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自動(dòng)駕駛與具身智能技術(shù)上有什么共性及差異?

智駕最前沿 ? 來(lái)源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-10-25 16:10 ? 次閱讀
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[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]在人工智能機(jī)器人技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天,“具身智能”與“自動(dòng)駕駛”作為兩個(gè)備受矚目的領(lǐng)域,既在核心思想上同根同源,又在技術(shù)落地上各具特色。理解它們“是什么”、“為何相似”以及“有何不同”,不僅有助于把準(zhǔn)技術(shù)脈搏,更能為跨領(lǐng)域的創(chuàng)新提供清晰的路線圖。

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什么是“具身智能”與“自動(dòng)駕駛”?

“具身智能”指的是智能體不僅具備抽象思考能力,還擁有一個(gè)物理意義上的身體。這個(gè)身體帶來(lái)力學(xué)約束、特定的傳感器布局與執(zhí)行器能力,“智能”必須在這樣的物理限制下,實(shí)現(xiàn)感知、決策與動(dòng)作的閉環(huán)。具身智能的研究對(duì)象涵蓋雙足機(jī)器人、四足機(jī)器人、機(jī)械臂、無(wú)人機(jī)等,其核心目標(biāo)是如何將感知與行動(dòng)緊密結(jié)合,使智能在“身體”中形成。也就是說(shuō),“身體”結(jié)構(gòu)本身會(huì)塑造認(rèn)知和學(xué)習(xí)的方式。

“自動(dòng)駕駛”則是指一種能夠在道路上安全、有效移動(dòng)的工程系統(tǒng),其目標(biāo)是在復(fù)雜交通環(huán)境中替代或輔助人類駕駛。它需要完成環(huán)境感知、自我定位、行為決策、控制指令生成與執(zhí)行等一系列任務(wù)。這一從感知到控制的閉環(huán),在功能上與具身智能高度相似。如果將車輛視為一種“帶輪子的身體”,駕駛?cè)蝿?wù)視為身體與環(huán)境的交互,那么自動(dòng)駕駛可被理解為具身智能在特定形態(tài)(地面車輛)與應(yīng)用場(chǎng)景(道路交通)中的一種實(shí)現(xiàn)。

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兩者有何相通之處?

在感知層面,兩者都依賴多模態(tài)傳感器融合。攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、慣性測(cè)量單元和輪速計(jì)等,既是移動(dòng)機(jī)器人定位與避障的“感官”,也是自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)車道保持、障礙檢測(cè)與行人識(shí)別的基礎(chǔ)。無(wú)論是環(huán)境建圖(SLAM)還是周邊語(yǔ)義理解,其核心任務(wù)都是將稀疏、有噪聲且存在遮擋的傳感器數(shù)據(jù)融合為穩(wěn)定的世界模型。

在決策與規(guī)劃方面,兩者面對(duì)的都是連續(xù)時(shí)空中的控制問(wèn)題。行為層需處理長(zhǎng)時(shí)序策略(如通過(guò)復(fù)雜路口或跨越障礙),運(yùn)動(dòng)層則負(fù)責(zé)短時(shí)序軌跡的生成與執(zhí)行(如軌跡平滑性與動(dòng)力學(xué)可行性)。路徑規(guī)劃、模型預(yù)測(cè)控制(MPC)、采樣與優(yōu)化等方法在兩者中均被廣泛采用。

在學(xué)習(xí)與適應(yīng)方面,強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)都會(huì)應(yīng)用到。具身智能強(qiáng)調(diào)在物理世界中通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)平衡、步態(tài)或操作物體;自動(dòng)駕駛也借助學(xué)習(xí)方法應(yīng)對(duì)未知場(chǎng)景與長(zhǎng)尾決策問(wèn)題。兩者同樣面臨樣本效率低、探索風(fēng)險(xiǎn)高以及仿真到現(xiàn)實(shí)遷移的挑戰(zhàn),因此都會(huì)應(yīng)用到包括域隨機(jī)化、真實(shí)噪聲建模與領(lǐng)域自適應(yīng)等技術(shù)。

此外,兩者對(duì)系統(tǒng)的魯棒性、實(shí)時(shí)性與安全性有同等嚴(yán)格的工程要求。傳感器故障、網(wǎng)絡(luò)延遲、執(zhí)行器失效等問(wèn)題都可能破壞閉環(huán)穩(wěn)定性,冗余設(shè)計(jì)、故障檢測(cè)與降級(jí)策略、運(yùn)行時(shí)監(jiān)控等工程實(shí)踐在兩類系統(tǒng)中均屬常見(jiàn)。評(píng)估指標(biāo)也高度重合,如碰撞率、失敗次數(shù)、跟蹤誤差、任務(wù)完成率、能耗與運(yùn)行效率等,都是兩者的評(píng)估指標(biāo)。

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兩者有何差異?

