2026 年的具身 AI：你需要了解的一切

在本文中，你将了解：

• 具身 AI 是什么。
• 它如何工作以及它涉及的组件。
• 它应用于哪里以及涵盖哪些场景。
• 构建具身 AI 系统所需的步骤。
• Bright Data 如何支持具身 AI 应用。
• 当前的挑战以及这项技术的未来走向。

让我们深入了解！

什么是具身 AI？

具身 AI 指嵌入在物理系统中的人工智能，这些系统能够在真实世界中感知、推理并采取行动。

具身 AI 通过传感器、计算机视觉、机器学习和控制系统与物理环境交互。它将感知、决策和物理动作结合在一个连续的反馈回路中，使机器能够适应不断变化的环境并自主执行复杂任务。

具身 AI 如何工作

从高层次来看，你可以将具身 AI 视为三个核心组件协同工作的组合：

1. 大脑：使用机器学习、大语言模型以及 强化学习 来解释情境、做出决策并规划行动。
2. 身体：通过传感器和计算机视觉系统感知环境，然后通过执行器与其进行物理交互。
3. 物理空间： 提供上下文、反馈以及持续学习的机会。

简单来说：

Embodied AI = AI models (Brain) + Sensors and actuators (Body) + Physical space

大脑决定正在发生什么，并决定下一步该做什么。身体从环境中收集信息并执行动作。同时，物理世界不断引入新的变量，迫使系统随着时间推移进行适应和改进。

例如，一个仓库机器人可能使用摄像头、激光雷达和触觉传感器来理解其周围环境。计算机视觉帮助它识别货架和包裹，而 AI 模型决定最佳路线或下一项任务。强化学习还能通过帮助机器人从成功与错误中学习，随着时间推移进一步提升性能。

具身 AI 的真实世界应用

全球具身 AI 市场在 2025 年的估值为 51 亿美元，预计到 2033 年将达到 589 亿美元，在 2026 年至 2033 年期间以 35.8% 的复合年增长率增长。

随着市场持续快速扩张，新的应用和用例正在涌现。然而，当今一些最相关且最具影响力的包括：

• 人形机器人：使人形机器人能够行走、操控物体、遵循指令并适应动态环境。
• 仓库自动化：自主移动机器人（AMRs）使用 AI 在仓库中导航、拣选库存、搬运货物、避开障碍物并优化履约运营。
• 自动驾驶车辆：自动驾驶汽车、卡车和无人驾驶出租车依赖具身 AI 来感知道路、检测障碍物、解读交通状况并实时做出驾驶决策。
• 制造业与智能工厂：工业机器人在不断变化的工厂环境中执行装配、质量检测、预测性维护以及自适应生产任务。
• 医疗保健与医疗机器人：通过实现安全、具备上下文感知的物理交互，支持机器人手术、康复系统、患者辅助和医院自动化。
• 农业与农耕：自主机器监测作物、检测疾病、收获农产品，并在尽量少的人类干预下优化灌溉和农药使用。
• 智能空间与建筑：机器人和智能系统监控设施、运输物品、提升安保，并优化办公楼和商业建筑的能源使用。
• 家庭机器人：消费级机器人能够清洁空间、协助老年人、识别物体，并适应家庭日常与环境。
• 搜索、救援与危险环境：机器人在危险环境中运行，例如灾区、矿井或工业事故现场，在这些场景中人类介入风险很高。

如何构建具身 AI

构建具身 AI 是一个多阶段过程，它通过专用机器人 AI 框架将数据、学习和仿真结合起来。这包括：

1. 预训练：构建通用智能。
2. 后训练：在安全的学习环境中精炼行为。
3. 推理：实现实时行动。
4. 部署：将系统连接到物理环境。
5. 评估：随着时间推移确保安全性、可靠性和可追责性。

