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機器人打乒乓球、搬運貨物、在流水線上精準操作零件……這些畫面已經不再是科幻電影的專屬。今天，具身智能正以肉眼可見的速度從實驗室走向現實。
但另一面是：許多機器人走一段路就發熱停機；靈巧手做不了扣紐扣這種精細動作；一旦讓它執行超過十幾步的連續任務，系統就開始出錯。
在熱潮與振奮之外，有一些真實的挑戰需要被看清楚。
挑戰一：數據，具身智能的“糧荒”
數據，是現代AI的根基。大語言模型依賴海量文本訓練，圖像識別模型依賴海量圖像標注。但具身智能所需要的數據，遠比這兩者更難獲取。
具身智能需要的是“具身數據”——機器人在真實物理環境中與世界交互的過程記錄：手部的力度變化、攝像頭捕捉的三維空間信息、每一步動作與結果之間的對應關系。這類數據無法從互聯網上簡單下載，每一條都需要通過真實的機器人操作來采集，成本極高。
現有的高質量機器人操作數據集，與訓練大語言模型所用的文本數據相比，規模仍相差數個數量級。如何高效采集、合理利用人類示范數據，以及通過仿真平臺生成高質量合成數據，是具身智能數據問題的三條主要出路，但每條路都仍在攻關之中。
挑戰二：環境認知——真實世界太“亂”
實驗室里的機器人往往表現優秀：環境干凈、光線穩定、物體擺放可預期。但真實世界是截然不同的，光線隨時間變化，物品被隨意移動，地面高低不平，人群擁擠嘈雜。
具身智能面臨的環境認知挑戰，主要體現在三類場景：
不確定性復雜場景：外部條件的隨機變化，可能使訓練好的模型在部署后完全失效。一扇突然打開的門、一個突然出現的兒童，都可能成為“超出分布”的意外輸入。
非結構化環境：工廠的流水線是高度結構化的，但家庭、醫院、戶外場所是非結構化的，沒有固定規則，物體形態千變萬化，機器人需要更強的泛化能力才能應對。
未知場景的遷移：一個在某一環境中訓練好的模型，到了新環境往往需要重新適應，甚至重新訓練。如何讓具身智能真正具備“舉一反三”的能力，是根本性難題。
挑戰三：決策規劃——長任務會“崩潰”
“把冰箱里的蘋果拿出來放到桌上”，這個任務對人類是舉手之勞，但對機器人卻意味著：找到冰箱→判斷門的位置→拉開門(手部力度控制)→掃描內部→識別蘋果→伸手抓取(避開其他物品)→取出→關門→找到桌子→放下。十幾個子任務，任意一步出錯，整體就會失敗。
目前的大模型在處理長序列任務時，往往會出現“累積誤差”，前期的小偏差在后續步驟中不斷放大，最終導致任務失敗。如何讓機器人在漫長的任務執行過程中保持穩定，維持上下文理解而不“崩潰”，是當前具身智能的核心技術瓶頸之一。
此外，自主因果關系的發現(機器人能否理解“推這個會導致那個倒”這類物理因果邏輯)、不只是執行模式匹配以及持續學習能力的開發，也是決策規劃層面亟待突破的方向。
挑戰四：高效執行——硬件跟不上智能
即便AI算法足夠聰明，物理層面的執行效率仍然是瓶頸。
驅動系統：現有電機和驅動器在能量密度、響應速度、小型化方面還有較大提升空間。許多機器人運行一段時間后就發熱明顯，續航也成問題。更高能量密度、更小型精密、剛柔結合的新型驅動系統，是執行層的迫切需求。
靈巧手：人類手指能輕松完成扣紐扣、穿針引線、捏雞蛋等極精細的動作，這些動作要求在毫米級的空間內進行毫牛頓級的力控操作。目前的機器人靈巧手，在這類精細操作上仍有相當大的差距。如何設計更接近人手自由度和感知精度的仿生結構，是硬件領域的重要攻關方向。
挑戰五：其他系統性問題
除了以上四類核心挑戰，具身智能在走向大規模應用的過程中，還面臨一系列系統性問題：
評估基準：如何公正、全面地衡量一個具身智能系統的能力，目前仍缺乏統一的測試標準，使得不同系統之間的橫向比較困難。
系統安全：在工廠、醫院、家庭等與人密切接觸的場景中，具身智能系統的可靠性和安全性必須達到極高標準。因為一次抓取力度失控或路徑規劃失誤，都可能造成人身傷害。
集群控制：未來大量機器人協同工作的場景，需要高效的多機調度和協作機制，這既是技術問題，也是系統架構問題。
人機協同：如何讓機器人真正理解人類意圖、以自然的方式與人合作，而不只是執行指令，是具身智能走進日常生活的關鍵一環。
在熱潮中保持清醒
當下，具身智能正處于一個令人興奮的快速發展期：大模型賦予了機器人前所未有的語義理解能力，傳感器技術的進步讓感知更加精細，仿真平臺的完善降低了訓練成本。
然而，從實驗室演示到真實場景的大規模部署，這中間仍有相當的距離。數據的匱乏、環境的復雜、任務的連貫性、硬件的局限，每一項都需要長期的、耐心的、跨學科的硬核攻關。
正視挑戰，才是具身智能加速突破、走向通用化應用的起點。
?。ū疚南嫡憬髮W教授、博士生導師、浙江大學具身智能感知與控制實驗室(ZEAL Lab)負責人、中國儀器儀表學會科普專家、浙江省儀器儀表學會監事長侯迪波在“智感世界·儀創未來”系列科普直播之從感知到控制：讀懂具身智能新科技的主題分享，光明網記者肖春芳整理）
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