具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？
具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。
具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素：
第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执行的机构。
本体通常是具有物理实体的机器人，可以有多种形态。本体的能力边界会限制智能体的能力发挥，所以，具有广泛适应性的机器人本体是非常必要的。
随着机器人技术的进步，本体越来越呈现多样化和灵活性。比如，四足机器人可以具有良好的运动能力和通过性，复合机器人则把运动和操作机构整合，具有较好的任务能力；而人形机器人作为适应性更加广泛，通用能力更强的本体形态，得到了长足的进步，已经到了可以商业化的前夕。
本体具备环境感知能力、运动能力和操作执行能力，是连接数字世界和物理世界的载体。
具身智能的第二个要素是智能体（Embodied Agents），是具身于本体之上的智能核心，负责感知、理解、决策、控制等的核心工作。
智能体可以感知复杂环境，理解环境所包含的语义信息，能够和环境进行交互；可以理解具体任务，并且根据环境的变化和目标状态做出决策，进而控制本体完成任务。
随着深度学习的发展，现代智能体通常由深度网络模型驱动，尤其是随着大语言模型（LLM）的发展，结合视觉等多种传感器的复杂多模态模型，已经开始成为新一代智能体的趋势。
同时，智能体也分化为多种任务形态，处理不同层次和模态的任务。智能体要能够从复杂的数据中学习决策和控制的范式，并且能够持续的自我演进，进而适应更复杂的任务和环境。
智能体设计是具身智能的核心。具有通用能力的LLM和VLM等模型，赋予了通用本体强大的泛化能力，使得机器人从程序执行导向转向任务目标导向，向通用机器人迈出了坚实的步伐。
具身智能的第三个要素是数据。“数据是泛化的关键，但涉及机器人的数据稀缺且昂贵。”
为了适应复杂环境和任务的泛化性，智能体规模变的越来越大，而大规模的模型对于海量数据更为渴求。现在的LLM通常需要web-scale级别的数据来驱动基础的预训练过程，而针对具身智能的场景则更为复杂多样，这造成了多变的环境和任务，以及围绕着复杂任务链的规划决策控制数据。尤其是针对行业场景的高质量数据，将是未来具身智能成功应用落地的关键支撑。
具身智能的第四个要素是学习和进化架构。智能体通过和物理世界（虚拟的或真实的）的交互，来适应新环境、学习新知识并强化出新的解决问题方法。
采用虚拟仿真环境进行部分学习是合理的设计，比如英伟达的元宇宙开发平台Omniverse，就是构建了物理仿真的虚拟世界，来加速智能体的演进。
但真实环境的复杂度通常超过仿真环境，如何耦合仿真和真实世界，进行高效率的迁移（Sim2Real），也是架构设计的关键。
2. 具身智能的科研和技术进展
在基于Transformer的大语言模型浪潮带领下，微软、谷歌、英伟达等大厂，以及斯坦福、卡耐基梅隆等高等学府均开展了具身智能的相关研究。
微软基于ChatGPT的强大自然语言理解和推理能力，生成控制机器人的相关代码；
英伟达VIMA基于T5模型，将文本和多模态输入交错融合，结合历史信息预测机器人的下一步行动动作；
斯坦福大学利用LLM的理解、推理和代码能力，与VLM交互并生成3D value map，来规划机械臂的运行轨迹；
谷歌具身智能路线较多，包括从PaLM衍生来的PaLM-E，从Gato迭代来的RoboCat，以及最新基于RT-1和PaLM-E升级得到的RT-2。
谷歌在具身智能的研究上更具有广泛性和延续性。与其他大厂相比，谷歌依托旗下两大AI科研机构，Google Brain和DeepMind（2023年4月两大机构合并为Google DeepMind），在具身智能上研究了更多的技术路线，且各路线之间有很好的技术延续性。
其中基于RT-1研究成果，谷歌融合了VLM（PaLM-E是其中一种）和RT-1中收集的大量机器人真实动作数据，提出了视觉语言动作（VLA）模型 RT-2，在直接预测机器人动作的同时，受益于互联网级别的训练数据，实现了更好的泛化性和涌现性。
从RT-2的实验结果看，一方面，面对训练数据中没见过的物体、背景、环境，RT-2系列模型能够仍能实现较高的成功率，远超基线对比模型，证明了模型有较强的泛化能力。
另一方面，对于符号理解、推理和人类识别三类不存在于机器人训练数据中的涌现任务，RT-2系列模型也能以较高正确率完成，表明语义知识从视觉语言数据中转移到RT-2 中，证明了模型的涌现性能。同时，思维链（CoT）推理能够让RT-2完成更复杂的任务。
任何的训练都需要数据的支撑。目前来看，机器人数据来源通常是真实数据和合成数据。
真实数据效果更好，但需要耗费大量的人力和物力，不是一般的企业或机构能够负担的。谷歌凭借自己的资金和科研实力，耗费17个月时间收集了13台机器人的13万条机器人真实数据，为RT-1和RT-2的良好性能打下根基。
谷歌的另一项研究RoboCat，在面对新的任务和场景时，会先收集100-1000个真实的人类专家示例，再合成更多数据，用于后续训练，是经济性和性能的权衡。
