人工智能通识（基础、技术、前沿、伦理与实践）-课件 -第8章 具身智能-

人工智能通识——基础、技术、前沿、伦理与实践主讲教师和作者林子雨简介厦门大学计算机科学与技术系副教授以第一作者编著18本大数据与人工智能教材被国内1000余所高校采用荣获“2022年福建省高等教育教学成果奖特等奖（个人排名第一）”入选“2021年高校计算机专业优秀教师奖励计划”2018年国家精品在线开放课程（独立主讲）2020年国家级线上一流本科课程（独立主讲）2021年国家级线上一流本科课程（独立主讲）入选“2023年教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”大模型科普报告全网浏览量超过1000万《人工智能通识——基础、技术、前沿、伦理与实践》教材《人工智能通识》林子雨

编著人民邮电出版社2025年11月第1版ISBN:978-7-115-68359-5定价：59.80元教材官网提供详细信息和样书申请官网：/post/ai-introduction/扫码访问教材官网了解详情、获取资源、申请样书教材官网提供配套教学资源：教学大纲、讲义PPT、上机实验手册、案例视频、MOOC视频、大模型科普讲座PPT、大模型讲座视频和1000道题库等第8章具身智能01具身智能概述目录02具身智能的技术支撑03具身智能的应用领域04人形机器人05具身智能的挑战与限制01具身智能概述Partone8.1具身智能概述什么是具身智能具身智能和智能体的关系具身智能的发展历程具身智能在人工智能中的地位与作用具身智能（EmbodiedIntelligence）是当下人工智能领域的一个前沿研究方向，它打破了传统人工智能仅侧重于抽象计算和推理的局限，将智能体的认知与行动紧密相连。简单来说，具身智能强调智能不仅仅产生于大脑中的思维活动，更体现在与周围环境的交互以及物理实体的行动能力上。8.1.1什么是具身智能具身智能包含感知、决策和行动三个关键部分。通过各类传感器，如视觉、听觉、触觉传感器等，智能体能够感知周围环境的信息，像机器人利用摄像头获取视觉图像，了解周围物体的位置、形状等；接着，运用机器学习、强化学习等先进算法，智能体对感知到的信息进行分析和处理，做出决策，例如判断在当前环境下应该采取何种行动来完成任务；最后，智能体根据决策结果，通过自身的物理实体进行行动，如机器人的机械臂完成抓取动作。核心要素具身智能已在多个领域崭露头角。在医疗领域，外骨骼机器人借助具身智能技术，能够根据患者的运动意图和身体状态，实时调整助力模式，帮助患者进行康复训练；在物流行业，智能仓储机器人利用具身智能，可在复杂的仓库环境中自主导航、识别货物并完成搬运任务，提高物流效率。技术应用具身智能和智能体是人工智能领域中的两个相关但不同的概念，它们的核心区别在于对“身体”的依赖和与环境的交互方式（如表所示）。总体而言，具身智能是智能体的子集，所有具身智能体都是智能体，但并非所有智能体都具备“具身性”。具身性是一种强化约束，具身智能在传统智能体的基础上，增加了物理身体与实时环境交互的硬性要求。智能体的典型例子包括软件智能体（比如ChatGPT）和硬件智能体（比如人形机器人）。具身智能的典型例子包括机器人（如宇树科技的机器人）和自动驾驶汽车等。8.1.2具身智能和智能体的关系维度智能体具身智能身体依赖不要求物理身体（可以是虚拟的）必须拥有物理身体（如机器人、生物体）环境交互方式可仅通过数据或符号与环境交互（如输入文本、图像）必须通过物理动作（如移动、触摸、力学反馈）与环境互动智能来源可能依赖纯算法或数据驱动（如深度学习）身体感知与行动闭环是智能的核心（如通过跌倒学会平衡）适应性适应虚拟或结构化环境（如游戏AI）适应复杂物理环境（如动态地形、温度变化）8.1.3具身智能的发展历程1956年达特茅斯会议标志人工智能诞生，学者持“内在主义”观点，核心分支符号主义主张通过形式化符号系统及逻辑推理处理智能问题。人工智能起源与内在主义同期一批学者基于控制论从机械感知与行动角度探索，发展为机器人学，初期与内在主义独立发展。控制论与机器人学（1）兴起原因：认知科学、神经科学进步，机器学习突破，计算能力和硬件技术提升，社会需求推动。（2）新的发展：深度学习成为内在主义主流与具身智能重要基础，打破二者壁垒，实践中实现跨领域合作，具身智能体有望更广泛融入生活。具身智能的再次兴起（21世纪）（1）理论突破：符号主义发展放缓，引发质疑；机器人学取得进展，部分学者倡导身心一元论，催生具身智能领域。莱考夫与约翰逊提出具身认知理论，吉布森发展“生态学知觉”理论。（2）实践成就：布鲁克斯的“行为型机器人”通过感知与运动控制完成任务，具身智能展现活力。4.具身智能的低谷（20世纪90年代）：过于聚焦低级智能行为，对高级智能活动探讨少，且受限于计算能力，难以应对复杂任务，陷入低谷。具身智能的兴起（20世纪80年代）8.1.4具身智能在人工智能中的地位与作用①挑战符号主义与连接主义。②重新定义智能的本质。对传统AI的范式突破①填补AI的物理化空白。②推动机器人学的进化。连接虚拟与物理世界的桥梁①生物智能的模拟。