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本段将追溯**具身智能（Embodied AI）与多模态感知（Multimodal Perception）**概念的起源。早期的人工智能研究主要集中在符号逻辑、知识表示和推理，机器智能多存在于虚拟的计算环境中，缺乏与真实物理世界的直接互动能力。然而，人类的智能不仅仅体现在思考和语言上，更体现在我们如何通过身体与环境互动，如何整合视觉、听觉、触觉等多感官信息来理解世界。具身智能的概念强调AI系统需要拥有物理身体，能够感知、移动和操纵真实世界，从而更全面地理解环境并执行复杂任务。其思想根源可追溯到机器人学和控制论，以 工作职能电子邮件列表 及20世纪90年代对“行为主义AI”和“存在论AI”的探索。与此同时，多模态感知的理念也随之发展，旨在让机器能够像人类一样，同时利用并整合来自摄像头（视觉）、麦克风（听觉）、触觉传感器、力传感器等多种不同类型的信息，从而更鲁棒、更全面地理解复杂环境。这些早期探索，旨在赋予AI系统与物理世界交互的能力，使其从纯粹的计算大脑转变为能够“身临其境”的智能体，预示着一个能够与物理世界深度融合的AI未来。

现代具身智能与多模态感知的进展与挑战：预训练模型、低成本传感器与数据、泛化瓶颈
本段将深入探讨现代具身智能与多模态感知在全球范围内的研究进展和其所面临的挑战。近年来，随着**深度学习（尤其是大型语言模型LLMs、视觉-语言模型VLM）、机器人学、高性能传感器（如激光雷达、毫米波雷达）、触觉反馈技术、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）、边缘计算和人机交互（HCI）**的深度融合，具身智能和多模态感知的研发取得了显著突破。

大型具身模型：将大型语言模型（LLMs）与机器人控制相结合，使机器人能够理解更复杂的自然语言指令，并将其转化为物理世界中的具体动作。
视觉-语言导航与操作：机器人通过视觉和语言指令进行室内导航、物体识别和操作，如在家庭环境中执行“给我拿个苹果”这样的任务。
多模态融合感知：AI系统能够整合来自摄像头、麦克风、深度传感器（如RGB-D相机）、力传感器、触觉传感器等多种信息，从而更精确地理解场景和物体属性。
软体机器人与仿生设计：开发出更具柔性和适应性的具身机器人，能够更好地适应非结构化环境，并与人类进行安全交互。
远程呈现与具身控制：结合VR/AR技术，实现人类通过远程控制具身机器人，进行危险或远距离操作。
低成本传感器与边缘计算：推动具身智能系统在消费级产品中的普及，如智能家电、服务机器人等。 然而，现代具身智能与多模态感知仍面临诸多挑战：泛化能力与鲁棒性，AI模型在实验室环境表现出色，但在实际复杂、动态、非结构化环境中，其感知和决策的泛化能力仍不足；数据采集与标注，训练多模态具身AI需要海量的真实世界交互数据，成本高昂且难以获取；计算资源消耗，大型具身模型的训练和部署需要巨大的计算能力；安全性与伦理，具身AI在物理世界中的行动可能导致意外伤害，如何确保其行为安全可靠，以及数据隐私问题；能量效率与续航，具身机器人长时间运行需要高效的能源系统；人机交互的自然性，如何实现更流畅、更直观的人机协同；以及对传统劳动力市场的影响