【导读】具身智能与大模型频频被提及，但具身智能 = 机器人 + 大模型吗？本文摘自北京邮电大学人工智能学院副教授陈光（@爱可可-爱生活）的新书《走进具身智能》，作者很明确地表示，大模型虽然是实现具身智能的重要工具，但并不是其全部。当前，包括英伟达、智源、智元等多家机构先后发布具身多模态大模型，通过本文，能够厘清它们之间的脉络。3 月 28 日（星期五）晚 19:30，CSDN《万有引力》特别邀请到了陈光老师在直播间里与大家一起共话具身智能，欢迎朋友们预约关注。
近年来，以 ChatGPT 为代表的大语言模型可谓人工智能领域的一颗新星。它们通过海量语料的预训练，掌握了强大的语言理解和生成能力。你可以与它们进行流畅的对话，它们能够理解你的意图，并给出恰如其分的回应。更令人惊叹的是，它们还能完成写作、翻译、问答等各种语言任务，仿佛一位博学的专家。
那么，什么是大语言模型呢？简单来说，它是一种基于深度学习的语言模型，通过在大规模语料库上进行预训练，学习语言的统计规律和语义表示。与传统的语言模型不同，大语言模型通常拥有数亿、数十亿甚至上万亿的参数，能够捕捉语言中的深层次语义关系。
大语言模型的强大之处在于其出色的语言理解和生成能力。传统的自然语言处理系统往往针对特定任务设计，如情感分析、命名实体识别等，难以应对复杂、多变的语言场景。而大语言模型通过学习语言的内在规律，具备一定的语言泛化能力。它们能够理解词语的多义性、语句的歧义性，能够根据上下文推断单词的含义，生成连贯、流畅的文本。这使得它们能够在多种语言任务上取得优异的表现，激发 AGI 的潜力。
除了语言理解和生成外，一些大语言模型还展现出惊人的知识获取和推理能力。以 GPT-3 为例，它在预训练过程中学习了海量的事实性知识，如历史事件、科学常识、地理信息等。这些知识不是它简单地死记硬背获取的，而是以语义表示的形式内化于模型的。当你问及一个知识点时，它能够从语义记忆中检索相关信息，并以自然语言的形式表达出来。更令人惊叹的是，它还能够利用已有知识进行推理，回答一些需要逻辑分析的复杂问题。这种能力的突破，让我们看到了语言模型向知识模型、推理模型进化的无限可能。
但大语言模型的魅力远不止于此。多模态模型，如 CLIP、DALL·E 等，正在打破语言与视觉的壁垒。它们能够理解图像中的内容，并用自然语言描述它，甚至根据文字指令生成逼真的图像。这意味着，机器不仅能读懂文字，还能看懂世界，这为人机交互提供了无限可能。
多模态模型的意义在于，它为机器赋予了一种近乎人类的感知和理解能力。我们人类之所以智能，很大程度上是因为我们能够统一处理来自不同感官的信息，并在不同模态之间进行转换和联想。我们能够用语言描述看到的画面，也能根据语言指令在大脑中想象一个场景。多模态模型正是对这种能力的初步模拟。它们打破了语言与视觉的边界，让机器能够像人一样理解这个多元、多彩的世界并与之交互。
当然，目前的多模态模型还处于起步阶段，它们在理解抽象概念、进行常识推理等方面还有很大的提升空间。但它们代表人工智能发展的一个重要方向，那就是通过多模态学习，构建更加全面、更加贴近人类认知的机器智能。可以想象，未来的智能系统不仅能听懂我们的话，还能读懂我们的表情，甚至能感知我们的情绪。它们将以更加自然、更加人性化的方式与我们互动，成为我们生活中不可或缺的伙伴。
大语言模型和多模态模型的强大能力，为具身智能的实现开辟了广阔的空间。它们不仅提升了智能系统的语言理解和生成能力，还赋予了机器多感官感知和推理的潜力。当这些先进的人工智能模型与机器人技术相结合，一个全新的具身智能时代即将到来。
首先，大语言模型让机器人拥有了理解复杂语言指令的能力。在传统的机器人系统中，人们通常需要使用特定的编程语言或简单的语音命令来控制机器人。这对于普通用户来说存在一定的门槛，限制了机器人的使用场景和人群。但是，当我们将大语言模型赋予机器人，情况就大不相同了。
