上海交大刘志毅：具身智能 —— 解锁未来智能新形态的核心钥匙
发布时间:2025-04-24 11:07:41 浏览量:6
在 2025 年 AI Partner 大会上，中国人工智能领军科学家、上海交通大学清源研究院研究员刘志毅发表了题为《具身智能：打开未来智能新形态的钥匙》的主旨演讲，系统阐释了具身智能（Embodied AI）作为下一代智能范式的核心价值。他指出，当人工智能从 “数字孪生” 走向 “物理具身”，通过感知 - 决策 - 行动的闭环与真实世界交互，将催生从工业制造到消费服务的颠覆性变革。
刘志毅首先厘清了具身智能的本质：不同于依赖文本数据训练的大语言模型，具身智能强调智能体通过实体形态（如机器人、无人机、自动驾驶系统等）在真实环境中感知、学习和执行，其核心是 “在做中学” 的闭环进化机制。他以波士顿动力 Atlas 机器人的后空翻控制、特斯拉 Optimus 的物体抓取等案例为例，说明具身智能如何通过强化学习与环境交互，实现传统 AI 难以完成的动态决策任务。
“具身智能的突破，本质上是智能系统从‘理解世界’到‘改变世界’的跃迁。” 刘志毅强调，人类智能的发展离不开身体与环境的互动，婴儿通过抓握、行走等具身经验构建认知图谱，而具身智能正是 AI 获得类似 “物理直觉” 的关键路径。
针对传统机器人算力需求高、响应延迟大的痛点，刘志毅团队研发了 “神经符号 - 强化学习” 混合架构。通过将先验知识编码为符号规则（如机械臂运动学约束），结合深度强化学习动态优化控制策略，使智能体在未知环境中的任务完成率提升 40%。其团队最新成果显示，该架构可在消费级 GPU 上实现实时控制，为商业化落地奠定基础。
在感知层，刘志毅提出 “动态时空对齐” 技术，解决视觉、力觉、触觉等传感器的异步融合难题。以精密装配场景为例，通过将工业相机的 2D 视觉信息与六轴力传感器的压力数据实时对齐，智能机械臂的零件插拔精度从毫米级提升至亚毫米级，首次在复杂光照环境下超越人类技工水平。
针对数据标注成本高的行业痛点，其团队开发了 “跨场景具身迁移学习” 算法。通过在虚拟环境中训练基础动作模型（如抓取、行走），再通过少量真实数据微调，使智能体在新场景的适应效率提升 80%。某新能源车企应用该技术后，电池生产线机器人的换型调试时间从 72 小时缩短至 4 小时。
在应用层面，刘志毅指出具身智能正从三大领域实现突破：
在 3C 产品精密组装线上，搭载具身智能系统的协作机器人可自主识别零件形变，动态调整抓取策略，不良率较传统自动化产线降低 65%。某龙头车企引入该技术后，新能源汽车电池模组的装配效率提升 30%，首次实现多型号混线生产的零停机切换。
在康复医疗领域，具身智能外骨骼机器人通过采集患者步态数据，实时生成个性化助力策略，使脊髓损伤患者的步行效率提升 50%。刘志毅特别提到，其团队与瑞金医院合作开发的 “远程手术具身系统”，已实现 500 公里外的腹腔镜手术精准操控，时延控制在 50 毫秒以内，达到临床可用标准。
面向家庭场景，具备身智能的服务机器人正突破 “扫地机器人” 的单一功能。刘志毅展示了团队研发的 “变色龙” 机器人，可通过视觉语义理解动态调整行为策略：在客厅变身陪伴机器人，通过手势识别与儿童互动；在厨房切换为烹饪助手，基于力觉反馈完成食材切割。该原型机已在真实家庭环境中实现 87% 的复杂任务完成率。
谈及行业瓶颈，刘志毅坦言当前具身智能仍面临三大挑战：
物理约束难题：机械本体的运动灵活性与能量效率仍落后于生物系统，如人类手腕可完成 27 自由度动作，而工业机械臂普遍不足 10 自由度。
认知泛化困境：智能体在开放环境中的意外处理能力薄弱，现有系统在未知障碍物识别场景的失败率超过 30%。
伦理安全挑战：具身智能的自主决策可能引发责任界定模糊，需建立 “人机权责共担” 的新型伦理框架。
展望未来，刘志毅提出 “通用具身智能” 的发展路径：通过脑科学启发的具身认知模型、基于数字孪生的虚实协同训练、跨模态大模型的决策增强，最终实现智能体从 “特定任务执行者” 到 “环境适应生存者” 的进化。他预测，到 2030 年，具身智能相关产业规模将突破 2 万亿美元，催生 “智能体即服务”（AaaS）的全新经济形态。
“具身智能的终极目标，不是制造更高效的工具，而是创造能与人类共生的智能伙伴。” 刘志毅在演讲结尾强调，随着机器人硬件成本的指数级下降（预计 2025 年协作机器人单价降至 1 万美元以下）、算力基础设施的持续升级，具身智能正从实验室走向现实世界。正如智能手机重新定义人机交互，具身智能将重塑人类与物理世界的关系 —— 当智能拥有 “身体”，我们不仅在创造技术，更在培育一种全新的生命形态。
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