②跨领域整合能力。迈向通用人工智能（AGI）的关键路径02具身智能的技术支撑Parttwo8.2具身智能的技术支撑传感器技术：感知世界的触角机器学习与强化学习机器人技术：具身的物理载体8.2.1传感器技术：感知世界的触角在具身智能体系中，传感器技术宛如智能体的“触角”，承担着获取外界信息的关键任务，为后续的决策与行动提供了不可或缺的数据基础。传感器融合技术其他传感器触觉传感器听觉传感器视觉传感器8.2.1传感器技术：感知世界的触角视觉传感器常见的视觉传感器主要基于电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）技术。CCD通过将光信号转换为电信号，再经过一系列处理后输出图像信息；CMOS则利用晶体管将光信号转化为数字信号，具有成本低、功耗小、集成度高等优势。工作原理在机器人导航领域，视觉传感器能够实时捕捉周围环境的图像信息，通过与预先存储的地图数据或实时构建的地图进行比对，帮助机器人确定自身位置和前进方向。在工业生产中，视觉传感器可用于产品质量检测，快速识别产品表面的缺陷、尺寸偏差等问题，保障产品质量。在具身智能中的应用8.2.1传感器技术：感知世界的触角听觉传感器主要基于压电效应或电容变化原理。压电式麦克风内部的压电材料在声波作用下产生形变，从而产生电信号；电容式麦克风则通过膜片与背板之间电容的变化来感知声音的变化，将声音信号转换为电信号，再经过放大、滤波等处理后输出。工作原理在智能语音交互系统中，听觉传感器能够捕捉用户的语音指令，通过语音识别技术将语音转化为文本信息，供智能体理解和执行相应操作。在安防监控领域，听觉传感器可用于检测异常声音，如玻璃破碎声、警报声等，及时发出警报。在具身智能中的应用8.2.1传感器技术：感知世界的触角触觉传感器触觉传感器的工作原理多样，常见的有电阻式、电容式、电感式等。电阻式触觉传感器通过压力改变电阻值来检测压力大小；电容式触觉传感器利用压力引起的电容变化来感知压力；电感式触觉传感器则基于电磁感应原理，通过检测磁场变化来感知物体的接近或接触。工作原理在机器人抓取任务中，触觉传感器能让机器人感知物体的形状、硬度、表面粗糙度等信息，从而调整抓取力度和姿态，避免损坏物体。在医疗康复领域，触觉传感器用于外骨骼机器人，帮助患者更好地感知肢体的运动和受力情况，提高康复训练效果。在具身智能中的应用8.2.1传感器技术：感知世界的触角其他传感器除了上述常见的传感器，具身智能还可能用到惯性传感器、温度传感器、湿度传感器等。惯性传感器（如加速度计、陀螺仪）能够检测物体的加速度和角速度，用于机器人的运动姿态监测和控制；温度传感器和湿度传感器则可用于环境监测，为智能体提供环境参数信息，使其能够根据环境变化做出相应决策。8.2.1传感器技术：感知世界的触角传感器融合技术为了让智能体获取更全面、准确的环境信息，通常会采用传感器融合技术。该技术将多种类型传感器的数据进行综合处理，充分发挥各传感器的优势，弥补单一传感器的不足。通过将视觉传感器获取的物体形状信息与触觉传感器获取的物体表面信息相结合，能够让智能体更准确地识别和操作物体。传感器融合的方法主要有数据层融合、特征层融合和决策层融合，不同的融合方法适用于不同的应用场景，在具身智能的发展中发挥着重要作用。8.2.2机器学习与强化学习机器学习与强化学习是具身智能实现自主决策与行动的核心技术，它们赋予智能体从数据中学习并不断优化自身行为的能力。机器学习强化学习两者的协同作用8.2.2机器学习与强化学习机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，它旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而对未知数据进行预测或决策。例如，通过分析大量的图像数据，让计算机学习到不同物体的特征，从而能够识别新图像中的物体。基本概念在具身智能中，机器学习常用于感知数据的处理和理解。通过机器学习算法，智能体可以对视觉传感器获取的图像数据进行分析，识别出物体的类别、位置和姿态；对听觉传感器获取的语音数据进行语音识别和语义理解，从而理解用户的指令。在机器人的路径规划中，机器学习可以根据环境地图和目标位置，学习到最优的路径规划策略。在具身智能中的应用8.2.2机器学习与强化学习强化学习强化学习是一种通过智能体与环境进行交互，以最大化累积奖励为目标的学习范式。智能体在环境中采取行动，环境会根据智能体的行动给出奖励或惩罚反馈，智能体通过不断尝试不同的行动，学习到能够获得最大奖励的策略。基本概念强化学习在具身智能中主要用于智能体的决策和行动控制。以机器人的抓取任务为例，机器人通过强化学习，可以根据物体的形状、位置以及自身的状态，学习到最佳的抓取动作和力度，以确保成功抓取物体。在智能体的运动控制中，强化学习可以让智能体学习到在不同地形和环境条件下的最优运动策略，实现高效、稳定的运动。在具身智能中的应用8.2.2机器学习与强化学习两者的协同作用机器学习和强化学习在具身智能中相互协作，共同提升智能体的性能。