具身智能(Embodied AI)技术全面综述：感知、交互、规划、仿真、挑战、机遇

主要观点总结

本文综述了具身人工智能（Embodied AI）的最新进展，探讨了多模态大型模型（MLMs）和世界模型（WMs）在实现具身智能体中的关键作用。具身AI通过感知、交互和推理能力，连接网络空间和物理世界，是实现通用人工智能（AGI）的基础。本调查详细分析了具身AI的代表性研究目标，包括具身感知、具身交互、具身智能体以及仿真到现实的适应性，并探讨了虚拟和现实具身智能体中MLMs的复杂性。同时，总结了具身AI的挑战和局限性，并探讨了其潜在的未来方向。希望这项调查能为研究社区提供基础参考，并激发持续的创新。

关键观点总结

关键观点1: 具身AI的重要性

具身AI通过感知、交互和推理能力，连接网络空间和物理世界，是实现通用人工智能（AGI）的基础。

关键观点2: 多模态大型模型（MLMs）和世界模型（WMs）的关键作用

MLMs和WMs为具身智能体提供了强大的感知、交互和规划能力，是开发通用具身智能体和机器人的关键。

关键观点3: 具身AI的代表性研究目标

包括具身感知、具身交互、具身智能体以及仿真到现实的适应性，是具身AI研究的重要方向。

关键观点4: 虚拟和现实具身智能体中MLMs的复杂性

MLMs在促进动态数字和物理环境中的交互中起重要作用，但面临从网络空间到物理世界的无缝转移的挑战。

关键观点5: 具身AI的挑战和局限性

包括高质量机器人数据集的获取、高效利用人类演示数据、复杂环境的认知、长期任务执行、因果关系发现以及持续学习等。

关键观点6: 具身AI的未来方向

包括构建大规模数据集、提高模拟环境的质量、开发适应性强和可扩展的具身智能体架构、增强知识转移和泛化能力、实现长期任务执行、发现因果关系以及实现持续学习等。