具身智能热潮是人工智能大模型技术与机器人技术的结合产物。人工智能中大模型技术的突破，为机器人提供了新的“大脑”，而机器人与物理世界的互动也为大模型带来了新的着力点，两者相互促进、优势互补。具身智能领域的研究趋势也在不断改变。
在大模型赋能的起步阶段，一些工作是把人工智能领域的新成果直接用在机器人上，但不够深入。例如，多模态大模型常见的模态是视觉与文本，但机器人接触的信息更广——视觉、听觉、触觉、人的指令、机械臂的位姿等等，未来大模型需要去适配具身智能任务在物理现实世界感知交互的特点，把丰富的多种模态信息统筹融合起来。
近期大模型驱动的具身智能的研究也逐渐深化，正从初步应用转向深度融合，尤其是机器人运动控制的集成，这是技术发展的关键，也是一大挑战。随着研究的深化，我们期待大模型能更全面地理解和控制机器人的身体，实现更深层次的物理交互。
如果具身智能领域的挑战都得到了有效解决，其应用潜力是巨大的。具身智能应用可以把智能体融合到智能制造、服务业等各个垂直领域，比如工业巡检、家政服务等，让具身智能引领全新的制造业、服务业等产业升级。随着技术的成熟，其应用场景将更加广泛。
具身智能技术已在多个领域展现显著效益。在制造业，它提升了机器人的互动能力，增强了生产效率和灵活性，减少了人为错误。物流和仓储领域中，具身智能机器人通过自主导航和深度学习算法，优化了物品分类和搬运流程，提升了物流速度并降低了成本。
服务业也见证了具身智能的效益，如酒店和餐饮业中的迎宾、点餐和送餐机器人，它们提升了顾客体验并节约了人力成本。尽管存在技术成本、环境适应性及伦理方面的挑战，具身智能技术在实际场景中的应用效果是积极的，展现出广泛的前景，但仍需持续改进与优化以适应不断变化的市场需求。
更多具身智能专项研究，一查就有：
具身智能的基本概念：介绍了智能机器人的定义、发展历程以及智能机器人与人类的关系。
智能机器人的自主性和泛化能力：讨论了智能机器人的自主能力，即尽可能少的人类干预，以及泛化能力，即具备强大的综合能力。
具身智能的关键技术：详细讨论了具身智能的关键技术，包括机器人的硬件结构、传感器信号处理、软件及算法方面的内容。
构建智能机器人的挑战：分析了在构建智能机器人过程中所面临的技术挑战，特别是在软件及算法方面。
具身智能的感知、推理和执行：深入探讨了具身智能的三个核心组成部分：具身感知、具身推理和具身执行。
具身感知：详细介绍了具身感知的各个方面，包括物体感知、场景感知、行为感知和表达感知。
具身推理：探讨了具身推理的任务，如任务规划、导航和具身问答。
具身执行：讨论了技能学习在具身执行中的重要性，包括模仿学习和强化学习两种主要方法。
具身智能的未来发展：展望了具身智能未来的发展方向，包括技术栈的深入研究和行业应用。
具身智能的行业应用：分析了具身智能在不同行业中的应用，如展厅服务机器人、家庭清洁机器人等。
具身智能的机遇与挑战：讨论了具身智能研究的机遇和挑战，包括技术、伦理和商业化等方面的挑战。
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