具身智能概述
具身智能（Embodied AI）研究如何让AI通过物理身体与环境交互。与纯软件AI不同，具身智能需要在真实的物理世界中感知、决策和行动。
这是通往通用人工智能的关键路径——真正的智能体需要能够在物理世界中自主行动。
VLA模型
Vision-Language-Action（VLA）模型将视觉、语言和动作控制统一，实现自然语言到物理动作的端到端映射。
视觉理解
识别物体、场景、空间关系。
语言指令
理解自然语言任务描述。
动作生成
输出机器人可执行的动作序列。
代表性进展
Figure AI：人形机器人公司，与OpenAI合作将GPT模型嵌入机器人。
Tesla Optimus：特斯拉的人形机器人项目，目标是大批量生产的通用机器人。
Boston Dynamics：Atlas机器人的最新进展展示了惊人的运动能力。
RT-X：Google DeepMind的机器人基础模型，使用大规模机器人数据训练。
技术意义
具身智能是AI"走出屏幕"的关键。当大模型与机器人结合，AI不再局限于数字世界，而是能够影响物理世界。这将深刻改变制造业、物流、医疗、家庭服务等领域。