可以为强化学习提供初始的策略和模型，帮助强化学习更快地收敛到最优策略。例如，通过监督学习训练一个初始的策略网络，然后再用强化学习对其进行优化。机器学习可以通过与环境的交互，不断生成新的数据，这些数据又可以用于机器学习的训练，进一步提升机器学习模型的性能。例如，智能体在强化学习过程中获取的经验数据，可以用于训练更好的感知模型，从而提高智能体对环境的理解和决策能力。强化学习8.2.3机器人技术：具身的物理载体具身的物理载体是具身智能得以实现的硬件基础，它们如同智能的“躯壳”，承载着感知、决策与行动的使命，让智能不再仅仅停留在虚拟的算法层面，而是能够切实地与现实世界交互。智能穿戴设备其他物理载体机器人8.2.3机器人技术：具身的物理载体机器人机器人是具身物理载体的典型代表，类型丰富多样。工业机器人通常拥有机械臂、关节和底座，具备高精度的运动控制能力，机械臂的多自由度设计使其能在工业生产线上完成如零件装配、焊接、搬运等复杂任务。服务机器人则更注重与人的交互和对复杂生活环境的适应。类型与结构机器人通过内部的控制系统来协调各个部件的运作。控制系统接收来自传感器的环境信息，这些传感器包括前文提到的视觉、听觉、触觉等各类传感器。工作原理机器人是具身智能的重要实践者，在工业制造领域，具身智能的工业机器人能够根据生产线上的实时变化，如零件的供应情况、产品的质量检测结果等，自主调整工作流程和操作方式，提高生产效率和质量。在物流行业，物流机器人可以在仓库中自主规划路径，搬运货物，实现高效的仓储管理。在医疗领域，手术机器人借助具身智能，能够更精准地执行手术操作，降低手术风险。在具身智能中的作用8.2.3机器人技术：具身的物理载体智能穿戴设备智能穿戴设备也是具身物理载体的重要组成部分。智能手表除了具备传统手表的时间显示功能外，还集成了多种传感器，如加速度计、心率传感器、GPS模块等。加速度计可以检测用户的运动状态，如步数、跑步距离、运动速度等；类型与功能智能穿戴设备通过内置的微处理器和传感器来实现其功能。传感器收集用户的生理数据、运动数据和环境数据等，微处理器对这些数据进行处理和分析。当智能手表的心率传感器检测到心率数据后，微处理器会根据预设的算法判断心率是否正常，若出现异常则向用户发出提醒。同时，智能穿戴设备通过蓝牙等无线通信技术与手机或其他智能设备连接，将数据传输到配套的应用程序中，方便用户查看和管理数据。工作原理在具身智能的范畴内，智能穿戴设备使智能更加贴近个人生活。通过对用户生理和运动数据的持续监测与分析，智能穿戴设备能够为用户提供个性化的健康建议和运动指导。结合具身智能的算法，智能手表可以根据用户的实时运动状态和心率变化，动态调整运动计划，如在用户运动强度过高时提醒降低运动强度，在用户运动目标未完成时给予激励。在智能家居控制场景中，智能穿戴设备可以作为控制终端，用户通过简单的手势或语音指令，就能控制家中的智能家电，实现更便捷的生活体验。在具身智能中的作用8.2.3机器人技术：具身的物理载体其他物理载体除了机器人和智能穿戴设备，还有一些特殊的具身物理载体也在具身智能中发挥着作用。无人机在物流配送、测绘、农业植保等领域有广泛应用，它通过多个电机驱动螺旋桨产生升力和推进力，实现飞行。在物流配送中，具身智能的无人机可以根据实时路况和配送地址，自主规划最优飞行路线，将货物准确送达目的地。无人机配备了多种传感器，如视觉传感器用于避障和目标识别，GPS用于定位导航。水下机器人则主要应用于海洋探测、水下作业等领域，它的外壳能够承受水下的高压环境，通过推进器和舵机实现水下的运动控制，借助声呐、水下摄像头等传感器感知水下环境，执行如海底地形测绘、水下设备维护等任务。这些特殊的物理载体在各自的应用领域中，借助具身智能技术，拓展了人类的活动范围和能力边界03具身智能的应用领域Partthree8.3具身智能的应用领域人机交互与协作自主系统与导航医疗健康娱乐与教育具身智能凭借其独特的技术优势，在多个领域得到了广泛应用，深刻地改变着人们的生活和工作方式。8.3.1人机交互与协作辅助机器人与日常生活在日常生活中，辅助机器人正逐渐走进人们的视野。智能陪伴机器人能够理解人类的语言和情感，通过语音交互和肢体动作，为用户提供陪伴服务。当老人独自在家感到孤独时，陪伴机器人可以陪他们聊天、听音乐、讲故事，甚至还能提醒老人按时服药。家务辅助机器人则专注于解决家庭琐事，如前面提到的家用清洁机器人，通过具身智能技术，它能自主规划清洁路径，避开家具和障碍物，完成地面清扫工作。一些高端的家务辅助机器人还具备物品整理功能，通过视觉识别和机械臂操作，将物品分类整理归位。8.3.1人机交互与协作工业生产中的协同作业在工业生产线上，具身智能的协作机器人与人类工人紧密配合。这些协作机器人能够感知人类的动作和意图，在保障安全的前提下，与工人共同完成复杂的生产任务。在汽车制造工厂中，协作机器人可以协助工人进行零部件的装配，机器人利用高精度的传感器和先进的控制算法，准确地抓取和放置零部件，与工人的动作协调一致，大大提高了装配效率和质量。同时，具身智能还使得机器人能够根据生产线上的实时变化，如零部件供应的延迟、产品质量的波动等，灵活调整工作流程和操作方式，增强了生产线的柔性和适应性。