什么是具身智能模型，它和普通大模型有什么区别？ 原创

“ 具身智能，一种把大模型应用到工业生产的技术 ”

随着大模型技术的发展，大模型的发展方向也逐渐变得明朗，比如AIGC，AI代理等；而最近学习到了一个新的概念——具身智能，虽然并不是第一次听说这个词，但一直以为它只是大模型技术的一种实现方式，但到最近才发现具身只能和大模型是不一样的两种东西。

而且，具身智能可以说是大模型的上层应用，其发展方向也更加广阔；那么我们就来一起了解一下什么是具身智能。

具身智能

从定义上来说，具身智能是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。

其实在刚开始了解具身智能的时候，就感觉具身智能和AI Agent好像没有什么区别，都是可以通过决策和反馈来获得强大的能力；但后来才了解到具身智能与AI代理最大的区别就是，具身智能拥有物理实体，也就是它需要有一个“身体”，而不是像大模型或AI 代理一样，只需要有一个数据实体。

AI代理需要与环境进行交互，比如获取天气，路线等数据，然后由大模型或其它方式做出决策，然后调用工具执行；而实现AI代理的主要思想就是Cot——思维链，如果不懂什么是思维链的可以看一下之前的文章，​​从openAI最新模型GPT-o1再谈思维链(Cot)技术，大模型该怎么提升其逻辑推理能力？​​

但具身智能同样需要和环境进行交互，只不过它主要是由它的“身体”进行自动感知；其实，从本质上来说，具身智能和AI代理没有什么区别，只不过AI代理没有物理实体，它对环境的感知需要外部模块进行输入，而其本身没有获取环境参数的能力，但具身智能本身却具有感知环境的能力。

具身智能所涉及到的技术

感知技术

使用传感器获取环境信息，比如摄像头，雷达，红外线等

运动控制

由于具身智能具有物理实体，因此需要某种方式来控制它的行为，比如说不能做出伤害人类的事情

强化学习

通过对环境的互动进行学习，特别是通过奖励与惩罚来优化行为策略

计算机视觉

帮助智能体理解周围环境，以便做出反应

实现具身智能的技术相对比较复杂，除了大模型本身的技术能力之外，还同时需要感知环境的能力，控制物理实体的能力，比如工业机器人；而且要实现其复杂的逻辑处理能力，以及通过反馈强化的能力，这时就需要使用多种学习方式，比如强化学习，迁移学习等。

只有这样，才能让具身智能真正做到自主决策，自主判断，自主学习，也就是做到真正的“智能”。

具身智能与大模型和AI 代理的区别：

• 具身智能： 强调身体与环境的互动，通过实践和体验获得智能，通常涉及具体的机器人或实体。
• 大模型： 主要关注如何利用大数据和深度学习进行复杂任务的处理，不一定与身体或环境互动。
• AI代理：是一个更广泛的概念，涵盖了虚拟和具身的智能体，强调自主决策和任务执行。

从某种场景来说，具身智能和大模型以及AI代理可以结合使用，比如使用大模型增强智能体的语言理解能力，以及利用AI代理获取更加丰富多样的环境数据等。

应用场景

• 机器人领域
• 工业自动化
• 医疗领域
• 教育领域等

从应用等角度来说，具身智能具有强大的市场前景；为什么会这么说？

原因就是具身智能能够控制物理实体，而这意味着什么？

它意味着人工智能技术或者说大模型技术不仅仅只能用来生成一些文字与图片，它还可以真正被应用到工业生产，制造业等传统工业领域。

而这时大模型就有可能成为像互联网一样的基础设施，在其上构建现代化甚至是未来化的工业生产体系。

而这也能打破当前市场对大模型技术的悲观情绪，因为在一部分人看来大模型目前没什么实际作用，虽然能用来生成一些文字，图片啥的，但与其高估的市值相比完全不匹配。

总之，具身智能的发展代表着大模型开始尝试为现实工业进行赋能，而不再仅仅只存在理论和学术研究阶段，而是要把大模型真正的推向市场。

本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/q9adUeXQxr0XTG9B3AL96A​​​