什么是具身智能？

具身智能（EmbodiedIntelligence）是指在機器智能領(lǐng)域中，通過將智能算法與物理實體的感知、行動和環(huán)境交互相結(jié)合，使機器能夠以更自然、更智能的方式與環(huán)境進(jìn)行交互和解決問題的能力。

傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)主要關(guān)注于數(shù)據(jù)處理和符號推理，而具身智能強調(diào)機器通過感知和行動與環(huán)境直接交互，從中獲取知識和經(jīng)驗，并在實踐中逐步改進(jìn)自身的能力。

簡單來說，類似GPT-4這樣的大模型，對物理世界并不能真的產(chǎn)生影響，而具身智能則多了一個身體，通過傳感器收集環(huán)境信息，利用機械執(zhí)行器進(jìn)行物理操作，或者通過機器人等具體實體與人類和環(huán)境進(jìn)行實時互動。

具身智能的目標(biāo)是使機器能夠更好地理解和適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境，更高效地解決問題，并具備更靈活的行為能力。通過融合感知、決策和執(zhí)行的過程，具身智能使機器能夠更接近人類智能的表現(xiàn)，從而在機器人技術(shù)、自動駕駛、智能制造等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

國盛證券分析師指出，具身智能可以理解、推理并與物理世界互動：

AIGC的“智能”表現(xiàn)在能夠進(jìn)行上下文理解和情景感知，輸出文字、圖像、聲音，而具身智能能夠在物理世界中進(jìn)行操作和感知，輸出各種機械動作。通過對物理環(huán)境的感知和實際操作，具身智能可以獲得更全面的信息和數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高對環(huán)境的理解和決策能力。按照具身智能的定義，目前具身智能的實例繁多，其中包括人形機器人、自動駕駛汽車等。

有望催化下一波人工智能應(yīng)用浪潮

為什么黃仁勛認(rèn)為，具身智能有望催化下一波人工智能應(yīng)用浪潮？

分析師認(rèn)為，具身智能有著物理反饋、物理輸出的特性，可以成為成為通信、計算和存儲的新載體：

當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)模組進(jìn)入AIoT時代，集成了邊緣算力的智能模組正在逐漸成為支撐邊緣算力的核心形式。具身智能將邊緣算力需求提升到了一個新高度，具身智能的“大腦”不僅要處理視覺信息、生成提示詞，更要負(fù)責(zé)輸出指令來執(zhí)行機械動作，例如特斯拉針對Optimus開發(fā)了DOJOD1芯片，充沛的算力（362TFLPOS@FP8）驅(qū)動Optimus機器人流暢執(zhí)行各種任務(wù)。
因此我們認(rèn)為，在移動芯片無法滿足所需算力的場景下，邊緣IDC將是算力的有效補充措施。
具身智能的通信強調(diào)低時延、多連接、連續(xù)性能力。例如自動駕駛汽車上，L4級別需要帶寬>100Mbps，時延5-10ms。具身智能未來也有望進(jìn)化成結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體型龐大或者多點分布的產(chǎn)品，各子模塊之間需要信息融合、多維感知、協(xié)同運行，本身也會需要穩(wěn)定高速的無線連接。
我們認(rèn)為，未來具身智能將會越來越強調(diào)邊緣通信能力與邊緣算力的匹配和耦合。

對于具身智能和GPT這樣的非具身智能吾孰優(yōu)孰劣，我們也專門詢問了ChatGPT，它的回答如下：

具身智能和GPT在智能領(lǐng)域中屬于不同的概念和應(yīng)用方向。
具身智能強調(diào)機器通過與物理實體的感知和行動交互，以更自然、智能的方式與環(huán)境進(jìn)行交互。它關(guān)注于將機器智能與物理世界相結(jié)合，通過傳感器和執(zhí)行器與環(huán)境進(jìn)行實時互動，從中學(xué)習(xí)和適應(yīng)。具身智能注重于解決實際問題，例如機器人技術(shù)、自動駕駛、智能制造等領(lǐng)域，要求機器能夠感知周圍環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行相應(yīng)的物理操作。
相比之下，GPT是一種基于大規(guī)模語言模型的自然語言處理技術(shù)。它在文本理解、生成和對話等任務(wù)上表現(xiàn)出色，可以生成具有語法正確性和一定邏輯連貫性的文本。GPT在處理大量文本數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢，并可以通過無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)的方式進(jìn)行訓(xùn)練。它在理解和生成自然語言方面取得了顯著的成果，被廣泛應(yīng)用于文本生成、機器翻譯、問題回答等領(lǐng)域。
因此，具身智能和GPT在應(yīng)用范圍和技術(shù)重點上存在差異。具身智能關(guān)注于機器與物理環(huán)境的交互和問題解決，而GPT則專注于自然語言處理任務(wù)。它們可以在不同領(lǐng)域和應(yīng)用中發(fā)揮各自的優(yōu)勢。

部分觀點來自國盛證券分析師宋嘉吉（S0680519010002）等發(fā)表的研究報告，有刪節(jié)

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