想象一下，当你对家用服务机器人说“请把客厅的玩具收拾到盒子里，然后把地拖一下”，它能准确理解你的意图，并自主完成一系列任务。这听起来似乎很简单，但其背后蕴含了极其复杂的语言理解和任务规划能力。机器人需要理解“收拾”“玩具”“盒子”等词语的含义，也需要将语言命令映射到具体的动作序列，还需要在执行过程中实时感知环境的变化，动态调整自己的行为。大语言模型强大的语义理解和逻辑推理能力，为实现这一切提供了基础。
同样的变化也正在工业领域上演。装配机器人是工业自动化的重要组成部分，但传统的装配机器人通常只能按照预先编程的指令重复工作，缺乏灵活性和适应性。但如果我们为装配机器人配备大语言模型，它就能根据工人的口头指令，自主理解装配任务的要求，并根据实际情况灵活调整装配步骤和参数。这将大幅提升工业机器人的智能水平，让它们成为真正意义上的智能工人。
可以想象，未来的机器人不仅能听懂我们的指令，还能与我们进行流畅的对话。我们可以用自然语言询问机器人工作的进度，了解它遇到的问题，甚至与它讨论更高层次的任务规划和优化策略。这种自然、高效的人机交互方式，将极大地提升机器人的易用性和实用性，让越来越多的人能够享受智能技术的便利。
其次，多模态模型让具身智能系统拥有了多感官的感知和决策能力。在现实世界中，我们人类是通过多种感官来认识世界的。我们不仅能看，还能听、触摸、嗅。这些不同模态的信息相互补充，让我们能够全面、立体地感知周围的环境。而传统的机器人系统往往只依赖单一的感知模态，如视觉或触觉，难以应对复杂多变的现实世界。
多模态模型的出现，正在改变这一切。还是以自动驾驶汽车为例，它需要实时处理来自多个传感器的海量信息，包括摄像头的视频流、激光雷达的点云数据、GPS 的定位信息等。传统的自动驾驶算法通常是针对单一模态设计的，如计算机视觉算法主要处理图像信息，点云处理算法主要处理激光雷达数据。这种割裂的处理方式难以全面感知汽车周围的环境，难以做出准确、可靠的决策。
如果我们将多模态模型应用于自动驾驶汽车，情况就大为不同。多模态模型能够学习不同感知模态之间的关联和互补关系，从而获得对环境更全面、更准确的理解。例如，当视觉模态受到恶劣天气的影响时，多模态模型可以更多地依靠激光雷达的信息来感知障碍物；当 GPS 信号不稳定时，多模态模型可以结合视觉里程计和惯性导航的结果来估计自身位置。这种多模态的感知融合大大提高了自动驾驶汽车的可靠性。
多模态感知的优势不仅体现在环境感知上，还体现在人机交互和决策优化上。以智能助理为例，我们希望它不仅能听懂我们的语音指令，还能读懂我们的表情和情绪，提供更加个性化、更加贴心的服务。这就需要智能助理具备语音识别、人脸识别、情绪分析等多模态感知能力。
想象一下，当你下班回到家中，智能音箱通过人脸识别和情绪分析发现你似乎心情不佳。它会主动询问你的情况，并根据你的反馈给出一些缓解压力的建议，如播放一些舒缓的音乐或者有趣的视频。如果它发现你正在做饭，还会主动提醒你食材的保质期，或推荐一些相关的菜谱。这种个性化、情境化的交互服务，必须建立在多模态感知和理解的基础之上。
多模态模型还能帮助机器人在复杂环境中进行智能决策。以家用服务机器人为例，当它在执行清洁任务时，需要根据房间的布局、家具的摆放、地面的材质等因素，动态规划最优的清洁路径。传统的规划算法通常只考虑几何信息，难以应对家居环境的多样性和不确定性。但如果我们将多模态模型与规划算法相结合，机器人就能更好地理解环境的语义信息，做出更加智能的决策。
例如，多模态模型可以通过视觉和触觉信息识别出地毯、瓷砖、木地板等地面材质，并根据材质的特点调整清洁设备的工作模式和力度；它还可以通过物体识别和场景理解，判断沙发、茶几、电视柜等家具的功能和重要程度，从而合理安排清洁的优先级。这种融合多模态感知的智能决策，将大幅提升家用服务机器人的工作效率和服务质量。
最后，大模型正在革新人机交互的方式，让人与机器的沟通变得更加自然、更加高效。在传统的人机交互中，我们往往需要学习复杂的操作命令或适应不人性化的交互界面。这不仅增大了使用的难度，还影响了用户体验。但有了自然语言交互，这一切都将成为过去。
