什么是具身智能模型，它和普通大模型有什么區別？ 原創
“ 具身智能，一種把大模型應用到工業生產的技術 ”
隨著大模型技術的發展，大模型的發展方向也逐漸變得明朗，比如AIGC，AI代理等；而最近學習到了一個新的概念——具身智能，雖然并不是第一次聽說這個詞，但一直以為它只是大模型技術的一種實現方式，但到最近才發現具身只能和大模型是不一樣的兩種東西。
而且，具身智能可以說是大模型的上層應用，其發展方向也更加廣闊；那么我們就來一起了解一下什么是具身智能。
具身智能
從定義上來說，具身智能是通過在物理世界和數字世界的學習和進化，達到理解世界，互動交互并完成目標；具身智能是由“本體”和“智能體”耦合而成且能夠在復雜環境中執行任務的智能系統。
其實在剛開始了解具身智能的時候，就感覺具身智能和AI Agent好像沒有什么區別，都是可以通過決策和反饋來獲得強大的能力；但后來才了解到具身智能與AI代理最大的區別就是，具身智能擁有物理實體，也就是它需要有一個“身體”，而不是像大模型或AI 代理一樣，只需要有一個數據實體。
AI代理需要與環境進行交互，比如獲取天氣，路線等數據，然后由大模型或其它方式做出決策，然后調用工具執行；而實現AI代理的主要思想就是Cot——思維鏈，如果不懂什么是思維鏈的可以看一下之前的文章，??從openAI最新模型GPT-o1再談思維鏈(Cot)技術，大模型該怎么提升其邏輯推理能力？??
但具身智能同樣需要和環境進行交互，只不過它主要是由它的“身體”進行自動感知；其實，從本質上來說，具身智能和AI代理沒有什么區別，只不過AI代理沒有物理實體，它對環境的感知需要外部模塊進行輸入，而其本身沒有獲取環境參數的能力，但具身智能本身卻具有感知環境的能力。
具身智能所涉及到的技術
感知技術
使用傳感器獲取環境信息，比如攝像頭，雷達，紅外線等
運動控制
由于具身智能具有物理實體，因此需要某種方式來控制它的行為，比如說不能做出傷害人類的事情
強化學習
通過對環境的互動進行學習，特別是通過獎勵與懲罰來優化行為策略
計算機視覺
幫助智能體理解周圍環境，以便做出反應
實現具身智能的技術相對比較復雜，除了大模型本身的技術能力之外，還同時需要感知環境的能力，控制物理實體的能力，比如工業機器人；而且要實現其復雜的邏輯處理能力，以及通過反饋強化的能力，這時就需要使用多種學習方式，比如強化學習，遷移學習等。
只有這樣，才能讓具身智能真正做到自主決策，自主判斷，自主學習，也就是做到真正的“智能”。
具身智能與大模型和AI 代理的區別：
- 具身智能： 強調身體與環境的互動，通過實踐和體驗獲得智能，通常涉及具體的機器人或實體。
- 大模型： 主要關注如何利用大數據和深度學習進行復雜任務的處理，不一定與身體或環境互動。
- AI代理：是一個更廣泛的概念，涵蓋了虛擬和具身的智能體，強調自主決策和任務執行。
從某種場景來說，具身智能和大模型以及AI代理可以結合使用，比如使用大模型增強智能體的語言理解能力，以及利用AI代理獲取更加豐富多樣的環境數據等。
應用場景
- 機器人領域
- 工業自動化
- 醫療領域
- 教育領域等
從應用等角度來說，具身智能具有強大的市場前景；為什么會這么說？
原因就是具身智能能夠控制物理實體，而這意味著什么？
它意味著人工智能技術或者說大模型技術不僅僅只能用來生成一些文字與圖片，它還可以真正被應用到工業生產，制造業等傳統工業領域。
而這時大模型就有可能成為像互聯網一樣的基礎設施，在其上構建現代化甚至是未來化的工業生產體系。
而這也能打破當前市場對大模型技術的悲觀情緒，因為在一部分人看來大模型目前沒什么實際作用，雖然能用來生成一些文字，圖片啥的，但與其高估的市值相比完全不匹配。
總之，具身智能的發展代表著大模型開始嘗試為現實工業進行賦能，而不再僅僅只存在理論和學術研究階段，而是要把大模型真正的推向市場。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
