近日，“具身智能”刷屏网络。

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在ITF World 2023半导体大会上，“算力霸主”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，人工智能的下一个浪潮将是具身智能（embodied AI），即能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。同时，他也公布了NvidiaVIMA，这是一个多模态具身人工智能系统，能够在视觉文本提示的指导下执行复杂的任务。

“具身智能的发展对人工智能和机器人等行业将产生重大影响，它将推动机器人技术向更智能、灵活和自主的方向发展。同时，具身智能的发展也将提供更多的交互方式，使人与机器之间的交流更加自然和高效。”全联并购公会信用管理委员会专家安光勇对《》记者表示。

备受关注后，“具身智能能否成为下一个人工智能浪潮”引发市场讨论。对此，受访专家表示，目前具身智能的发展仍处于初级阶段，或成AI发展的下一个浪潮，但有待时间观察。

那么，它与AIGC/AI大模型相比如何？“具身智能使用了与GPT同一个流派的相似的技术来构建机器人大脑，以便于让机器人具备说话认字作图等等的交流能力。”深度科技研究院院长张孝荣对本报记者表示。

中国民协元宇宙工委副会长兼创会秘书长吴高斌则在接受《》记者采访时指出，具身智能具有更高的智能水平，与AIGC/AI大模型最大的差异在于其能够与物理世界互动。

然而，具身智能的发展也存在一些阻力。天使投资人、资深人工智能专家郭涛对本报记者指出，具身智能（EI）技术还处于早期的孵化阶段，存在关键核心技术不成熟、制造成本较高、应用场景落地难、相关法律法规和标准体系不健全等突出问题，距离大规模商业化落地应用还有很长一段距离。

能否成为下一个AI浪潮？

在德州当地时间5月16日的特斯拉股东大会上，其CEO马斯克再度表示，特斯拉正在开发的人形机器人“擎天柱”(Optimus)，马斯克称，“未来每个人都会拥有一个人形机器人，这个市场将会超过电动车的需求。”

同时，国内也对具身智能予以关注。北京市日前发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023—2025年）（征求意见稿）》，其中提出探索具身智能、通用智能体和类脑智能等通用人工智能新路径，包括推动具身智能系统研究及应用，突破机器人在开放环境、泛化场景、连续任务等复杂条件下的感知、认知、决策技术。

“具身智能”备受关注后，“具身智能是什么”“具身智能能否成为下一个人工智能浪潮？”引发市场讨论。

吴高斌表示，具身智能是指能够理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。与传统的AI系统相比，具身智能更加注重对于环境的感知和理解，能够更好地适应复杂、不确定的环境，具有更高的智能水平。

在张孝荣看来，具身智能是AI研究中的一个新兴领域，属于行为主义流派和联结主义流派的一个交叉地带，即把近年来大火的联结主义流派中的神经网络深度学习技术引入到行为主义流派的仿生机器人中，使机器人不光具有运动功能，还具有一定的大脑思维功能。

同时，不少受访专家均表示，具身智能的研究目前刚刚萌芽。

“目前，具身智能的发展仍处于初期阶段，但它已经引起了广泛的关注和研究，许多创新公司和研究机构都在积极探索这个领域。”安光勇表示。

郭涛表示，随着人工智能、交互技术、新材料、机器人学等相关技术的高速发展及日趋成熟，机器将具备良好的环境交互感知能力、推理和判断能力，并模拟人类做出决策和行动，未来具备自主决策和行动能力的机器智能的具身智能将成为人工智能重要的发展方向之一。

同时，上海社会科学院经济学博士王滢波对本报记者表示，具体的技术发展方向是难以预测的，但是整体智能化的大方向是可以确定的，只是时间早晚问题。

但张孝荣也指出，关于具身智能的研究目前刚刚萌芽，未来能否成为一个浪潮需要时间观察。

与AIGC/AI大模型相比如何？

然而，AIGC、AI大模型发展方兴未艾，具身智能又突然兴起，它与此前大火的AIGC、AI大模型相比有何差异？

“具身智能技术是技术大融合的综合系统，涉及人工智能、人机交互、新材料、机器人学等多个领域，技术负责程度远超AIGC（人工智能生成内容）和AI大模型；具身智能拥有自主决策和行动能力，相对于AIGC和AI大模型来说应用场景更加广泛，在家务市场、商务市场及工业生产市场应用场景众多。”郭涛表示。

安光勇表示，具身智能与基于大规模数据训练的语言模型（如AIGC或GPT）在技术和应用方面存在明显差异。AIGC和GPT等模型是基于自然语言处理（NLP）技术的，主要用于处理和生成文本，它们在理解语言、回答问题和生成文本方面表现出色；而具身智能则更加注重感知、推理和互动能力，它需要结合传感器、机器视觉、运动控制等技术，能够感知物理世界并进行交互操作。

“具身智能使用了与GPT同一个流派的相似的技术来构建机器人大脑，以便于让机器人具备说话认字作图等等的交流能力。”张孝荣指出。

在吴高斌看来，在技术、应用等方面，具身智能与AIGC或GPT相比，最大的差异在于其能够与物理世界互动，具有更高的智能水平。这意味着，具身智能可以应用于更广泛的领域，如机器人、智能家居、智能交通等。同时，具身智能的应用也更加实用，可以更好地服务于人类社会。

有何阻力？

“目前，具身智能的发展还处于初级阶段，尚未达到大规模应用的水平。但是，一些相关技术已经开始落地，如机器人、智能家居等领域。随着技术的不断进步，具身智能的应用将会越来越广泛，对于人工智能、机器人等行业格局也将产生深远的影响。”吴高斌表示。

然而，具身智能的发展也存在一些阻力。郭涛指出，具身智能技术还处于早期的孵化阶段，存在关键核心技术不成熟、制造成本较高、应用场景落地难、相关法律法规和标准体系不健全等突出问题，距离大规模商业化落地应用还有很长一段距离。

就技术难题，张孝荣指出，“首先，具身智能需要庞大的算力，其次是如何解决能量问题，‘大脑’增加了机器人的能耗，供电续航将会是个大问题。”

就法律风险方面，海华永泰律师事务所高级合伙人孙宇昊对《》记者表示，具身智能可能会引起个人数据泄露、产品安全责任归属、著作权归属与知识产权侵权等风险。

他表示，具身智能设备可能具有收集、储存和处理个人信息（如面部识别、语音识别等）的能力，这可能导致个人隐私数据等被泄露，给用户带来法律风险；同时，其设备在操作过程中可能发生意外事故，例如对人造成伤害和对财物造成损失等。则应当明确具身AI的责任归属，可能涉及制造商、开发者、用户等多方的法律责任；此外，著作权归属与知识产权侵权。具身智能设备可能会自动创作作品，则涉及著作权归属的问题。当然，设备在执行任务时可能会侵犯他人的专利、商标、版权等知识产权。

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