什么是具身智能？自动驾驶是具身智能吗？

技术发展日新月异，越来越多新概念、新名词、新说法被提出，就在最近，“具身智能”的概念在圈内十分火热，更有人将自动驾驶比作为具身智能的具体应用。同样是作为人工智能领域的关键技术，自动驾驶和具身智能有何关联？自动驾驶是否可以被归类为具身智能？在此疑问下，智驾最前沿对具身智能进行了简单了解，接下来就聊聊自己浅薄的想法，欢迎大家留言讨论。

自动驾驶作为人工智能技术的核心应用之一，近年来在技术、产业和社会领域都备受关注。与此同时，具身智能（Embodied Intelligence）作为认知科学和人工智能中的重要理念，提出了智能不仅依赖于计算能力，还需要身体与环境的交互，这一理论为我们理解智能提供了新的视角。

具身智能的内涵

具身智能（Embodied Intelligence）是认知科学和人工智能领域的一种理论，它强调智能并非仅存在于大脑或中央处理单元，而是通过身体的物理形态和与环境的动态交互共同实现的。这一概念反对传统人工智能过度依赖符号推理和纯计算模型的假设，认为智能是由身体和环境共同塑造的。其实具身智能并不是一个新的概念，早在1950年代，由艾伦·图灵在论文《Computing Machinery and Intelligence》中就首次提到了这一概念。

1.1 具身智能的基本内涵

具身智能的核心思想是：身体（embodiment）不仅是智能的执行工具，也是智能本身的一部分。智能体（无论是生物还是机器）通过身体的感知和行动与外界环境进行交互，动态地适应和影响环境。智能并不是独立于环境的内部过程，而是存在于智能体与外部世界的交互中。例如，人类在学习一项技能（如骑自行车）时，身体的协调性、肌肉记忆与对重力的感知共同构成了这一技能。技能并非完全通过大脑的计算完成，而是依赖身体在实践中形成的一种整体智能。

1.2 具身智能的主要理念

1. 智能依赖身体形态

具身智能强调，智能的表达方式与智能体的身体结构密切相关。不同的身体形态会带来不同的智能表现。例如，人类的双手灵活，使我们擅长精细操作；而海豚的流线型身体和声呐系统则让它们能够在水中高效导航。身体并不是智能的附属工具，而是智能的基础。在机器人学中，这种理念被称为“形态计算”（morphological computation）。形态计算指的是，智能体的身体结构本身可以承担部分计算任务，从而简化智能决策过程。例如，四足机器人在复杂地形中移动时，不需要完全依赖中央处理单元计算脚步的每一个动作，其关节的弹性和身体形态已自然适应了地形。

2. 具身智能源于动态交互

具身智能认为，智能体的行为产生于其与环境的实时交互，而非完全由内部程序驱动。这种交互是双向的：智能体通过感知获取环境信息，并通过行动改变环境。例如，猎豹在追逐猎物时，需要通过视觉感知猎物的位置和速度，同时调整自己的身体姿态和奔跑轨迹。这种动态调整不仅体现了身体的灵活性，也反映了感知与行动之间的协同作用。

与传统人工智能的“输入-处理-输出”模式不同，具身智能强调感知和行动之间的闭环关系。在这个闭环中，感知和行动是互相影响的，行动可以为感知创造新的条件，而感知则引导进一步的行动。

3. 环境塑造具身智能

环境在具身智能中扮演着至关重要的角色。智能体的行为和能力必须与其所处的环境相匹配。例如，青蛙在湿地环境中能够通过视觉迅速捕捉到移动的昆虫，但如果换成沙漠环境，这种视觉能力可能会失去优势。由此可见，具身智能并不是一个固定的特质，而是与环境密切关联的动态特性。在人工系统中，这种理念体现在“嵌入式智能”（embedded intelligence）的设计上。嵌入式智能指的是，智能体的行为应与环境的物理特性协调一致。例如，清洁机器人设计时，需要考虑房间的布局、家具的摆放以及地面的材质。这种设计让机器人能够高效地完成清扫任务，而不是依赖复杂的算法计算每一步动作。

1.3 具身智能与传统智能的对比

具身智能的提出是对传统人工智能（特别是符号主义人工智能）的重要补充和扩展。传统人工智能强调通过逻辑推理和知识表示模拟人类思维，而具身智能认为这种模拟忽视了身体和环境的作用，因而无法全面解释智能的本质。

特点	传统人工智能	具身智能
关注点	符号处理、算法推理	感知、行动与环境的动态交互
实现方式	软件驱动、独立于物理环境	依赖身体形态和环境的物理特性
智能来源	中央处理器的计算能力	身体、感知和环境的协同作用
典型应用	语音助手、棋类算法	自主机器人、仿生系统

一个典型的对比案例是国际象棋算法和仿生机器人。国际象棋算法（如AlphaZero）依赖于复杂的搜索和推理计算，但无法感知和适应现实世界。而仿生机器人（如波士顿动力的Spot）通过其身体形态与环境交互，在复杂地形中展示了动态调整能力。

