今天分享的是：大模型专题：大模型驱动的具身智能：发展与挑战

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《大模型驱动的具身智能：发展与挑战》由白辰甲、许华哲、李学龙撰写。文章指出，大模型驱动的具身智能是融合人工智能、机器人学和认知科学的交叉领域，有望推动人工智能在实体机器人应用上取得突破。文章首先回顾相关技术背景，具身智能系统包含实体、任务、环境，常用学习框架有模仿学习、强化学习、模型预测控制等，大模型技术涉及大语言模型、视觉基础模型等多种类型。接着，文章将现有研究按大模型赋能具身智能的方式分为五类范式进行阐述，在环境感知方面，借助预训练模型提升视觉表征能力，提取物体交互信息；在任务规划上，大语言模型分解任务，结合闭环反馈与规划搜索算法优化规划；基础策略中，通过微调大模型参数或采用扩散模型提升策略适应性；奖励函数生成里，大模型生成奖励代码、学习计算奖励函数并结合人类偏好优化；数据生成领域，世界模型和仿真环境借助大模型生成数据。然而，目前该领域研究仍面临挑战，如大模型在具身场景的适应、与人类偏好对齐、具身策略跨域泛化、多智能体协作以及决策实时性等问题。最后，文章对未来研究方向进行展望，包括构建统一数据平台、通用数据表征，提升控制策略的鲁棒性与可控性，促进人机合作和异构智能体协同，推动模型轻量化及人形机器人发展等，为相关研究提供参考，助力国家人工智能发展战略。

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