这些组件共同在感知、推理和物理交互之间形成一个闭环。探索构建具身 AI 系统所需的每一步！

阶段 #1：预训练

预训练涉及使用数据集来教授 AI 模型在针对特定任务进行微调之前的基础技能和知识。目标是让模型接触多样化数据，从而发展强大的推理与感知能力。

网页数据提供了关于人类行为、语言和常识的大规模知识。这需要高质量、面向 AI 优化的网页数据提供商，以确保信息结构化、相关且适用于训练优化。

随后，机器人专用数据为物理交互提供落地支撑。在这里，数据标注在使原始传感器流可用方面发挥关键作用。人类（或半自动化系统）为图像、视频和机器人日志标注对象类别、空间信息以及诸如目标检测、分割和行为识别等动作。这些标注后的数据集使模型能够将原始感官输入与对物理世界的有意义解释联系起来。

阶段 #2. 后训练

完成预训练后，具身 AI 系统会进行后训练，以使其行为适应特定任务。该阶段侧重于在部署到物理环境之前提升性能、稳定性和安全性。后训练通常通过诸如微调、强化学习和模仿学习等技术实现。

仿真在这一阶段发挥核心作用。在与物理系统交互之前，机器人会在模拟环境和数字孪生中进行训练与测试，数字孪生是物理场景的虚拟副本。

这些环境支持安全实验。具体而言，它们允许系统探索数千种场景，包括罕见且危险的边缘案例，而无需承担物理风险。这提升了泛化能力，并有助于缩小 sim-to-real 差距，提高学习到的行为在脱离受控环境后仍保持稳定的可能性。

在这些仿真中，强化学习通过最大化成功动作的奖励，帮助智能体通过试错不断改进。随着时间推移，机器人会学习更有效的导航、操控和决策策略。

模仿学习通过允许系统直接从人类示范中学习来补充这一过程。在这里，数据标注与标记发挥重要作用，因为专家动作会映射到特定状态、对象和任务。这种结构化监督帮助机器人更快获得高效行为，减少仅通过实验从零学习一切的需求。

阶段 #3：推理

推理是具身 AI 在真实世界中变得活跃的阶段。在这里，训练好的模型处理实时感官输入，并实时决定采取哪些行动。

计算机视觉系统解读图像与空间数据，实现目标检测、导航和场景理解。LLMs 使机器人能够理解指令、生成回应并与人类自然交互。视觉-语言模型（VLMs）和视觉-语言-动作模型（VLAMs）通过将感知直接连接到物理动作来扩展这一能力。

这些 AI 系统共同支持在动态环境中的智能、具备上下文感知的行为。

阶段 #4：部署

一旦部署，具身 AI 系统会通过与物理世界的交互持续改进。每一次行动都会生成新数据，并反馈到未来的训练周期中。这形成了一个持续循环，在其中感知、行动和学习相互强化。

随着时间推移，系统变得更具适应性、更有韧性，并更能处理复杂的现实世界物理任务。从这个意义上说，具身 AI 不是一个静态模型，而是一个通过在物理领域反复经验而不断改进的演进过程。

阶段 #5：评估

在部署与迭代学习之后，必须持续评估具身 AI 系统，以验证其是否安全、可靠且有效地运行。与传统 AI 不同，评估不仅关乎模型性能，还关乎系统在物理后果重要的动态环境中表现得如何。

一个可用于生产的具身 AI 评估框架围绕三个关键维度构建：

• 自主性：衡量系统在最少人类干预下感知、决策和行动的独立程度，即使在条件变化时也是如此。
• 准确性：评估系统解读周围环境并执行动作的精确程度，即便是微小错误也可能导致显著的物理后果。
• 可追责性：关注透明性与可追溯性，确保决策能够被解释，并可追溯到数据、模型或策略。

