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　　具身智能（Embodied Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱EAI）作為AI領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，正逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)應(yīng)用，那么，它對(duì)物流的智慧化將產(chǎn)生什么樣的影響呢？

　　一、基本原則

　　所謂具身，指的是依附于真實(shí)世界的物理實(shí)體，類似于人或者動(dòng)物需要一個(gè)肉體，去認(rèn)識(shí)世界、探索世界，并通過(guò)與環(huán)境的交互去影響世界；所謂智能，指的是具備感知、認(rèn)知、推理、決策、持續(xù)迭代的能力。

　　具身智能行為可以直接從自主機(jī)器與其環(huán)境的簡(jiǎn)單物理交互中產(chǎn)生，不依賴于預(yù)先設(shè)定的復(fù)雜算法，核心在于，智能系統(tǒng)不應(yīng)該首先處理抽象的內(nèi)部世界表征，而是應(yīng)該能夠直接響應(yīng)外部環(huán)境刺激。

　　具身智能技術(shù)是什么？它不是單純的程序或算法，而是與實(shí)體的身體緊密結(jié)合，通過(guò)身體與環(huán)境的互動(dòng)來(lái)不斷學(xué)習(xí)和提升智能水平，也就是說(shuō)，智能行為來(lái)自智能體身體與周圍環(huán)境的交互，而不僅僅是大腦的功能。

　　具身智能可以形象地說(shuō)，是“長(zhǎng)了身體的智能”，其獨(dú)特的自主感知、學(xué)習(xí)和多模態(tài)融合等特點(diǎn)，使其成為人工智能發(fā)展新方向，也使其成為未來(lái)科技發(fā)展的重要方向。

　　由于具身智能認(rèn)為思考和身體、環(huán)境是不可分離的，而傳統(tǒng)人工智能沒(méi)有考慮思考、感知與身體的關(guān)系，所以屬于離身智能。具身智能認(rèn)為智能行為不僅依賴大腦的思考，還需要通過(guò)與物理環(huán)境的交互來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策，最后通過(guò)感知將執(zhí)行的結(jié)果反饋到大腦，形成閉環(huán)，構(gòu)成一個(gè)智能體。

　　離身智能提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型，通過(guò)基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人類感性和情感行為的模擬，有很大的局限性，而且只針對(duì)特定領(lǐng)域、利用特定模型去解決特定任務(wù)，而具身智能則強(qiáng)調(diào)物理身體、環(huán)境感知與反饋的重要性，并通過(guò)它們實(shí)現(xiàn)與外部世界的交互，這就是新的學(xué)習(xí)范式——強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

　　具身智能最突的兩大特點(diǎn)是自主學(xué)習(xí)能力與多模態(tài)融合，前者突出自主感知物理世界，通過(guò)與環(huán)境的互動(dòng)不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)，而不是被動(dòng)地等待數(shù)據(jù)投喂；后者強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多種感知能力的深度融合，提升其在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性和交互體驗(yàn)。

　　具身智能的自主學(xué)習(xí)，也可以這樣理解，是自主感知物理世界，用擬人化的思維路徑去學(xué)習(xí)，從而做出人類期待的行為反饋，而不是被動(dòng)的執(zhí)行，因此，具身智能才是真正的智能。

　　人具有大腦與小腦，大腦長(zhǎng)于思維，而小腦長(zhǎng)于行動(dòng)，具身智能就是配備了足夠智能的大腦和小腦，以適應(yīng)不同形態(tài)的需求，根據(jù)英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛的描述，新型人工智能-——“具身人工智能”，即能夠理解、推理并與物理世界互動(dòng)的智能系統(tǒng)。

　　具身智能在包含AI大模型驅(qū)動(dòng)任務(wù)規(guī)劃的具身“大腦”之外，還擁有以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端技能執(zhí)行具身“小腦”，能夠靈活應(yīng)對(duì)多變的環(huán)境，而不是僅僅執(zhí)行固定的、預(yù)設(shè)的程序。