8.3.2自主系统与导航自动驾驶汽车与无人机是具身智能在交通领域的典型应用。通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，自动驾驶汽车能够实时感知周围的交通环境，包括道路状况、车辆位置、行人动态等信息。利用机器学习和深度学习算法，汽车对这些信息进行分析和处理，做出决策并控制车辆的行驶。在遇到前方车辆减速时，自动驾驶汽车能够自动减速并保持安全距离；在识别到交通信号灯变化时，能够及时做出停车或行驶的决策。自动驾驶汽车同样借助具身智能实现自主飞行和导航。在物流配送领域，无人机根据预设的路线和实时的环境信息，如天气状况、障碍物分布等，自主规划飞行路径，将货物准确送达目的地。在测绘领域，无人机可以按照预定的航线进行飞行，利用搭载的高清摄像头和测绘设备，对地面进行高精度的图像采集和数据测绘。无人机8.3.2自主系统与导航复杂环境中的自主探索在一些复杂和危险的环境中，具身智能的自主系统发挥着重要作用。在灾难救援场景中救援机器人可以进入倒塌的建筑物、火灾现场等危险区域，进行生命探测和物资运输。这些机器人配备了多种传感器，如热成像仪、气体传感器等，能够在黑暗、烟雾弥漫的环境中感知生命迹象和危险气体浓度。通过自主导航和路径规划算法，机器人能够在复杂的废墟中找到前进的道路，为救援工作提供重要支持。灾难救援场景在太空探索领域，火星探测器等太空机器人利用具身智能技术，在火星表面自主行驶、探测和采样。由于火星与地球之间存在巨大的距离和通信延迟，探测器需要具备高度的自主决策能力，根据火星表面的地形、气候等环境变化，自主调整探测任务和行动策略。太空探索领域8.3.3医疗健康外骨骼与康复机器人外骨骼机器人为行动不便的人群带来了新的希望。对于下肢瘫痪的患者，外骨骼机器人通过与人体的物理连接，感知患者的运动意图，并提供相应的助力，帮助患者实现站立、行走等动作。这些外骨骼机器人利用传感器实时监测患者的肌肉电信号、关节角度等生理数据，通过算法分析患者的运动意图，然后驱动电机为患者的肢体提供精确的助力。康复机器人则主要应用于康复训练过程中，根据患者的康复需求和身体状况，制定个性化的康复训练方案。例如，智能康复机器人可以模拟各种日常运动场景，如上下楼梯、行走在不同地形等，帮助患者进行针对性的康复训练，提高康复效果。8.3.3医疗健康智能诊断与治疗辅助具身智能技术可以辅助医生进行疾病的诊断。通过对患者的医学影像（如X光、CT、MRI等）和生理数据（如心率、血压、体温等）进行分析，智能诊断系统能够快速准确地识别疾病特征，为医生提供诊断建议。医疗诊断手术机器人借助具身智能，实现更精准的手术操作。例如，达芬奇手术机器人具有高度灵活的机械臂和先进的视觉系统，能够在狭小的手术空间内进行精细的操作，减少手术创伤和并发症的发生。同时，手术机器人还可以通过远程控制技术，实现专家远程手术，让优质的医疗资源能够覆盖更广泛的地区。手术治疗8.3.4娱乐与教育游戏与虚拟现实中的互动角色在游戏和虚拟现实（VR）领域，具身智能使得互动角色更加逼真和智能。在一些大型角色扮演游戏中，非玩家角色（NPC）利用具身智能技术，能够根据玩家的行为和游戏场景的变化，做出更加自然和合理的反应。当玩家靠近NPC时，NPC能够主动打招呼并进行对话；在战斗场景中，NPC能够根据玩家的攻击方式和自身的状态，灵活地躲避和反击。游戏在VR游戏中，玩家通过佩戴VR设备和动作捕捉装置，能够与虚拟环境中的智能体进行实时互动。例如，在虚拟射击游戏中，玩家的动作能够实时反馈到游戏角色上，游戏中的敌人也会根据玩家的动作做出相应的躲避和攻击动作，增强了游戏的沉浸感和趣味性。虚拟现实（VR）领域8.3.4娱乐与教育教育机器人与个性化学习教育机器人为个性化学习提供了新的途径。这些机器人可以根据学生的学习进度、知识掌握程度和学习风格，制定个性化的学习计划。同时，教育机器人还可以收集学生的学习数据，分析学生的学习行为和学习效果，为教师提供教学参考，帮助教师优化教学方法和教学内容。智能教育机器人能够通过语音交互、表情识别等方式与学生进行互动，解答学生的问题，引导学生进行学习。在语言学习中，教育机器人可以充当语言陪练，与学生进行对话练习，纠正学生的发音和语法错误。在编程教育中，机器人可以通过图形化编程界面，引导学生进行编程实践，培养学生的逻辑思维和编程能力。04人形机器人Partfour8.4人形机器人人形机器人的内涵人形机器人的发展阶段人形机器人的分类典型人形机器人人形机器人是具身智能的重要形式。埃隆.马斯克曾说，人形机器人将成为历史上最畅销的产品，人形机器人可能会成为家庭和社会生活的核心组成部分，数量可能达到200亿到300亿台，甚至可能形成“机器人军团”，将深刻影响当今的经济和社会结构。8.4.1人形机器人的内涵人形机器人指模仿人类外观和行为，具备较高智能化水平的机器人，与传统工业机器人、服务机器人相比，最大的特点是其与人类相似的“肢体”结构、运动方式和感知方式，并在人工智能大模型的赋能下，从体能、技能、智能三方面，实现对人的模仿。人形机器人具有拟人智能、类人形态和广泛适用三个特点。