近年来，随着人工智能的快速发展，大模型在各个领域的应用也越来越广泛。其中，具身智能（Embodied AI）作为一项前沿技术，旨在将大模型的能力与物理世界相结合，实现智能体在真实环境中的感知、决策和执行能力。近日，TeleAI 团队发布了一篇关于大模型驱动的具身智能的综述文章，该文章全面回顾了这一领域的研究进展和挑战。
文章首先介绍了具身智能的概念和背景。具身智能是指智能体通过与环境的交互，利用自身的感知和执行能力，实现对环境的理解和适应。与传统的虚拟智能相比，具身智能更加注重智能体在真实世界中的应用，具有更强的自主性和适应性。
文章指出，大模型在具身智能中的应用具有重要的意义。首先，大模型可以提供强大的计算能力和学习能力，帮助智能体更好地理解和适应环境。其次，大模型可以利用大规模的数据进行训练，提高智能体的泛化能力和鲁棒性。此外，大模型还可以与其他技术相结合，如强化学习、计算机视觉等，进一步提升智能体的性能。
然而，文章也指出了大模型在具身智能中面临的挑战。首先，大模型的计算复杂度和能耗较高，如何在有限的计算资源下实现高效的推理和决策是一个重要的问题。其次，大模型的可解释性和安全性也需要进一步的研究和验证。此外，如何将大模型的能力与智能体的感知和执行能力相结合，实现真正的端到端的具身智能，也是一个具有挑战性的问题。
文章还回顾了具身智能领域的一些代表性工作。例如，研究人员利用大模型实现了智能机器人在复杂环境中的导航和操作能力，以及智能无人机在未知环境中的自主飞行能力。这些工作展示了大模型在具身智能中的巨大潜力和应用前景。
然而，文章也指出了具身智能领域存在的问题和争议。例如，一些研究人员认为，具身智能的发展过于依赖大模型的能力，而忽视了智能体自身的感知和执行能力的重要性。此外，具身智能的应用也面临着伦理和安全等方面的挑战，如隐私保护、责任归属等问题。
论文地址：https://www.sciengine.com/SSI/doi/10.1360/SSI-2024-0076