　　具身智能機(jī)器人的種類多種多樣，需要到逼真的環(huán)境中去驗(yàn)證各類算法，而一些仿真平臺(tái)為此提供了虛擬的仿真場(chǎng)景。具身智能機(jī)器人產(chǎn)品可以同時(shí)結(jié)合場(chǎng)景幾何信息與物體的語(yǔ)義信息，完成高數(shù)據(jù)效率的行為學(xué)習(xí)訓(xùn)練——相對(duì)于傳統(tǒng)的算法，數(shù)據(jù)效率提升20倍以上。

　　不可否認(rèn)，“人工智能的下一個(gè)浪潮是具身智能”，具身智能正朝著一個(gè)宏偉的目標(biāo)邁進(jìn)——開(kāi)發(fā)出具備超越人類智能的機(jī)器人，使其理解并完成一定復(fù)雜度的長(zhǎng)序列任務(wù)。

　　從圖靈的理論提出，到如今的技術(shù)不斷發(fā)展，具身智能走過(guò)了漫長(zhǎng)的道路，然而今天，最核心的關(guān)卡：攻克軟件與硬件的耦合還沒(méi)有完全突破，為了攻克這一關(guān)卡，具身智能領(lǐng)域的不同團(tuán)隊(duì)也有差異化思考：是選擇端到端或者分層決策的「大小腦」？基于模型，還是基于學(xué)習(xí)更好？模仿學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，哪一派更勝一籌？

　　二、商業(yè)價(jià)值

　　早在1950年，具身智能的概念就已提出，由于相關(guān)技術(shù)不成熟，該概念被擱置，隨著技術(shù)的進(jìn)步，具身智能作為人工智能與機(jī)器人技術(shù)深度結(jié)合的產(chǎn)物，近年來(lái)備受關(guān)注，正逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)應(yīng)用。

　　具身智能自主學(xué)習(xí)能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)。具備理解力、交互力、規(guī)劃能力等，能夠更好地理解人類的意圖和需求，從而更高效地完成各種任務(wù)。

　　具身智能應(yīng)用，可歸納為B端與C端兩類，技術(shù)的突破與多樣性帶來(lái)了豐富的視角，但是，只有擁有強(qiáng)大的泛化能力，具身智能技術(shù)才能適應(yīng)各種任務(wù)場(chǎng)景，具備真正的“可用性”。從技術(shù)角度說(shuō)，須以大量數(shù)據(jù)支撐具身智能模型泛化能力，未來(lái)將設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集的系列標(biāo)準(zhǔn)，為模型泛化保駕護(hù)航。

　　從去年以來(lái)，具身智能是繼大模型之后人工智能行業(yè)內(nèi)討論熱度較高的議題，各大車企、科技公司紛紛布局具身智能領(lǐng)域，推動(dòng)了這一產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，而資本市場(chǎng)的青睞，更使具身智能發(fā)展錦上添花。

　　近日，美國(guó)具身智能機(jī)器人初創(chuàng)公司Physical Intelligence宣布，已成功籌集4億美元資金，融資后估值達(dá)24億美元（約合170億人民幣），國(guó)內(nèi)投資圈也是趨之若鶩，初創(chuàng)公司輕易就可拿到融資。

　　我國(guó)在AI方面有深厚的技術(shù)底子以及相當(dāng)積極的創(chuàng)業(yè)氛圍，適合具身智能初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展。國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛等幾輪AI技術(shù)浪潮的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，可以給具身智能創(chuàng)業(yè)公司提供借鑒，還有供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈完整成熟，制造優(yōu)勢(shì)領(lǐng)先，都滿足了具身智能初創(chuàng)企業(yè)的成長(zhǎng)需求，許多龍頭企業(yè)也在布局具身智能，寧德時(shí)代聯(lián)創(chuàng)就出手了一家具身智能公司。

　　過(guò)去20年，我國(guó)在新能源智能車上投入了幾萬(wàn)億的資本，孵化了一條很完整的智能供應(yīng)鏈，據(jù)說(shuō)，具身智能和新能源智能車在供應(yīng)鏈的重合度有80%左右，所以這些供應(yīng)鏈可外溢到具身智能。