8.4.2人形机器人的发展阶段人形机器人的发展历程是一部不断突破技术壁垒、迈向智能化的奋进史，历经了萌芽探索、集成发展、高动态发展以及智能化发展这四个关键阶段。在这个时期，人形机器人领域的先驱们将目光聚焦于实现基本的双足行走功能。萌芽探索阶段（20世纪60年代末-90年代）随着控制理论和技术的持续进步，人形机器人的认知能力得到质的飞跃，使其能够独立且稳定地执行复杂动作，运动能力也显著增强。高动态发展阶段（2010年-2022年）进入新世纪，人形机器人迎来了新的发展契机，以感知和智能控制的整合为显著特征。集成发展阶段（本世纪初-2010年）人工智能技术的蓬勃发展为人形机器人注入了新的活力，开启了智能化发展的新篇章。在这一阶段，电驱动成为人形机器人“肢体”的主流技术路线，实现了更精准的行走和操作，同时大幅提高了研发迭代速度。智能化发展阶段（2022年-至今）8.4.3人形机器人的分类人形机器人作为具身智能的重要载体，在形态上模仿人类，具备头部、躯干、四肢等结构，能以类人方式与环境交互。从不同维度可对人形机器人进行如下分类：按研发目的分类按形态分类按功能特性分类按应用场景分类8.4.3人形机器人的分类按应用场景分类在服务领域，人形服务机器人应用广泛。如酒店、餐厅的接待和引导机器人，它们能以类人形象和友好的语音交互，为顾客提供信息咨询、引导就座等服务，提升服务效率和顾客体验。在教育领域，人形教育机器人能充当教学辅助工具，通过生动的肢体动作和互动，辅助教师开展编程、科学实验等课程，激发学生学习兴趣。在家庭场景中，人形陪伴机器人陪伴老人小孩，提供情感交流、娱乐互动等功能，如陪老人聊天、给孩子讲故事等。在工业生产场景，人形协作机器人与人类工人协同作业，凭借其灵活的肢体动作，完成精细装配、物料搬运等任务，提高生产效率和质量。8.4.3人形机器人的分类按功能特性分类具备高灵活性的人形机器人，拥有高度灵活的关节和肢体运动能力，能完成复杂的动作任务，如在舞蹈表演、竞技比赛等场景中，展现出高难度的动作。这类机器人通常采用先进的驱动技术和控制算法，以实现精准的动作控制。还有一类是具备高负载能力的人形机器人，其设计重点在于具备强大的负载能力，能够搬运较重的物体，常用于工业搬运、物流运输等领域，可在仓库中搬运大型货物，减少人力劳动强度。而具备高感知能力的人形机器人，配备了多种先进的传感器，如高精度的视觉传感器、灵敏的触觉传感器等，能够对周围环境进行全面感知，在复杂环境下完成任务，如在灾难救援场景中，准确感知废墟中的生命迹象和环境信息。8.4.3人形机器人的分类按形态分类目前主流的人形机器人可以分成三个大类：8.4.3人形机器人的分类按研发目的分类科研探索型人形机器人主要用于科学研究和技术探索，旨在推动人形机器人技术的发展，验证新的算法、控制理论和机械结构设计，为后续的应用开发提供技术支持。例如，一些高校和科研机构研发的人形机器人，用于研究人机交互、人工智能算法的优化等。商业应用型人形机器人则以满足市场需求、实现商业价值为目标，投入实际生产和应用，如前文提到的服务机器人、工业协作机器人等，通过商业化运营，为企业创造经济效益。而文化展示型人形机器人更多地用于文化传播、展示和娱乐活动，如在主题公园、科技馆中，通过精彩的表演和互动，向公众展示人形机器人的魅力，传播科技文化知识。8.4.4典型人形机器人本田ASIMO本田ASIMO机器人（如图所示）在人形机器人发展历程中意义非凡。自20世纪末开始研发，历经多代升级，ASIMO不断突破技术壁垒，成为集成发展阶段的标志性成果。8.4.4典型人形机器人宇树科技机器人宇树科技的人形机器人在人形机器人领域展现出独特的优势，还登上了2025年央视春晚的舞台（如图所示），为全国观众现场表演“扭秧歌”。从技术层面来看，其机械结构设计精妙，高度拟人化的关节构造与肢体布局，使机器人的动作灵活且自然。在材料选择上，宇树科技采用轻质、高强度的材料，在保障机器人结构稳定性的同时，减轻了整体重量，提升了其运动的敏捷性。2025年7月，宇树科技正式发布了全新人形机器人R1，起售价仅为3.99万元人民币8.4.4典型人形机器人特斯拉Optimus特斯拉Optimus是一款极具创新性的人形机器人（如图所示），在人形机器人发展进程中有着独特意义。从技术层面来看，它基于特斯拉强大的人工智能技术与自研的FSD芯片打造。FSD芯片具备超高的运算能力，为机器人的智能决策提供了坚实的硬件基础。通过端到端的神经网络模型，Optimus能够实现任务级和动作级的精准决策，面对复杂多变的环境，它可以快速分析并做出合理反应。05具身智能的挑战与限制Partfive8.5具身智能的挑战与限制技术挑战伦理与法律问题社会接受度与影响8.5.1技术挑战在具身智能系统里，实现精准感知与决策至关重要却困难重重。传感器技术虽有进步，但复杂现实环境下，其获取信息仍存噪声、误差与不完整性，像视觉传感器在特殊光照或遮挡时影响智能体对环境的理解。决策方面，机器学习等算法处理大规模高维数据，计算复杂、训练耗时，难以保证实时与准确决策，如自动驾驶场景中决策偏差或延迟后果严重。