具身人工智能：AI 正走出屏幕，步入物理世界

从赋予机器人触觉感知能力的新基础模型，到对机器人枢纽日益增长的投资，具身人工智能（physical AI）不仅正在成形，更在加速发展，正将人工智能的下一阶段推进至超越数字世界、进入旨在理解并作用于物理世界之中的系统。

机器人及其他具身人工智能系统必须感知其周围环境，并对周围正在发生的事件作出响应。这要求具备一系列能力——而当人工智能系统仅在屏幕后运行时，这些能力的重要性则远为逊色。

本周出现了若干表明这一转变的迹象。

总部位于德国的 Neura Robotics 推出了一款基础模型，该模型融合视觉、触觉与听觉，从而赋予机器人对其周围环境更丰富的理解能力。

加入触觉感知尤其具有重要意义。语言模型生成错误答案后可再次尝试；而机器人在操作物体或与人类协同工作时，则必须实时理解其所施加的力道大小、物体的运动状态以及周围环境的实时变化。

这使得具身人工智能成为一项不同于企业过去数年所部署的生成式人工智能系统的全新挑战。

围绕这些系统的生态系统也正开始成形。 波士顿正崛起为具身人工智能枢纽，该地区正日益集中汇聚机器人领域人才、客户及投资。制造企业也在探索如何将更多智能融入实体运营，为此正将人工智能与 数字孪生（digital twins）和实时仿真（real-time simulation） 结合使用。

此次转变之所以引人关注，是因为其潜在市场远不止于人形机器人。具身人工智能最终可能影响制造业、物流业、仓储业、交通运输业以及其他工作发生在软件本身无法独立掌控的物理环境中的行业。

但将人工智能引入物理世界，也暴露了该技术最重大的局限之一：现实世界远比数字世界更难用于训练。

语言模型可从海量文本及其他数字信息中学习；而具身人工智能系统则需获取关于运动、物体、环境及交互的数据，其中大部分数据更难采集且成本更高。

生成式人工智能热潮已表明，模型在获得海量数据与强大算力支持后，性能可迅速提升。

如今，具身人工智能必须证明：当人工智能离开屏幕、步入真实世界时，同样类型的进步亦能实现。

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