自然语言是人类最熟悉、最便捷的交互方式之一。我们从小就学会了用语言表达自己的想法，用语言与他人沟通。如果机器也能理解和说出自然语言，那么人机交互将变得无比自然和流畅。我们可以像与朋友聊天一样，用口语化的表达与机器对话。我们可以用简单的语句描述我们的需求，机器就能准确理解我们的意图，并给出合适的回应。
以智能家居为例，我们可以用自然语言控制家中的各种设备。“帮我把卧室的灯调暗一点”“把客厅的空调温度调高两度”“播放我最喜欢的那首歌”……这些再自然不过的语句，智能家居系统都能听懂并执行对应动作。我们不需要记忆复杂的控制命令，也不需要在手机的 APP 中点来点去，只需要说出我们的需求，智能家居就会为我们服务。这种自然语言交互让智能家居真正成为我们生活中贴心的助手。
自然语言交互的优势不仅在于便捷，还在于它让人机交互变得更加人性化。传统的人机界面往往是冷冰冰的，缺乏人性化的设计。但如果机器能够通过自然语言与我们沟通，并带有一定的情感色彩，我们与机器之间就能建立起更加友好、更加信任的关系。
举个例子，当你在使用智能音箱时，它不会只机械地回答你的问题，而会用轻松愉悦的语气与你聊天，会关心你的感受，会在恰当的时候给你一些鼓励和安慰。久而久之，你会感觉智能音箱不仅仅是一个冰冷的机器，更像是一个可以倾诉、可以依靠的朋友。这种情感化的人机交互将极大地提升用户的使用黏性和忠诚度。
情感计算和情感交互是人机交互的一个重要发展方向。我们人类的情感是多样的、复杂的，包括喜怒哀乐、悲欢离合。情感在我们的日常交流中扮演着重要的角色，影响着我们的思维和行为。如果机器也能理解和表达情感，那么人机交互将变得更加完整、更加立体。
大语言模型和多模态模型正是实现情感计算的重要工具。基于文本、语音、表情等多模态信息，机器可以分析用户的情绪状态，判断用户的喜好和意图。同时，机器还可以根据上下文生成恰如其分的情感反馈，用语音的抑扬顿挫、遣词造句来表达情感。
想象一下，当你对智能助理说“我今天工作很累，感觉很沮丧”时，它会用温柔的语气安慰你“辛苦了，你已经做得很好了。放松一下，听听音乐，明天会是崭新的一天”。当你对智能助理说“我刚完成了一个重要项目，感觉很兴奋”时，它会用欢快的语气祝贺你“太棒了，你真是个了不起的人！我为你感到骄傲，一起庆祝一下吧”。这种沟通情感、交流感受的过程，会让你与智能助理之间产生更多的共鸣和信任，让你感受到被理解、被支持的温暖。
当然，正如在之前讨论的，情感交互还有很长的路要走。我们不能指望机器在短时间内就能完全理解人类复杂的情感世界，也不能奢望机器能够真正与人类产生情感共鸣。但至少，大模型让机器在理解和表达情感方面迈出了重要的一步。随着情感计算技术的不断发展，未来的人机交互必将变得更加自然、更加友好，让机器真正成为我们情感上的伙伴。
大模型与具身智能的结合，正在全方位地改变人机协作的方式。通过语言指令的理解与执行，机器人将成为更加智能、更加灵活的工作助手；通过多模态感知与决策，机器人将能够更好地理解和适应复杂的现实环境；通过自然语言交互和情感计算，机器人将成为我们更加贴心、更加友好的生活伙伴。
尽管大模型为具身智能带来了诸多突破，但我们也要清醒地认识到其局限性和面临的挑战。
首先，大模型在常识推理和因果理解方面的表现还有所欠佳。它更多的是基于海量数据的统计学习，对复杂现实世界的因果逻辑的了解还不够深入。这导致它在处理一些需要高层认知的任务时，表现得还不够出色。提升模型的常识和逻辑推理能力，是一个亟待解决的难题。
其次，大模型的公平性、透明度和可解释性也备受关注。预训练模型可能继承了训练数据中的偏见，如性别歧视、种族歧视等，这些偏见有可能被放大，影响模型的公平性。此外，模型的决策过程往往是“黑盒”，我们难以理解它为何做出某种判断，这影响了人们对其决策的信任度。提高模型的透明度和可解释性，是学界和业界共同的努力方向。