　　北京亦莊的國(guó)家地方共建具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心，作為引領(lǐng)具身智能技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)協(xié)同的關(guān)鍵平臺(tái)，專注于解決發(fā)展具身智能機(jī)器人關(guān)鍵共性技術(shù)問(wèn)題，創(chuàng)建繁榮的具身智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

　　創(chuàng)新中心牽頭立項(xiàng)《人工智能、具身智能數(shù)據(jù)采集規(guī)范》工信部行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，這是國(guó)內(nèi)第一個(gè)具身智能數(shù)據(jù)集的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范了具身智能數(shù)據(jù)集采集的格式，不同公司采集的數(shù)據(jù)可以互相共享開(kāi)源，能夠加速模型“涌現(xiàn)”。

　　目前，具身智能領(lǐng)域還沒(méi)有任何公司絕對(duì)領(lǐng)先，玩家們各自為營(yíng)，嘗試著不同的路徑和方法，具有百家爭(zhēng)鳴的態(tài)勢(shì)。

　　人形機(jī)器人是具身智能的重要應(yīng)用場(chǎng)景，成為了具身智能落地的核心研發(fā)方向，但絕不是實(shí)現(xiàn)具身智能的終極形態(tài)，只是具身智能的一種形態(tài)，也是眾多具身智能賽道中最火熱的一個(gè)。

　　具身智能人形機(jī)器人與自動(dòng)駕駛的整體技術(shù)棧趨同，可借鑒，具身智能人形機(jī)器人比過(guò)往的機(jī)器人操作場(chǎng)景的復(fù)雜性和多樣性更高，今天大多數(shù)機(jī)器人95%的算力用在了基礎(chǔ)功能上，而具身智能則要實(shí)現(xiàn)將20%的算力用于基礎(chǔ)工作，預(yù)留出80%的算力給智能和應(yīng)用層面。

　　目前的挑戰(zhàn)是我們現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)的運(yùn)用并不充分，沒(méi)有很好的數(shù)據(jù)收集方法，導(dǎo)致很多廠商把數(shù)據(jù)扔掉，完全用不起來(lái)，因此，怎樣設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)收集的計(jì)劃，對(duì)未來(lái)智能的衍生將起到重要作用。

　　從技術(shù)角度，目前機(jī)器人大腦層面的技術(shù)已經(jīng)趨向成熟，能進(jìn)行任務(wù)理解及規(guī)劃，而以小腦為核心的具身模型技術(shù)路徑尚未定型，為此，全球有近百家人形機(jī)器人公司，商業(yè)化均未取得實(shí)質(zhì)突破。

　　具身智能需要依靠智能體進(jìn)行信息交換與學(xué)習(xí)，這就突出硬件的重要性，并且就目前來(lái)說(shuō)，還沒(méi)有形成較完善的供應(yīng)鏈。在具身智能的應(yīng)用落地上，場(chǎng)景門類存在跨度，所以相關(guān)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)無(wú)法進(jìn)行復(fù)用，要堅(jiān)持與產(chǎn)業(yè)深度結(jié)合，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)落地雙輪驅(qū)動(dòng)。

　　從應(yīng)用角度說(shuō)，純軟件的路徑很難跑通，因?yàn)樯婕昂椭鳈C(jī)廠的復(fù)雜交互，以及數(shù)據(jù)層面的隔閡，導(dǎo)致模型優(yōu)化受限，因此，特斯拉、理想等主機(jī)廠自己下場(chǎng)實(shí)現(xiàn)具身智能應(yīng)用的落地，總體發(fā)展的相對(duì)較快。

　　目前，具身智能的通用泛化距要求還有距離，整個(gè)賽道處于萌芽期，可以首先以單一場(chǎng)景，單一任務(wù)為主，在單一場(chǎng)景中率先優(yōu)化泛化能力，后續(xù)降維切入其他場(chǎng)景，先落地，形成正向數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化產(chǎn)品功能。