Bright Data：用于具身 AI 的数据集与标注

Bright Data 是企业级网页数据基础设施提供商。它通过以下方式支持具身 AI 系统的开发：

• 机器人数据集市场：用于机器人与物理 AI 应用的大规模、多模态数据集。这些精选数据集包含超过 40 亿条结构化记录，涵盖视频流、音频录音、传感器读数、运动数据和环境上下文。
• 数据标注服务：用于 AI 训练的高质量标注服务，包括目标检测、分割、姿态估计和行为标注。这些服务支持文本、图像、视频和音频数据，并通过自动化、混合或人工监督的工作流交付。

让 Bright Data 脱颖而出的是其对合规性、可靠性和安全性的强大关注。它提供符合 GDPR 和 CCPA 的数据管道，并遵循 ISO 27001、SOC 2、SOC 3 和 CSA STAR 等行业标准。这确保数据收集、处理和标注满足严格的隐私与治理要求，这对于在安全关键环境中运行的机器人系统至关重要。

为支持可扩展性与部署，Bright Data 还提供持续的数据集更新（每月、每季度、每半年）以及基于云的交付（S3、GCS、Azure）。综合来看，这些能力使 Bright Data 成为用于大规模构建、训练和维护具身 AI 系统的企业数据骨干。

当前挑战与该 AI 分支的未来

如今，具身 AI 领域受到一系列根本性挑战的制约：

• Sim-to-real 差距：模型可以在仿真中高效训练，但虚拟环境无法完全复现真实世界的物理特性，例如摩擦、光照或材料行为。
• 硬件与算力限制：LLMs、VLAMs 和 VLAMs 计算开销很大，但机器人必须依靠机载电源并在有限能量下运行。这在智能性、延迟和电池续航之间造成严重权衡。
• 安全性：从学习到的模型预测物理结果仍不可靠，尤其是在复杂的 3D 环境中，微小错误可能导致不安全的动作。
• 灾难性遗忘：AI 模型在适应新环境时可能会覆盖先前学到的技能。

展望未来，进展很可能来自更丰富的多模态感知，将视觉、触觉和深度相结合，以及更准确的世界模型。多智能体系统可能实现协作机器人，而改进的仿真管道与安全性内建（safety-by-design）框架将对真实世界的信任与部署至关重要。

结论

在这篇博客文章中，你了解了具身 AI 是什么、它如何工作，以及其主要应用与用例。你现在明白，构建具身 AI 系统需要将高质量网页数据集与专用机器人数据集相结合。同样重要的是，必须能够获得企业级数据标记与标注服务来完成数据管道。

Bright Data 通过提供最大的 AI 优化网页数据集市场之一，以及为 AI 和 ML 模型设计的领先数据标注服务来支持这一点。这些服务帮助你构建、训练并规模化稳健的 AI 系统。

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FAQ

具身 AI 和 AI 的区别是什么？

传统 AI 系统主要在数字世界中运行，并从固定数据集中学习模式。相比之下，具身 AI 扎根于物理系统，这些系统在真实环境中感知并采取行动。

具身 AI vs 机器人中的 AI：有什么区别？

机器人中的 AI 是一个广义术语，涵盖用于机器人系统的任何 AI，包括基于规则的控制或狭义自动化。具身 AI 是其中更高级的一个子集，机器人通过与环境的实时交互主动学习、适应并推理，将感知、决策和物理动作紧密集成在一个统一系统中。

具身 AI vs 物理 AI：它们如何比较？

物理 AI 是一个广义术语，通常指部署在物理系统或设备中的 AI 系统。具身 AI 更具体，聚焦于在其环境中持续感知、推理并行动的智能体。因此，具身 AI 是物理 AI 的一个分支。

Bright Data 如何支持具身 AI？

Bright Data 通过提供大规模多模态机器人数据集和企业级数据标注服务来支持具身 AI。其平台交付数十亿条结构化记录，包括视频、音频和传感器数据，以及用于检测与分割等感知任务的带标注训练数据。了解所有面向 AI 的 Bright Data 服务与产品。