最后，大模型对海量数据和算力的依赖，也限制了它的应用范围。高质量的数据获取成本高昂，模型的训练和部署也需要大量算力支持，这对中小企业和普通用户来说是一个挑战。如何降低模型开发的门槛，让更多人能够受益于这项技术，是一个值得深思的问题。
当我们看到大模型在语言理解、知识表示、逻辑推理等方面的惊人表现时，产生的一个自然而然的想法就是：如果我们把大模型与机器人结合起来，是不是就能实现真正的具身智能？换句话说，具身智能 = 机器人 + 大模型吗？
乍一看，这个等式似乎很有道理。机器人提供了感知、交互、行动的物理载体，大模型提供了理解、决策、学习的智能内核，两者结合，不就是我们理想中的具身智能吗？但如果我们深入思考，就会发现这个等式存在一些问题。
首先，大模型虽然是实现具身智能的重要工具，但并不是其全部。具身智能不仅需要智能的大脑，还需要强健的身体。机器人的物理属性，如材料、结构、传动、控制等，都会影响其在现实世界中的表现。一个智能算法如果没有合适的硬件作为载体，是难以发挥其应有的作用的。因此，我们不能简单地把具身智能等同于机器人加大模型。具身智能的实现既需要先进的人工智能算法，也需要精良的机器人硬件。两者缺一不可，相辅相成。
其次，具身智能的内涵远远超越了单纯的模型堆砌。真正的具身智能系统应该具有主动学习和探索的能力。它不应该满足于被动地接受训练，而应该主动地感知环境、积累经验、优化策略。通过不断的试错和反馈，它应该能够在实践中学习，在学习中进步。这种在线学习和持续进化的能力，是具身智能的关键特征。因此，我们不能把具身智能简单地理解为大模型的堆砌和组合。具身智能的真正内涵在于通过身体与环境的交互，在实践中学习、适应、进化。
再次，人机协同与互补是具身智能不可或缺的重要一环。具身智能的目标不只是创造完全独立、完全自主的机器人，而是创造能与人类和谐共处、互帮互助的智能伙伴。我们要充分认识到人类智能的独特价值，如创造力、同理心、责任感等，并将其作为具身智能设计的重要考量。我们要探索人机协同的新模式、新机制，让人与机器在各自擅长的领域发挥所长，在彼此信任的基础上实现优势互补。只有这样，具身智能才能真正成为造福人类的力量。
最后，具身智能的发展不能只关注技术本身，更要关注其伦理和社会影响。我们要全面评估具身智能对就业、隐私、安全等方面的影响，并采取相应的对策。我们要建立适应新技术的法律法规，明确机器人的权利和义务。我们更要加强伦理道德建设，确保具身智能的发展始终以人为本、以善为先。只有在技术和人文的双重考量下，具身智能才能走上健康、可持续发展的道路。
具身智能绝非简单的机器人加大模型。它是一个复杂的系统工程，需要在算法、硬件、交互、学习等多个层面进行协同设计和优化。它更是一个社会性的命题，需要我们在发展技术的同时，兼顾伦理、法律、就业等诸多因素。
展望未来，大模型与具身智能的结合将引领我们走向更高智能的新境界。
知识图谱和因果推理技术的进步，将帮助具身智能系统形成更加完善的世界模型，增强它的常识理解和逻辑推理能力。元学习和迁移学习方法的创新，将使具身智能系统能够高效地学习新知识、适应新环境，具备更强的可塑性和灵活性。
更令人向往的是，人机协同有望开创智能时代的新范式。未来，人类和智能机器将携手并进，在各自擅长的领域发挥所长。人类的创造力、同理心、责任感等独特禀赋，将与机器的计算力、记忆力、感知力形成互补，共同应对未来世界的种种挑战。
【直播推荐】
3 月 28 日 19:30，CSDN《万有引力》栏目特别邀请到北京邮电大学人工智能学院副教授陈光（@爱可可-爱生活）、深圳市人工智能与机器人研究院副研究员夏轩、Roboraction.AI 首席执行官黄浴，在 CSDN &《新程序员》执行总编、《万有引力》主理人唐小引主持下，以“十问具身智能”为切入点，深入探讨当前具身智能技术最新进展、核心挑战与未来方向，共同探索通用机器人的真正边界，欢迎朋友们预约关注。
（文：AI科技大本营）