2026中国具身智能白皮书：迈向物理世界的AI新纪元

本报告是2026年中国人工智能学会关于具身智能的专题研究成果，系统性地梳理了其基本概念、核心技术、实际应用以及发展前景。具身智能指的是智能体通过其物理载体与外部环境进行互动来展现智能，它融合了多个学科的知识，其关键在于构建一个从感知、推理、操作到导航和交互的完整闭环，并且融合虚拟与现实是其重要的发展方向。报告中涉及的关键技术包括具身感知、推理、操作、导航、强化学习、交互、群体智能、世界模型、具身大模型以及安全等。其中，具身大模型与视觉语言模型（VLA）、世界动作模型（WAM）范式被认为是核心。在数据集方面，报告区分了真实设备数据、仿真数据以及互联网视频数据，并指出NVIDIA Isaac、MuJoCo等是主要的模拟器。具身智能的应用领域广泛，涵盖了日常生活服务、工业生产、农业耕作、交通运输以及能源电力等多个行业。展望未来，技术发展将聚焦于多模态信息的融合、动态环境的适应性、开放的迁移学习能力以及群体间的协同，同时，数据、平台和标准体系也将不断完善，推动具身智能从实验室研究走向大规模产业化应用。

1. 什么是具身智能：AI从“脱离计算”转向“物理世界互动”

这份白皮书对具身智能进行了全面的介绍，回顾了其发展历程，从早期图灵的构想，到行为主义机器人，再到深度学习和大模型的崛起，如今已成为一个跨学科的前沿领域。特别需要关注的是，如何将虚拟环境中训练获得的技能迁移到真实世界，即所谓的“仿真到现实的鸿盖”，是当前面临的关键挑战。为此，研究人员开发了数字孪生、场景随机化、实时人工干预等方法，旨在缩小仿真与现实之间的差距。

2. 核心技术：大模型担当“中枢”，实现感知、规划、执行的统一

报告详细解析了具身智能的几大关键技术，包括感知、推理、操作、导航和强化学习等。其中最引人注目的是，大型语言模型和多模态大模型正日益成为具身智能的核心“大脑”。它们能够将人类的自然语言指令，例如“请帮我收拾干净桌子”，分解为一系列可执行的操作步骤，并在执行过程中根据环境反馈进行自我调整。在操作层面，视觉、语言和动作的大模型已成为主流，并正朝着更高级的“世界-动作模型”演进，这种模型不仅能执行动作，还能预测未来的环境变化。其他重要技术还包括群体具身智能，即多机器人协同工作，以及具身世界模型，即在内部模拟物理规律。可以说，大模型的引入赋予了机器人真正的“理解力”和“规划力”。

3. 应用前景与未来趋势：从实验室走向产业，数据与标准是关键

具身智能已在多个行业得到实际应用，包括家庭服务（如全能家务机器人）、工业制造（如柔性装配）、农业（如无人农机集群）、交通（如端到端自动驾驶）以及能源电力（如智能巡检和带电作业）等。对未来的展望，有几个关键趋势值得关注：首先是从VLA模型向世界-动作模型的转变，以使机器能够真正理解物理因果关系；其次是数据生态的结构性变化，例如自我为中心的视频、通用操作接口、人类视频迁移学习等方法正在显著降低数据采集成本；第三是仿真平台的开放性和标准化程度不断提高，为算法验证提供了低成本的环境。报告最后强调，具身智能要实现大规模普及，必须在数据标准化、安全伦理、接口协议等方面建立完善的体系。中国正积极布局，力争在该领域掌握国际话语权。

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