具身智能关键何在？清华教授：如全红婵十年苦练，在交互中“发育”成长-28资讯网—

具身智能关键何在？清华教授：如全红婵十年苦练，在交互中“发育”成长

2025-09-22 10:17:04 AI 12观看

摘要在2025浦江创新论坛的“具身智能前沿技术和标准创新论坛”上，清华大学人工智能研究院智能机器人中心主任孙富春教授提出一个核心观点：真正的具身智能必须具备环境适应与知识迁移能力，其本质在于让机器的感知与行为系统实

在2025浦江创新论坛的“具身智能前沿技术和标准创新论坛”上，清华大学人工智能研究院智能机器人中心主任孙富春教授提出一个核心观点：真正的具身智能必须具备环境适应与知识迁移能力，其本质在于让机器的感知与行为系统实现类似生物的“发育”过程。

孙富春以人类运动能力的发展为例解释这一概念。他指出，人类肢体动作的灵巧性源于大脑皮层与肌肉系统的协同进化——当某个动作被反复练习时，对应脑区会因持续刺激而增强连接，这种神经系统的重塑过程被称为“发育”。他以跳水运动员全红婵为例：“十年间她通过数万次跳水动作训练，不仅塑造出适合这项运动的身体结构，更在神经层面形成了高度优化的动作控制模式，这正是生物体‘发育’机制的直观体现。”

针对当前人工智能发展的局限，孙富春批评传统模型过度依赖离线数据集的强化学习。他指出，这类系统在环境交互中缺乏感知与行为的合理性验证，其知识更新机制类似于“内体作用”的缺失。具身智能的突破性在于通过物理世界交互实现认知进化，这种交互包含传感器数据采集、运动控制反馈以及决策模型的动态修正。

在技术实现层面，孙富春强调多模态感知系统的重要性。他提出需要整合机械臂触觉反馈、环境空间感知等异构数据源，构建智能体的状态表示模型。更关键的是建立自我校验机制，使系统能在控制过程中发现并修正认知模型的偏差，这种能力被视为具身智能走向成熟的核心标志。

对于“专业化训练是否必要”的争议，孙富春明确反驳“过度专业化无意义”的观点。他以运动员训练为例说明，正是通过长期专项训练，生物体才能在神经肌肉层面达到最优状态，这种“发育”过程对机器智能同样具有借鉴价值。

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