自动驾驶与具身智能技术上有什么共性及差异？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在人工智能与机器人技术蓬勃发展的今天，“具身智能”与“自动驾驶”作为两个备受瞩目的领域，既在核心思想上同根同源，又在技术落地上各具特色。理解它们“是什么”、“为何相似”以及“有何不同”，不仅有助于把准技术脉搏，更能为跨领域的创新提供清晰的路线图。

什么是“具身智能”与“自动驾驶”？

“具身智能”指的是智能体不仅具备抽象思考能力，还拥有一个物理意义上的身体。这个身体带来力学约束、特定的传感器布局与执行器能力，“智能”必须在这样的物理限制下，实现感知、决策与动作的闭环。具身智能的研究对象涵盖双足机器人、四足机器人、机械臂、无人机等，其核心目标是如何将感知与行动紧密结合，使智能在“身体”中形成。也就是说，“身体”结构本身会塑造认知和学习的方式。

“自动驾驶”则是指一种能够在道路上安全、有效移动的工程系统，其目标是在复杂交通环境中替代或辅助人类驾驶。它需要完成环境感知、自我定位、行为决策、控制指令生成与执行等一系列任务。这一从感知到控制的闭环，在功能上与具身智能高度相似。如果将车辆视为一种“带轮子的身体”，驾驶任务视为身体与环境的交互，那么自动驾驶可被理解为具身智能在特定形态（地面车辆）与应用场景（道路交通）中的一种实现。

两者有何相通之处？

在感知层面，两者都依赖多模态传感器融合。摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性测量单元和轮速计等，既是移动机器人定位与避障的“感官”，也是自动驾驶实现车道保持、障碍检测与行人识别的基础。无论是环境建图（SLAM）还是周边语义理解，其核心任务都是将稀疏、有噪声且存在遮挡的传感器数据融合为稳定的世界模型。

在决策与规划方面，两者面对的都是连续时空中的控制问题。行为层需处理长时序策略（如通过复杂路口或跨越障碍），运动层则负责短时序轨迹的生成与执行（如轨迹平滑性与动力学可行性）。路径规划、模型预测控制（MPC）、采样与优化等方法在两者中均被广泛采用。

在学习与适应方面，强化学习、模仿学习与迁移学习等技术都会应用到。具身智能强调在物理世界中通过试错学习平衡、步态或操作物体；自动驾驶也借助学习方法应对未知场景与长尾决策问题。两者同样面临样本效率低、探索风险高以及仿真到现实迁移的挑战，因此都会应用到包括域随机化、真实噪声建模与领域自适应等技术。

此外，两者对系统的鲁棒性、实时性与安全性有同等严格的工程要求。传感器故障、网络延迟、执行器失效等问题都可能破坏闭环稳定性，冗余设计、故障检测与降级策略、运行时监控等工程实践在两类系统中均属常见。评估指标也高度重合，如碰撞率、失败次数、跟踪误差、任务完成率、能耗与运行效率等，都是两者的评估指标。

两者有何差异？

对于自动驾驶与具身智能来说，身体形态与动力学的差异是根本区别。车辆属于非完整自由度系统，受轮胎摩擦与制动能力限制，动作执行高度依赖车辆动力学模型与轮胎—路面相互作用。而具身智能的研究对象可能包括多自由度或可变形机器人，如可在三维空间灵活操作的机械臂，或能在不平地形调整步态的多足机器人。这导致控制策略与建模重点不同，车辆更关注轮胎模型与路面摩擦估计，而其他机器人可能需处理非线性耦合、接触力学甚至柔性体建模。

两者任务优先级与交互规则也存在差异。自动驾驶必须遵循交通法规，并与其他道路使用者（行人、车辆等）遵守社会性规则，决策中需融入规则约束、可解释性及法律责任追溯机制。具身智能则更侧重物理交互的精度与可靠性，如抓取物体或在复杂地形行走，评价标准更偏向任务成功率与物理性能，而非法规合规性。

两者感知问题的分布也有所不同。自动驾驶需在远距离上精确感知移动物体的轨迹并预测其意图，对传感器观测范围与时延敏感度要求极高。而某些具身智能任务（如机械臂装配）更依赖近场高精度的触觉或力觉感知，触觉传感器与高带宽控制回路在这些系统中尤为重要。

数据收集与标注生态亦有差别。自动驾驶可借助大量行车数据、地图与路网信息，但面临标注规模大、隐私与合规等问题。具身智能的数据通常更为稀缺，不同机器人形态或任务需专门采集真实交互数据，因此样本效率、仿真精度与物理模拟的逼真度尤为关键。

两者是否可以借鉴？

其实自动驾驶与具身智能，两者可相互借鉴之处很多，不乏有很多朋友在两个领域中“跨行”时，发现难度并不大。其实具身智能强调身体设计与控制策略的协同优化，这对自动驾驶具有启发意义，车辆的机械结构、悬架系统与传感器布局都会影响感知性能与控制可行域。反过来，自动驾驶在安全工程、冗余架构与大规模路测数据方面的成熟经验，也有助于提升具身智能在现实部署中的可靠性。

此外，两者在很多任务目标中都是相似的，很多技术也是共通的。如提升在噪声、延迟和部分观测条件下的决策鲁棒性是两者的共同瓶颈，不确定性估计、贝叶斯方法、鲁棒控制与运行时监控等技术可跨领域引入。提高样本效率对于两者来说同样关键，结合模型驱动与数据驱动方法，可减少在现实世界中的危险试验。仿真到现实的迁移技术对两者都极为重要，需在仿真中准确建模接触力学、传感器噪声与环境多样性。

在工程流程上，两者同样强调闭环测试与分级验证。自动驾驶行业普遍采用的“仿真—封闭场地—有限场景开放道路”的分步验证路径，可供具身智能部署参考。在制度设计上，自动驾驶对合规性、日志记录与可解释性的要求较高，具身智能在进入人类生活场景时也需加强这些能力。

其实无论车辆还是机器人，在与人类协作时，行为的可预测性、意图传达与信任建立都极为重要。自适应的反馈机制、透明的状态提示与可控的降级策略，能显著降低系统与人的摩擦，值得两个领域共同重视。

自动驾驶与具身智能有什么关联？

其实可以将自动驾驶视为具身智能的一个重要分支，两者在感知、规划、学习与安全工程方面技术重合度高，但身体形态、任务目标与交互环境的差异，导致研发与工程实践各有侧重。如果将具身智能在控制、触觉感知与形态设计上的理解引入车辆工程，同时把自动驾驶在规模化数据处理、法规合规与验证体系方面的经验推广至其他具身系统，双方均可获益。

审核编辑 黄宇