在人工智能的发展历程中，具身智能（Embodied AI）正逐渐成为研究的热点。这一概念的核心在于，智能系统不仅要在虚拟环境中处理抽象问题，更要能够在现实世界中进行有效的感知、交互和行动。近期，鹏城实验室与中山大学的联合研究团队在全球范围内首次对具身智能领域进行了全面而深入的调研，其成果以论文形式发表在了IEEE的会议记录中。
该研究团队在调研中梳理了近400篇相关文献，对具身智能的理论基础、技术发展、应用前景进行了系统的总结与分析。他们指出，随着多模态大型模型（MLMs）和世界模型（WMs）的出现，具身智能在感知、交互和推理方面展现出了显著的能力，这为构建能够在数字和物理环境中有效互动的智能体提供了新的架构。
具身智能的发展，被视为实现通用人工智能（AGI）的关键途径。与仅在虚拟环境中处理信息的“无身体”AI不同，具身智能强调与物理实体的结合，例如机器人或其他设备。这种智能体能够理解自然语言指令，感知多模态环境，并执行复杂任务。研究团队特别提到了具身感知、具身交互、具身代理和仿真到现实（sim-to-real）适应性这四个主要研究方向，并探讨了它们在最新方法、基本范式和综合数据集方面的进展。
在具身感知方面，研究团队强调了主动视觉感知系统的重要性，这类系统能够通过摄像头捕获环境帧，并构建环境的表示，从而实现对未知环境的定位和地图构建。他们还提到了3D场景理解的进展，这涉及到从3D点云数据中区分对象的语义、识别它们的位置，并推断几何属性。
具身交互则涉及到智能体如何与环境和人类进行交互，以完成复杂任务。研究团队提出了具身问题回答（EQA）和具身抓取等交互任务，并讨论了这些任务的实现方法和挑战。他们指出，尽管具身智能在理解和执行复杂任务方面取得了显著进展，但在数据获取、模型泛化能力以及实时性方面仍存在挑战。
在仿真到现实适应性方面，研究团队探讨了如何将模拟环境中学习到的行为转移到现实世界中。他们提出了构建与现实世界环境高度相似的仿真世界模型的方法，并通过数据收集和训练方法，以及具身控制算法，来提高算法在现实世界中的有效性和可靠性。
尽管具身智能领域取得了显著的进展，但研究团队也指出了存在的挑战和未来的发展方向。例如，获取高质量的机器人数据集仍然是一个挑战，同时，如何有效利用人类演示数据以提高机器人系统的性能也是一个关键问题。此外，复杂环境的认知、长期任务的执行、因果关系的发现以及持续学习等都是具身智能领域需要进一步研究的问题。