感知与决策精确性难题现实环境复杂多变，具身智能系统需强大适应与鲁棒性才能稳定运行。当前技术面对环境变化存在局限，如机器人从室内到室外不同地形、气候环境，原感知和决策模型可能失效，需重新调整。并且，遇到未知干扰或异常情况，系统应对能力不足，如何在复杂环境保持稳定性能是亟待解决的技术问题。环境适应性与鲁棒性难题8.5.2伦理与法律问题随着具身智能的发展，其在伦理层面引发了诸多争议。当智能体具备自主决策能力时，如何界定其行为的道德责任成为难题。同时，智能体的行为可能会对人类的价值观和社会秩序产生影响。人工智能伦理框架下的具身智能具身智能系统在运行过程中，会收集大量的用户数据，包括个人身份信息、生理数据、行为数据等。这些数据的安全存储和使用至关重要，一旦发生数据泄露，将对用户的隐私造成严重侵犯。此外，数据在传输和处理过程中，也面临着被篡改和攻击的风险。隐私保护与数据安全8.5.3社会接受度与影响人类对机器人的态度变化随着具身智能机器人在日常生活和工作中的应用逐渐增多，人类对机器人的态度也在发生变化。一方面，机器人能够为人们提供便利和帮助，提高生活和工作效率，受到部分人的欢迎；另一方面，一些人对机器人的发展存在担忧和恐惧，担心机器人会取代人类的工作，甚至威胁到人类的生存。就业与经济结构的影响具身智能的发展无疑会对就业市场和经济结构产生深远影响。在工业生产领域，自动化机器人的广泛应用可能导致一些重复性、规律性的工作岗位被替代，造成部分工人失业。在物流行业，智能仓储机器人和配送无人机的使用，会减少对人力搬运和配送人员的需求。8.6本章小结通过本章的学习，读者可以深刻理解到具身智能与物理身体及环境的紧密联系，以及这种综合性理解方式对于探索智能深层次机制的重要意义。1在技术支撑方面，我们探讨了实现具身智能所需的关键技术和方法，为理解具身智能的实现提供了基础。2在应用领域部分，我们展示了具身智能在多个领域的广泛应用，体现了其巨大的潜力和价值。3同时，我们也关注了人形机器人作为具身智能重要载体的发展现状。4然而，具身智能的发展并非一帆风顺，本章还深入剖析了其面临的挑战和限制，包括技术瓶颈、伦理道德等问题。这些挑战和限制为我们指明了未来研究和发展的方向，也提醒我们在推动具身智能发展的同时，需要关注其可能带来的社会影响和责任。5本章内容围绕具身智能这一人工智能前沿主题展开，全面介绍了具身智能的基本概念、技术支撑、应用领域以及所面临的挑战和限制。林子雨副教授谢谢观看！厦门大学附录A：主讲教师林子雨简介单位：厦门大学计算机科学与技术系E-mail:ziyulin@个人网页：/post/linziyu数据库实验室网站：主讲教师：林子雨林子雨，男，1978年出生，博士（毕业于北京大学），全国高校知名大数据教师，入选“2021年高校计算机专业优秀教师奖励计划”。现为厦门大学计算机科学与技术系副教授，厦门大学信息学院实验教学中心主任，曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。中国计算机学会数据库专业委员会执行委员，中国计算机学会信息系统专业委员会执行委员。国内高校首个“数字教师”提出者和建设者，厦门大学数据库实验室负责人，厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员，2013年度、2017年度、2020年度和2023年度厦门大学教学类奖教金获得者，荣获2024年福建省高等教育教学成果奖特等奖（个人排名第七）、2022年福建省高等教育教学成果奖特等奖（个人排名第一）、2018年福建省高等教育教学成果奖二等奖（个人排名第一）、2018年国家精品在线开放课程、2021年国家级线上一流本科课程、2020年国家级线上一流本科课程。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网，并以第一作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No.61303004)、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)和1项中央高校基本科研业务费项目(No.2011121049)，主持的教改课题包括1项2016年福建省教改课题、1项2016年教育部产学协作育人项目、1项2024年教育部产学协作育人项目。编著出版了《大数据技术原理与应用》等18本大数据与人工智能系列教材，被国内1000多所高校采用；建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务，年访问量超过400万次，累计访问量超过2800万次。大数据系列MOOC课程入选“2023年教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”。附录B：大数据学习路线图大数据学习路线图访问地址:/post/10164/附录C：林子雨大数据系列教材了解全部教材信息:/post/bigdatabook/附录D：《人工智能通识教程》林子雨

