离身”学习，具身智能着重强调智能体通过物理躯体与环境进行实时交互、感知与行动，是实现通用人工智能的重要路径。其核心要素包括轻量化模型、策略泛化能力以及自主灵活性。“Transformer模型虽然表现出色，但其参数量庞大，很难在机器人等边缘端设备上实现有限落地。”曹教授指出，轻量化算法研究已成为产业落地的迫切需求——模型必须“足够小、可训练”，才能在有限算力下支撑实时决策。他形象地比喻：“大脑可以在云端计算，但小脑必须本地控制——这是物理世界对智能体施加的长期约束。”

在技术架构层面，曹斌教授将具身智能归纳为“感知-行为-学习”闭环。具身感知方面，动态运动传感器、三维结构光定位等新型传感器正在推动多模态融合成为研究热点，但“机器人用起来远非易事”——场景差异要求传感器配置动态适配，而数据集的采集与清洗仍面临域适应、域随机化等挑战。

行为模块中，语言指令下人类仍起主导作用。曹教授重点介绍了南京大学周志华教授提出的衍化学习，以及视觉行为克隆技术。针对行为克隆常见的“分布偏离”问题，生成式人工智能可合成缺失数据以弥补分布缺口。此外，世界模型成为策略泛化的突破口——曹教授提及杨丽坤团队构建的“最轻量化世界模型”，通过仿真环境下生成式方法构建高精度仿真环境，有效缓解真实数据匮乏难题。但他也坦承：“当前世界模型尚未把物理世界的所有因素都考虑进去。”

谈及应用落地，曹斌教授展示了具身智能在机器人操作任务中的树状结构分解，涵盖“做人、做狗、做臂”等不同形态。令人意外的是，他指出重工业场景中具身智能目前“没有用武之地”——高精度、高刚性、重复性作业更依赖传统工业机器人；相反，家庭服务、医疗照护、特种救援等非结构化环境才是具身智能的潜在蓝海。

对于人形机器人，曹教授持审慎乐观：数据累积方式、自主灵活性上限、物理世界长期约束，如能量效率、机械磨损等仍是瓶颈。“群体智能与具身智能看似矛盾——前者强调分布式去中心化，后者侧重个体闭环——但归一性在于：无论群体还是个体，最终都要服从物理世界的客观规律与通信轻量化约束，防止通信开销对系统产生不可接受的延迟影响。”

面向未来，曹斌教授提出协作型群体智能将是下一阶段重点——多具身智能体如何在动态环境中共享感知、分配任务、规避数据安全与伦理风险，已成为亟需解决的课题。他特别强调，具身智能的意义与价值在于联动不同学科：计算机科学、控制理论、机械工程乃至认知科学必须深度融合。

“具身智能对环境的反馈不仅是信息层面的，更是物理层面的。”曹教授总结道，“它倒逼我们重新思考智能的本质——从‘观察世界’到‘改变世界’，这才是具身智能区别于传统AI的根本所在。”

在问答环节，师生围绕“策略泛化的数学基础”“轻量化算法的复杂度下界”等展开热烈讨论。曹斌教授结合自身主持多项国家级项目的经验，鼓励青年学者关注具身感知模式的发展以及新型传感器驱动下的数据清洗与采集研究。“这一领域需要既懂算法、又懂硬件、更懂物理约束的复合型人才，而数学与演化的交叉将催生更多突破。”

报告在经久不息的掌声中落下帷幕。与会教师表示，曹教授的报告不仅厘清了具身智能的技术逻辑，更揭示了群体与个体智能之间的深刻辩证关系，为后续科研与教学提供了全新视角；在场学生则对“轻量化世界模型”“衍化学习”等前沿方向表现出浓厚兴趣，纷纷期待后续深入交流。

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