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具身智能技術及產業實踐的階段性進展-模型基礎架構、物理規則驅動的空間感知與推理、大模型內在機理驅動的多智能體協同

來源:中山大學王可澤教授      編輯:創澤      時間:2026/5/20      主題:其他   [加盟]

近年來,“具身智能”這個詞頻繁出現在各大科技論壇、政策文件和投資報告中。2025年,它次被寫入ZG政府工作報告和“十五五”規劃。全國20多個省市陸續出臺專項政策,資本蜂擁而至,機器人公司如雨后春筍般涌現。

那么,具身智能到底是什么?它為什么突然火了?我們又該如何看待它的技術趨勢和產業落地?

中山大學王可澤教授在《具身智能技術及產業實踐的階段性進展》報告中,給出了系統性、前瞻性的回答。

具身智能發展趨勢: 隨著大模型技術的興起,具身智能技術得到了快速發展,并在2025年被寫入ZG政府工作報告和十五五規劃,成為戰略重點。

具身智能定義: 具身智能是指智能體通過物理實體與環境實時交互,實現感知、認知、決策、行動一體化的智能系統,是AI從虛擬走向物理的關鍵跨越。

具身智能核心難點: 當前具身智能發展面臨平臺與數據缺失、感知與決策難等核心難點。

具身智能研究進展: 介紹了中山大學在具身智能領域的研究進展,包括高效超長序列建模世界模型基礎架構、物理規則驅動的空間感知與推理、大模型內在機理驅動的多智能體協同、高質量具身數據生成與仿真、具身智能通用數據標準及數據集、基準與評測等方面。

具身智能產業實踐: 分析了具身智能產業發展的時代背景、發展背景、發展挑戰和人才需求,并提出了打造具身智能教學實訓基地的方案,以培養具身智能應用人才,推動區域產業智能變革。

1. 高效超長序列建模世界模型

• 構建顯式語義概念體系,提升生成過程的可控性。

• 在one-hot單純形上實現嚴格擴散過程,表現L先現有方法40%。

2. 物理規則驅動的空間感知與推理

• 實現“把浴袍掛在掛鉤上”這種推理能力。

• 支持復雜導航任務,如安防巡檢、多智能體協作。

3. 多智能體協同框架

• 智能體動態分工、角色分化,協作成功率提升51%,幻覺率減少11%。

• 性能隨智能體規模穩定增長,優于斯坦福同期工作。

4. 高質量具身數據生成與仿真

• 構建Z大開源具身數據集:ARIO(All Robots In One)。

• 300多萬條操作軌跡,258個場景,32萬個任務。

• 支持室內、室外、桌面、機器人控制等多種場景。


附件:具身智能技術及產業實踐的階段性進展-模型基礎架構、物理規則驅動的空間感知與推理、大模型內在機理驅動的多智能體協同



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