主编《人工智能通识教程》人民邮电出版社ISBN:978-7-04-064880-52025年6月第1版，定价：39.9元

教材官网：/post/ai/本书详细阐述了培养具有人工智能（AI）素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍人工智能相关知识，努力培养学生的AI思维和AI能力。全书共9章，内容包括信息与计算机基础、人工智能概述、人工智能与其他新兴技术的关系、大模型：人工智能的前沿、智能体、具身智能、AIGC应用与实践、AI智能办公、人工智能伦理等。本书以“零代码”学习人工智能为原则，使用AIGC工具解决学习、工作、生活中的各种问题。书中包含了大量生动、有趣、实用的实战案例，可以让读者切身感受人工智能的强大功能，培养读者使用AI工具解决实际问题的能力。厦门大学数据库实验室和金山WPS校企合作教材附录E：《数字素养通识教程》林子雨编著《数字素养通识教程——大数据与人工智能时代的计算机通识教育》人民邮电出版社ISBN:978-7-115-65946-02025年1月第1版，定价：59.8元

教材官网：/post/digital-literacy/15年计算机教学生涯感悟升华，15本计算机畅销教材知识凝练数字时代的大学计算机公共课教材，重构大学计算机公共课知识体系深刻变革传统大学计算机通识教育，培养学生计算思维、数据思维和AI思维附录F：《大数据导论（通识课版，第2版）》教材高等教育出版社

2024年7月第2版ISBN：978-7-04-062466-3定价：39.50元

教材官方网站:/post/bigdataintroduction2/0503020104引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中了解大数据概念，培养大数据思维，养成数据安全意识认识大数据伦理，努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求熟悉大数据应用，探寻大数据与自己专业的应用结合点激发学生基于大数据的创新创业热情开设全校公共选修课的优质教材，本课程旨在实现以下几个培养目标：附录G：《大数据与人工智能导论（通识课版）》《大数据与人工智能导论（通识课版）》版次：2025年1月第1版林子雨

编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-65696-4定价：59.8元

教材官网：/post/bigdata-ai-introduction/本书详细阐述了培养具有数字素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、元宇宙等技术的相关知识，努力培养学生的数字素养。全书共9章，内容包括大数据概述、大数据技术、大数据应用、大数据基础知识、人工智能、大模型：人工智能的前沿、AIGC应用与实践、新兴数字技术、新兴数字技术的伦理问题。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的数字时代，很具有代表性和说服力，能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。附录H：《大数据导论（第2版）》教材林子雨编著《大数据导论（第2版）》人民邮电出版社