除了数据来源问题，还有一个就是具身智能体的预测如何映射到机器人的动作，这主要取决于预测结果的层级。
以谷歌PaLM-E和微软ChatGPT for Robotics为例，预测结果处于高级别设计层级：PaLM-E实现了对具身任务的决策方案预测，但不涉及机器人动作的实际控制，需要依赖低级别的现成策略或规划器来将决策方案“翻译”为机器人动作。
微软默认提供控制机器人的低层级 API，ChatGPT 输出是更高层级的代码，只需调用到机器人低层级的库或API，从而实现对机器人动作的映射和控制。
还有一种情况就是预测结果已经到了低级别动作层级。例如，RT-2输出的一系列字符串，是可以直接对应到机器人的坐标、旋转角等信息；VoxPoser规划的结果直接就是机器人运行轨迹；VIMA也可以借助现有方法将预测的动作token映射到离散的机器人手臂姿势，即不需要再经过复杂的翻译将高层级设计映射到低层级动作。
3. 具身智能的难点剖析
具身智能作为迈向通用人工智能（AGI）的重要一步，是学术界和产业界的热点，随着大模型的泛化能力进一步提升，各种具身方法和智能体不断涌现，但是要实现好的具身智能，会面临算法、工程技术、数据、场景和复杂软硬件等的诸多挑战。
首先，要有强大的通用本体平台。如何解决硬件的关键零部件技术突破，形成具有优秀运动能力和操作能力的平台级通用机器人产品，将具身本体的可靠性、成本和通用能力做到平衡，是一个巨大的挑战。
从基础的电机、减速器、控制器到灵巧手等各部分，都需要持续进行技术突破，才能够满足大规模商用的落地需求。
同时，考虑到通用能力，人形机器人被认为是具身智能的终极形态。这方面的研发，也将持续成为热点和核心挑战。
其次，需要设计强大的智能体系统。
作为具身智能的核心，具备复杂环境感知认知能力的智能体，将需要解决诸多挑战，包括：物理3D环境精确感知、任务编排与执行、强大的通识能力、多级语义推理能力、人机口语多轮交互能力、long-term记忆能力、个性化情感关怀能力、强大的任务泛化与自学迁移能力等。
同时，具身智能要求实时感知和决策能力，以适应复杂和变化的环境。这要求高速的数据采集、传输和处理，以及实时的决策反应，尤其是LLM所消耗的算力规模巨大，对于资源有限的机器人处理系统将形成巨大的数据量、AI计算能力和低延迟的挑战。
再者，高质量的行业数据将成为巨大挑战。
现实场景的复杂多变，使得现阶段缺乏足够的场景数据来训练一个完全通用的大模型，进而让智能体自我进化。
而且，耦合的本体，需要实际部署到真实环境中，才能够采集数据，这也是和非具身智能的明显不同。
比如，在工厂作业中，由于机器人本体并未参与到实际业务，则很多实际运行数据就无法采集，而大量的人类操作数据虽然可以弥补部分不足，但仍然需要实际业务的数据。
当然，通过大模型的涌现能力和思维链能力，部分任务可以零样本学习到，但对于关键业务，要求成功率，则仍然需要高质量的垂域数据。同时，通过层次化的智能体设计，将不同任务限定到特定领域，则是一个解决泛化和成功率的有效尝试。
最后，通过虚拟和真实的交互，持续学习和进化的能力，则是具身智能演进的重要技术途径。
亿万年的生物演化过程，造就了形态丰富的生命形式。而学习新任务来适应环境的变化，则是持续改进的动力。形态适配环境合适的智能体，则可以快速的学习到解决问题能力，进而更好的适应变化。
但是，由于形态的变化空间无穷巨大，搜索所有可能的选择在有限的计算资源情况下变的几乎不可能。本体的自由度设计，也会物理上约束智能体的任务执行能力，进而限制了控制器的学习效果。
在复杂环境、形态演化和任务的可学习性之间，存在着未可知的隐式关系，如何快速学习到合理的规划和决策能力，则成为具身智能的重要一环。
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
https://www.agibot.com/article/161/detail/2.html
李飞飞「具身智能」新成果：机器人接入大模型直接听懂人话，0预训练就能完成复杂指令
https://www.qbitai.com/2023/07/67403.html
【具身智能综述1】A Survey of Embodied AI: From Simulators to Research Tasks
https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/133960099
https://blog.csdn.net/weixin_39653948/category_12451932.html
具身智能2023最新突破性进展分享！附17篇论文和代码
https://zhuanlan.zhihu.com/p/669226987
具身智能综述和应用（Embodied AI）
https://blog.csdn.net/qq_39388410/article/details/128264098
具身智能 (Embodied AI)概述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/620342675
具身认知学习笔记
https://fangfrancis.github.io/trends/2022/02/27/Embodied/