　　汽車及其上游供應(yīng)鏈產(chǎn)線是勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)，汽車工業(yè)場(chǎng)景是具身智能機(jī)器人走出實(shí)驗(yàn)室之后，一項(xiàng)關(guān)鍵落地場(chǎng)景，2024年以來(lái)，大部分具身智能廠商都把產(chǎn)品投放至汽車工廠里做驗(yàn)證，比如馬斯克也把Optimus送進(jìn)了特斯拉產(chǎn)線搬運(yùn)電池，當(dāng)然，車企對(duì)具身智能的熱情也在持續(xù)高漲。

　　工廠是具身智能B端應(yīng)用的主力，但還有一個(gè)適配的問(wèn)題，在效率和精確度優(yōu)先的工廠中，在限定時(shí)間到達(dá)確定位置完成給定的任務(wù)，對(duì)智能化的要求并不是特別高。工業(yè)制造安全性及重復(fù)性要求高，容錯(cuò)率極低，選擇人形機(jī)器人替代人或者工業(yè)機(jī)器人存在很大挑戰(zhàn)，一旦產(chǎn)線上操作失誤，造成的損失巨大。

　　其實(shí)工業(yè)場(chǎng)景相對(duì)封閉，任務(wù)單一，對(duì)通用泛化的要求低，很難在這個(gè)場(chǎng)景里形成數(shù)據(jù)迭代。具身智能商業(yè)化是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，必須先進(jìn)入到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，再持續(xù)迭代。以頭部客戶的高價(jià)值場(chǎng)景需求為指引，開(kāi)發(fā)整合技能，實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地，并快速迭代硬件，算法，數(shù)據(jù)系統(tǒng)，不斷提升具身智能整體解決方案的泛化性才是出路

　　還有，具身智能機(jī)器人想要真正產(chǎn)業(yè)化，真正進(jìn)入生產(chǎn)、生活場(chǎng)景，必須大幅降低成本，并且具有完全的可擴(kuò)展性，成本過(guò)高一直是阻礙具身智能人形機(jī)器人落地汽車產(chǎn)線的一項(xiàng)關(guān)鍵掣肘，目前一臺(tái)完整的人形機(jī)器人售價(jià)基本高達(dá)百萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn)，

　　具身智能企業(yè)需要在控制落地成本的同時(shí)，做出滿足工業(yè)級(jí)要求的產(chǎn)品。讓一個(gè)模型能在多種不同的具身載體上實(shí)現(xiàn)遷移，有利于降低產(chǎn)線的成本，滿足工廠實(shí)際應(yīng)用時(shí)的不同訴求。

　　毫無(wú)疑問(wèn)，具身智能的應(yīng)用前景廣闊，但深入產(chǎn)業(yè)觀察，理想和現(xiàn)實(shí)仍有相當(dāng)大的差距，技術(shù)上的難題仍然存在，倫理和安全問(wèn)題還需要研究，未來(lái)行業(yè)的挑戰(zhàn)是量產(chǎn)和交付。

　　三、物流應(yīng)用

　　總體上來(lái)說(shuō)，具身智能技術(shù)需要豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，而物流，特別是快遞的終端應(yīng)用市場(chǎng)龐大，無(wú)論是人口基數(shù)、快遞件量、還是場(chǎng)景豐富度，乃至購(gòu)買力，都在全球領(lǐng)先。具身智能初創(chuàng)公司要找準(zhǔn)商業(yè)化場(chǎng)景，并和模型及數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)匹配，物流是一個(gè)不可多得的選擇。

　　具身智能技術(shù)的商業(yè)化落地，包括量產(chǎn)，處于初期階段，需要和合作伙伴、和C端、B端的用戶一起去共創(chuàng)場(chǎng)景和生態(tài)的。智慧物流是其理想的合作伙伴，如上所述，具身智能的關(guān)鍵詞是“通用”和“泛化”，要在高訓(xùn)練效率的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)更高的泛化性，而物流具備豐富多樣的，龐大的場(chǎng)景，數(shù)據(jù)價(jià)值大，從而形成以更高效的訓(xùn)練效率去完成較復(fù)雜的任務(wù)。

