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從“動口”到“動手”:具身智能如何讓AI“站起來”?

發布日期:2025-06-18 11:00:50  瀏覽次數:251

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現在,人工智能(Artificial Intelligence,簡稱 AI)已經深度融入我們的生活,從能和你聊天的語音助手、精準避堵的導航,到“刷臉”的門禁、甚至會創作圖文的內容工具……這些AI具備對話交互、數據處理和解決問題的能力,如果能在獨立思考的基礎上,還可以像人一樣通過身體感知世界,和環境互動就更好了。

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具身智能(Embodied Intelligence)的出現正改變這一切。它讓AI從“動口”變成“動手”,還擁有“身體”。那么,AI和具身智能到底有哪些區別?

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人工智能——住在虛擬世界的“聰明大腦”

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AI就像給機器裝了一個“會思考的大腦”,讓計算機也能像人類一樣學習知識、分析問題、做出決策,甚至展現出創造力和自主性。

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靠“強大的算法模型”和“海量數據”,AI在虛擬世界里學習、思考、解決問題。比如,聊天AI能對話、寫稿、解題;導航軟件能規劃最優路線;電商平臺能精準推薦商品。

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不過,這么“聰明”的AI只存在于虛擬世界,既不能幫你拿水杯,也無法像人一樣用眼睛看、用手摸來感知世界。

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具身智能——幫助人類干活的“小助理”

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具身智能,讓AI擁有物理實體,從原本只會紙上談兵的“虛擬大腦”變成可以幫助人類干活的“小助理”,真正走進物理世界。

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具身智能通過【小腦】,鏈接【大腦】和【身體】,在復雜環境中完成從“感知”到“執行”的全流程任務。

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以“搬箱子”任務為例:

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【大腦】??

負責決策任務,分析箱子位置和搬運策略,規劃最優路徑。

【小腦】??

負責動作控制,將【大腦】指令轉化為具體的動作參數,比如控制各關節轉動角度、插補周期、抓取力度等。

【身體】??

負責“動手”,接收【小腦】指令,完成“搬箱子”的動作。

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現階段,具身智能機器人有點“笨手笨腳”:動作不夠靈活,執行容易失誤,面對復雜多變的真實環境時更容易手忙腳亂。

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而具身智能的理想形態,要像能根據環境變化得心應手使出“降龍十八掌”的喬峰。

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打破虛實壁壘,讓AI從“云端”走向“車間”

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要讓機器人真正具備像人類一樣自主學習并完成復雜任務的能力(即“具身智能”),仍面臨諸多現實挑戰。

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第一座大山,是“數據荒”。工業場景復雜多樣、設備協議復雜,機器人要學的“動作數據”量少,就像教孩子做家務,但能提供的教學視頻卻寥寥無幾;

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第二座大山,是系統層面的“語言不通”。各大廠商編程語言各異,操作系統互不兼容,就像“不同語種”,因協議標準不統一,系統無法接收外部數據完成模型訓練,也無法再模型應用是將數據有效傳輸給機器人。

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面對“數據荒”與“語言不通”,拓斯達選擇先讓AI“學成出師”,再讓AI去賦能實際的工業場景。

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要讓具身智能機器人真正變“聰明”,第一步得給它裝個“小腦”。拓斯達攜手國創工軟,基于歐拉操作系統(openEuler),共同開發新一代智能機器人控制平臺。該平臺作為具身智能機器人的“小腦”,是聯接大模型與機器人軀干的關鍵橋梁。通過深度融合IT技術與OT技術,賦予機器人自主感知和決策的能力。現階段,“小腦”已在拓斯達全系列機器人中實現小批量應用,能滿足工業領域超過90%的機器人需求。“小腦”還能提供毫秒級響應的實時控制接口,就像給機器人裝上“神經反射弧”,讓控制指令如同大腦直接指揮肌肉般迅捷精準,解決行業里機器人“慢半拍”、控制偏差和接口適配這些普遍存在的難題。

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接下來,拓斯達將持續探索IT與OT的融合,攜手更多生態合作伙伴,讓“最懂工藝的智能機器人”走向現實,加速具身智能在工業場景的落地進程。

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