1.4 感知与行动协同：具身智能的关键特征

感知与行动的协同关系是具身智能的关键特征，也是其与传统智能系统的本质区别。在具身智能中，感知和行动并不是独立的模块，而是相互依存、相互强化的闭环关系。

• 在复杂环境中行走的四足动物，其步态调整需要实时感知地面的坡度、摩擦力和障碍物位置。这种调整不是预先计算好的，而是通过感知和行动的闭环互动动态完成的。

• 在工业机器人中，焊接任务需要根据实时传感数据（如焊接点的位置和热量分布）调整焊接臂的动作路径。这种感知-行动闭环让机器人能够适应生产线的细微变化，提高工作效率和质量。

具身智能强调智能是身体、感知与环境协同作用的结果，而不是孤立于身体和环境的抽象计算。它从根本上改变了我们对智能的理解，为生物行为的研究和人工智能系统的设计提供了全新的理论框架。在未来，具身智能的理念将继续推动机器人、认知科学和人工智能的发展，为实现更加高效和智能的自主系统提供重要支持。

自动驾驶的本质：智能化交通工具

2.1自动驾驶的核心原理

自动驾驶是指车辆通过感知环境、分析数据、规划路径和控制车辆行为，实现自主驾驶的技术体系，其本职依旧是一个智能化交通工具。

（1）感知系统：通过摄像头、激光雷达、超声波雷达等传感器获取环境信息，例如道路、车辆、行人和交通标志等。（2）决策系统：基于感知数据，利用人工智能算法规划车辆的行驶路径，并确定行动策略。（3）控制系统：执行决策系统的命令，通过刹车、转向、加速等控制车辆的实际行为。

2.2自动驾驶的动态特性

在行驶过程中，自动驾驶系统需要实时感知周围环境的变化，并根据实际情况调整行为。这种特性使其具备动态交互能力，例如在道路堵塞时规划绕行路径，或在紧急情况下采取避让措施。

2.3自动驾驶的物理“身体”

自动驾驶车辆的“身体”包括传感器、计算平台、执行机构等，它们通过协同工作完成环境感知、数据处理和行动实施。这种“身体”的存在，使自动驾驶车辆不仅是一个算法系统，更是一个嵌入环境的智能体。

自动驾驶与具身智能比较？

1. 身体与感知的结合

具身智能主张智能体通过身体的感知器官与环境交互实现智能行为。• 自动驾驶的表现：自动驾驶车辆通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器获取环境信息，这些传感器相当于其“眼睛”和“耳朵”。• 评估：自动驾驶车辆的智能行为高度依赖传感器提供的实时数据，其感知与决策的结合方式符合具身智能的这一特征。

2. 动态交互性

具身智能强调智能体通过实时的环境反馈调整行为。• 自动驾驶的表现：自动驾驶系统实时分析环境数据，并根据变化调整车辆的速度、方向等。例如，在突然出现障碍物时，车辆会采取紧急制动或规避动作。• 评估：这种动态交互能力是具身智能的典型体现，自动驾驶系统在这一点上完全符合。

3. 环境嵌入性

具身智能要求智能体的行为嵌入环境，与外界发生协同作用。• 自动驾驶的表现：自动驾驶车辆的行为完全依赖其所在的交通环境，例如红绿灯信号、路况变化等。它不仅需要适应环境，还需与其他道路使用者（如行人、其他车辆）交互。• 评估：自动驾驶具备明显的环境嵌入性，符合具身智能的这一要求。

4. 动作与认知的协同

具身智能强调身体的动作是智能的表现形式之一。• 自动驾驶的表现：车辆通过刹车、转向、加速等动作执行决策算法的输出，实现驾驶行为。这些动作是智能行为的外在表现形式。• 评估：自动驾驶在动作与认知的协同上具有较强的体现，但其“动作”本质上依赖机械执行器，与生物的自然动作存在差异。

自动驾驶与具身智能的差异

4.1身体的自然性与限制

具身智能通常以生物体为原型，而自动驾驶车辆的身体（传感器和机械结构）是人造的，形式上与生物的身体有本质区别，如车辆的激光雷达与人类的视觉感知方式存在很大不同。

4.2主观智能的缺失

具身智能强调智能体在环境中形成的自主性与适应性，而自动驾驶目前更多依赖于人工设计的算法和规则，其自主学习和适应能力仍有限，虽然端到端的概念出现，让自动驾驶的获得了自主性，但依旧没有一家车企将这一技术商业化应用。

4.3环境交互的深度

生物具身智能体通过长期与环境的交互进化出复杂的行为模式，而自动驾驶车辆的行为仍以规则和数据驱动为主，尚未达到生物智能的复杂程度。

自动驾驶是否属于具身智能？

综合上述分析，自动驾驶在很多方面体现了具身智能的核心理念：它通过传感器感知环境，依赖实时反馈调整行为，并在交通场景中与外部环境动态交互，可以说自动驾驶属于一种工程化的具身智能。但与具身智能理论中的生物智能相比，自动驾驶的智能仍在自主性、适应性和交互深度上存在一定的局限性，因此，自动驾驶更像是一种受具身智能启发的人工智能应用，而非完全意义上的具身智能体。未来，随着技术的发展和算法的进化，自动驾驶系统可能会进一步接近具身智能的理念，从而实现更自然、更自主的智能行为，为人类出行带来更大变革。

审核编辑 黄宇