ISBN：978-7-115-64185-4定价：59.80元2024年7月教材官方网站:/post/bigdata-introduction2/开设大数据专业导论课的优质教材，本书详细阐述了培养复合型大数据专业人才所需要的大数据相关知识。全书共10章，内容包括：大数据概述大数据与其他新兴技术的关系大数据基础知识大数据应用大数据硬件环境数据采集与预处理数据存储与管理数据处理与分析数据可视化大数据分析综合案例在大数据基础知识部分，本书详细介绍了与培养学生的数据素养相关的知识，包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放和大数据交易。附录I：《大数据技术原理与应用（第4版）》教材《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用（第4版）》林子雨编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-64181-6定价：65元2024年8月教材官方网站:/post/bigdata4国内高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材，本书系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共14章，内容包含：本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等相关章安排了入门级的实验，以便读者能更好地学习和掌握大数据的关键技术。大数据概述大数据处理架构Hadoop分布式文件系统HDFS分布式数据库HBaseNoSQL数据库云数据库MapReduceHadoop再探讨数据仓库HiveSpark流计算Flink图计算大数据应用附录J：《大数据基础编程、实验和案例教程（第3版）》与《大数据技术原理与应用（第4版）》教材配套的唯一指定实验指导书林子雨编著，清华大学出版社

ISBN:978-7-302-66922-7

定价：69元

2024年8月第3版《大数据基础编程、实验和案例教程（第3版）》深入浅出，去粗取精，丰富的代码实例帮助快速掌握大数据基础编程方法步步引导，循序渐进，详尽的安装指南为顺利搭建大数据实验环境铺平道路0102精心设计，巧妙融合，八套大数据实验题目促进理论与编程知识的消化和吸收03结合理论，联系实际，大数据课程综合实验案例精彩呈现大数据分析全流程04附录K：《数据采集与预处理（第2版）》详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术林子雨编著，人民邮电出版社2025年1月

978-7-115-65728-2

定价：69.80元教材官网：/post/data-collection2/全书共8章，内容包括：概述大数据实验环境搭建网络数据采集分布式消息系统Kafka日志采集系统Flume数据仓库中的数据集成ETL工具Kettle使用pandas进行数据清洗本书在网络数据采集、Kafka、Flume、Kettle、pandas等重要章节安排了丰富的实践操作，以便读者更好地学习和掌握数据采集与预处理的关键技术。附录L：《Python程序设计基础教程（微课版）》教材：林子雨，赵江声，陶继平.《Python程序设计基础教程（微课版）》人民邮电出版社,2022年2月.教材官网（获取讲义PPT、代码等）：

/post/python/

实验手册：林子雨，郑海山.《Python程序设计实验指导与习题解答》.人民邮电出版社，2022年4月.实验手册官网（获取代码等）：/post/python-experiment/附录M：《Python程序设计基础（通识课版）》教材：林子雨.《Python程序设计基础（通识课版）》人民邮电出版社,2025年2月.教材官网（获取讲义PPT、代码等）：

/post/python-general/

教材ISBN:978-7-115-65678-0定价：59.8元本书详细介绍了获得Python基础编程能力所需要掌握的各方面技术。全书共11章，内容包括Python语言概述、基础语法知识、程序控制结构、序列、函数、模块、异常处理、文件和数据库操作、常用的标准库和第三方库、基于Matplotlib的数据可视化、网络爬虫等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Python编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、源代码、软件、数据集等。附录N：《Python数据分析、挖掘与可视化》教材：林子雨

编著《Python数据分析、挖掘与可视化》人民邮电出版社,2025年5月.教材官网（获取讲义PPT、代码等）：/post/python-analysis/教材ISBN:978-7-115-66088-6定价：59.8元数据分析能够帮助人们深入洞察数据的内在规律和趋势，提取有价值的信息，为决策提供科学依据。在当今信息爆炸的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。本书通过丰富的案例帮助读者快速掌握Python数据分析的核心技能，提高数据处理和分析的能力，从而更好地应对学习和工作中的挑战。全书共10章，内容包括Python语言概述、基础语法知识、程序控制结构、序列、函数、文件和数据库操作、数据分析基础工具NumPy、基于Matplotlib的数据可视化、基于pandas的数据预处理和分析、基于sklearn的机器学习。附录O：《Spark编程基础（Scala版，第2版）》《Spark编程基础（Scala版，第2版）》林子雨，赖永炫，陶继平

编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-59501-0

教材官网：/post/spark2/本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共9章，内容包括：大数据技术概述Scala语言基础Spark的设计与运行原理Spark环境搭建和使用方法RDD编程SparkSQLSparkStreamingSparkMLlib本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。披荆斩棘在大数据丛林中开辟学习捷径填沟削坎为快速学习Spark技术铺平道路深入浅出有效降低Spark技术学习门槛资源全面构建全方位一站式在线服务体系附录P：《Spark编程基础（Python版，第2版）》《Spark编程基础》（Python版，第2版）林子雨，郑海山，赖永炫

编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-64403-9

出版发行，教材官网：/p