在科技日新月异的今天，具身智能成了 AI 领域的热议话题。要实现通用具身智能，仍然障碍重重。当前，数据的缺乏就是一道难以逾越的高墙。即便是谷歌、英伟达和 OpenAI 这样的大公司，也在这个瓶颈前止步不前。
在现实世界中，机器人要高效完成任务，不仅需要具备专门的技能，还要能在复杂环境中展示出色的执行力。本文将带你了解通用具身智能的现状和挑战，并分享一些实际应用中的案例，帮助你更好地理解这一前沿科技。
实现具身智能需要大量多模态数据，包括视觉、力觉、触觉等，这些数据不仅要涵盖各种操作情况，还需要具备物理属性。不过，获取这些数据的过程既耗时又费钱，单靠模拟数据还会加剧仿真与现实的差距。因此，创建多样化的真实世界机器人数据集需要各个机构之间紧密合作。
要想实现通用智能，机器人首先得有一些有价值的专用能力。多数在现实世界中执行任务的机器，首先得是高效的，而不是拖后腿的。如果要想效率高，就得先专用化，侧重为特定任务设计，不管是软件还是硬件。端到端任务能让机器人成为做某件事的专家，但这并不等同于人类的智能水平。AGI 是机器人在开放域做任务的保障，否则只能在限定场景或者有人监督的情况下工作。
通过物理仿真和合成数据，Sim2Real AI 可以更高效地覆盖各种变化。这种方法允许在虚拟环境中模拟各种操作对象、环境变化、机器人构型和传感器变化，从而提升效率和覆盖面。这样一来，研究人员可以在虚拟环境中快速生成大量高质量的数据，避免了在现实世界中数据采集的高成本和高风险。
多模态大模型技术赋予机器人 3D 感知、力觉、触觉等能力。这些多模态能够在共通语义、时空及技能空间中 “融会贯通”，实现像人类一样的空间及具身智能。通过整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力，机器人可以更好地理解和适应复杂环境，执行多样化的任务。多模态大模型不仅提升了机器人的感知能力，还增强了其在不同场景中的泛化能力，使其能够在更多实际应用中发挥作用。
在工业领域，具身智能机器人可谓是大显身手。传统的工业机器人只能干些固定的、重复的工作，而具身智能机器人则能灵活应对各种复杂的环境。举个例子，在汽车总装线上，具身智能机器人不仅能预加载和融合产线，还能完成总体装配任务。这些工作不仅需要精准的操作，还要有一定的自主决策能力，来处理生产中可能出现的突发情况。不仅如此，在一些特殊的工业场景中，具身智能机器人还能在高温、潮湿等恶劣环境下进行设备检查和维护。这样一来，不仅生产效率提高了，也减少了人类在危险环境中的工作时间，整体安全性得到了提升。
具身智能机器人在家庭中的应用同样充满挑战。一个做饭机器人能在厨房里独立完成各种烹饪任务，从切菜、炒菜到清洁厨房。然而，家庭环境的复杂性对机器人的智能水平提出了很高的要求。比如，有一次我在周末做饭时，不小心把锅边的纸巾烧了，旁边还连着油碗。成年人当然知道该怎么处理，但做饭机器人呢？它是否能意识到问题的严重性，并采取正确的措施？这就需要机器人具备接近 AGI（通用人工智能）级别的智能，能在开放的复杂场景中高效工作。
目前，具身智能机器人在家庭中的应用还在探索阶段。虽然一些机器人已经能完成简单的家务，但要实现真正的自主性和高效性，还需要在智能算法、传感器技术和数据处理等方面取得重大突破。