　　也就是說(shuō)具身智能一個(gè)重要任務(wù)是要把產(chǎn)品搬到場(chǎng)景里去，解決上一代機(jī)器人解決不了的事情，物流領(lǐng)域有能力，也有需求提供支持。快遞物流頭部企業(yè)可與具身智能企業(yè)共創(chuàng)一些功能，訓(xùn)練其學(xué)習(xí)一些高度非標(biāo)場(chǎng)景的操作，從而極大提升具身智能技術(shù)的泛化性。

　　具身智能硬件的開(kāi)發(fā)與完善，需要通過(guò)用戶場(chǎng)景落地方面的反饋，從而迭代，如果數(shù)據(jù)收集受限，端口不能完全開(kāi)放，限制硬件創(chuàng)新的空間。物流，特別是快遞行業(yè)，對(duì)于機(jī)器人都有資深的積累，具有硬件量產(chǎn)操盤的經(jīng)驗(yàn)，可以幫助其快速搭建產(chǎn)業(yè)鏈。

　　快遞物流中，分揀是十分重要的環(huán)節(jié)，目前自動(dòng)分揀已完成布局，但對(duì)于易碎，柔軟的物體的分揀還不理想，具身智能更注重觸覺(jué)模型，這就可解決物流分揀中對(duì)易碎件、超薄件、柔性物體的處理問(wèn)題。

　　大多數(shù)模型主要依靠視覺(jué)，但光靠視覺(jué)是無(wú)法適應(yīng)末端執(zhí)行的多樣性的，這時(shí)候觸覺(jué)的數(shù)據(jù)反饋就極其重要。而具身智能中，觸覺(jué)大模型可以處理更加精細(xì)的任務(wù)，如何在分揀中使易碎品，易變形品，讓機(jī)器人既能抓起來(lái)，又不破壞的外形，這就是觸角模型要完成的任務(wù)。

　　擁有具身智能的產(chǎn)品，利用觸覺(jué)、力覺(jué)、力矩覺(jué)等多傳感器的融合，可在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)復(fù)雜操作，接觸后，執(zhí)行器對(duì)力學(xué)會(huì)做出的精準(zhǔn)反饋。

　　如果應(yīng)用了具身智能技術(shù)，可以適配夾起雞蛋、豆腐等需要精細(xì)力控的場(chǎng)景，還可以完美復(fù)制五指靈巧人手功能，從而更像人手一樣對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)中各式各樣的物體進(jìn)行穩(wěn)定、精準(zhǔn)抓取，當(dāng)然，觸覺(jué)還會(huì)彌補(bǔ)視覺(jué)在被遮擋、在盲區(qū)操作以及抓取柔性物體的困難，這是不難理解的。

　　對(duì)具身智能領(lǐng)域的深刻洞察，前瞻性思考，融入物流的智慧化都是不錯(cuò)的選擇。具身智能對(duì)機(jī)器人的影響很重要，而機(jī)器人，是倉(cāng)儲(chǔ)物流，快遞物流，工廠物流的重要基礎(chǔ)。

　　我們相信，物流快遞行業(yè)對(duì)具身智能的熱情肯定會(huì)高漲，就目前來(lái)說(shuō)，快遞的智能化最高，頭部快遞企業(yè)都創(chuàng)建有研發(fā)機(jī)構(gòu)，各色機(jī)器人是其主要研發(fā)方向，而具身智能技術(shù)的引入，將使這一研發(fā)擴(kuò)大應(yīng)用范用，達(dá)到更高水平。龍頭物流企業(yè)，包括物流裝備企業(yè)可通過(guò)通過(guò)自研機(jī)器人方式，切入具身智能賽道。

　　結(jié)語(yǔ)：具身智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，將使一個(gè)在視覺(jué)、學(xué)習(xí)、決策等多維度擁有更高智能水平的新物種，正在硬件與智能的交互中誕生，雖然困難重重，但我們對(duì)具身智能保持樂(lè)觀的態(tài)度，肯定其對(duì)物流智慧化的正面影響。