具身智能：AI新浪潮与2026版白皮书洞察

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中国人工智能系列白皮书：具身智能2026版

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摘要概述

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关键概念图示

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## **一、基本概念** - 定义：通过物理载体与环境互动实现智能 - 要素：本体性、情境性、主动性、交互性 - 演进：从图灵设想到深度学习，再到大模型驱动 - 虚实融合：增强真实感、人工介入、场景多样化等 ## **二、核心技术** - 基础层：具身感知、推理、操作、导航 - 学习层：强化学习、具身交互、群体智能 - 模型层：具身世界模型、具身大模型 - 支撑层：具身智能安全 ## **三、数据与平台** - 数据集：实机（高成本高真实）、仿真（低成本规模化）、网络视频（泛化性强） - 模拟器：Isaac、MuJoCo、PyBullet、SAPIEN、Genesis - 主要挑战：模拟与现实的差距 ## **四、行业应用** - 生活服务：家居、餐饮零售、教育陪伴 - 工业：柔性制造、精细装配、智能调度 - 农业：自动化农机、集群作业、精准农业 - 交通：基础设施安全、自动驾驶、智能物流、调度运维 - 能源电力：巡检、运维、带电作业、储能充换电 ## **五、未来趋势** - 技术：从VLA到WAM的范式转变 - 数据：以自我为中心、UMI、人类视频迁移、数据飞轮 - 平台：便携化、标准化、全球化开源 - 标准：基础定义、智能化、接口、安全治理 ## **六、结论** - 定位：AI下一个增长点，物理世界关键 - 阶段：从实验室走向产业化 - 方向：技术突破、应用深化、生态完善

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深度解析

核心定义

具身智能是指智能体借助物理载体与外部环境进行动态互动，从而实现感知、推理、决策和执行等一系列动作的闭环，是人工智能拓展至物理世界的关键驱动力。

核心特性

其核心特征包括本体性、情境性、主动性和交互性，并融合了计算机科学、机器人学、认知科学、神经科学等多个学科的知识。

发展历程

该领域起源于图灵在1950年的设想，经历了80年代的行为主义机器人学，再到深度学习和强化学习的赋能，直至当前大模型（LLM/VLM）的爆发期。

虚实结合方案

通过提升真实感、引入人工实时干预、实现场景随机化、加强系统识别以及利用语言模型赋能等方式，旨在解决模拟与现实之间的差异。

十大核心技术

|具身感知| 主动感知、多模态融合、动态自适应、轻量化 | 非视域成像、柔性电子皮肤 |

|具身推理| 任务分解、反思纠错、零样本规划 | LLM+VLM 闭环、Code-as-Policies |

核心范式跃迁

正朝着从视觉-语言-动作（VLA）模型向世界-动作（WAM）模型升级的方向发展，增强了对未来状态的预测能力，并提高了数据利用效率。

数据集金字塔（三类）

实机数据：具有真实的交互和丰富的物理知识，但采集成本高且规模有限，例如Open X-Embodiment（162k轨迹）、DROID（76k轨迹）、AgiBot World（100万条轨迹）。

仿真数据：成本较低且易于规模化，但存在模拟与现实的差异，例如RLBench（100+任务）、BEHAVIOR-1K（1000项活动）、ManiSkill3。

互联网视频数据：泛化能力强，但缺乏物理交互信息，预计到2026年将占训练数据的60%以上。

主流仿真平台

|Isaac Gym/Sim| PhysX | 极高（10k + 并行） | 高保真、机器人生态全 |

|MuJoCo| 解析动力学 | 高（GPU 加速） | 接触处理精准、轻量 |

|SAPIEN| 定制 PhysX | 中 / 高 | GPU 并行、多模态渲染 |

|Genesis| 统一求解器 | 极高（>3 万并行） | 生成式数据、线性扩展 |

生活服务业

家庭服务机器人可完成洗衣、烹饪、清洁等全流程任务；Figure、特斯拉Optimus实现了零样本物品操作；自变量机器人协同58到家开展智能保洁服务。

工业

在柔性制造、精密装配、自然语言控制设备等方面取得进展，精度达到丝级±0.05mm；Pi-Zero系统支持零样本学习。

农业

农机自动驾驶定位误差达到±2~2.5cm，支持集群作业和精准施肥/喷药；约翰迪尔、潍柴雷沃已实现无人化作业。

交通

自动驾驶正向端到端的VLA架构演进；小鹏XNGP、华为ADS 4.0推进L3级商用；物流人形机器人已能完成卸货、搬运、分拣等任务。

能源电力

巡检机器人可执行红外测温、局放检测等任务；带电作业机器人替代高风险人工操作，南方电网的“悟空”实现了MR遥操作。

技术趋势

模型：VLA将全面转向WAM，世界模型成为核心。学习：借助自监督、持续学习、元学习等技术，摆脱对离线训练的依赖。形态：发展柔性材料、可变刚度、4D打印等仿生进化技术。

数据趋势

以自我为中心的感知将成为主流，UMI将打破本体间的壁垒。数据飞轮实现自举迭代，合成数据的使用比例将持续增加。

平台趋势

数据采集将趋于便携化（单次成本有望降至0.6元以下）；仿真平台将更加开放标准化；数据生态将实现全球化开源。

标准化趋势

将构建基础定义、智能化、接口适配、安全治理等四大标准体系，以争取国际标准的话语权。

具身智能已构建起技术-数据-平台-应用完整的体系，有望成为AI领域的下一个爆发点。目前正处于从实验室研究向产业化落地的关键阶段，预计未来十年将深刻改变我们的生产和生活方式。

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关键问题解答

答案：其核心技术框架涵盖感知、推理、操作、导航、学习、交互、群体、世界模型、大模型、安全等十大模块，以具身大模型为中心，形成感知-规划-执行的闭环。最关键的范式转变是从视觉-语言-动作（VLA）模型转向世界-动作（WAM）模型，WAM能够预测未来的环境状态，从而显著提升泛化能力和长程规划能力。

答案：分为三类：

实机数据：优点在于交互真实且物理知识完整；缺点是采集成本高且数据量少；代表性规模为100万条轨迹（AgiBot World）。

仿真数据：优点是成本低且易于规模化；缺点是存在模拟与现实的差异；代表性规模为63万条轨迹（InternData-A1）。

互联网视频数据：优点是泛化性强，