對(duì)于自動(dòng)駕駛與具身智能來(lái)說(shuō),身體形態(tài)與動(dòng)力學(xué)的差異是根本區(qū)別。車輛屬于非完整自由度系統(tǒng),受輪胎摩擦與制動(dòng)能力限制,動(dòng)作執(zhí)行高度依賴車輛動(dòng)力學(xué)模型與輪胎—路面相互作用。而具身智能的研究對(duì)象可能包括多自由度或可變形機(jī)器人,如可在三維空間靈活操作的機(jī)械臂,或能在不平地形調(diào)整步態(tài)的多足機(jī)器人。這導(dǎo)致控制策略與建模重點(diǎn)不同,車輛更關(guān)注輪胎模型與路面摩擦估計(jì),而其他機(jī)器人可能需處理非線性耦合、接觸力學(xué)甚至柔性體建模。

兩者任務(wù)優(yōu)先級(jí)與交互規(guī)則也存在差異。自動(dòng)駕駛必須遵循交通法規(guī),并與其他道路使用者(行人、車輛等)遵守社會(huì)性規(guī)則,決策中需融入規(guī)則約束、可解釋性及法律責(zé)任追溯機(jī)制。具身智能則更側(cè)重物理交互的精度與可靠性,如抓取物體或在復(fù)雜地形行走,評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)更偏向任務(wù)成功率與物理性能,而非法規(guī)合規(guī)性。

兩者感知問(wèn)題的分布也有所不同。自動(dòng)駕駛需在遠(yuǎn)距離上精確感知移動(dòng)物體的軌跡并預(yù)測(cè)其意圖,對(duì)傳感器觀測(cè)范圍與時(shí)延敏感度要求極高。而某些具身智能任務(wù)(如機(jī)械臂裝配)更依賴近場(chǎng)高精度的觸覺(jué)或力覺(jué)感知,觸覺(jué)傳感器與高帶寬控制回路在這些系統(tǒng)中尤為重要。

數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注生態(tài)亦有差別。自動(dòng)駕駛可借助大量行車數(shù)據(jù)、地圖與路網(wǎng)信息,但面臨標(biāo)注規(guī)模大、隱私與合規(guī)等問(wèn)題。具身智能的數(shù)據(jù)通常更為稀缺,不同機(jī)器人形態(tài)或任務(wù)需專門采集真實(shí)交互數(shù)據(jù),因此樣本效率、仿真精度與物理模擬的逼真度尤為關(guān)鍵。

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兩者是否可以借鑒?

其實(shí)自動(dòng)駕駛與具身智能,兩者可相互借鑒之處很多,不乏有很多朋友在兩個(gè)領(lǐng)域中“跨行”時(shí),發(fā)現(xiàn)難度并不大。其實(shí)具身智能強(qiáng)調(diào)身體設(shè)計(jì)與控制策略的協(xié)同優(yōu)化,這對(duì)自動(dòng)駕駛具有啟發(fā)意義,車輛的機(jī)械結(jié)構(gòu)、懸架系統(tǒng)與傳感器布局都會(huì)影響感知性能與控制可行域。反過(guò)來(lái),自動(dòng)駕駛在安全工程、冗余架構(gòu)與大規(guī)模路測(cè)數(shù)據(jù)方面的成熟經(jīng)驗(yàn),也有助于提升具身智能在現(xiàn)實(shí)部署中的可靠性。

此外,兩者在很多任務(wù)目標(biāo)中都是相似的,很多技術(shù)也是共通的。如提升在噪聲、延遲和部分觀測(cè)條件下的決策魯棒性是兩者的共同瓶頸,不確定性估計(jì)、貝葉斯方法、魯棒控制與運(yùn)行時(shí)監(jiān)控等技術(shù)可跨領(lǐng)域引入。提高樣本效率對(duì)于兩者來(lái)說(shuō)同樣關(guān)鍵,結(jié)合模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,可減少在現(xiàn)實(shí)世界中的危險(xiǎn)試驗(yàn)。仿真到現(xiàn)實(shí)的遷移技術(shù)對(duì)兩者都極為重要,需在仿真中準(zhǔn)確建模接觸力學(xué)、傳感器噪聲與環(huán)境多樣性。

在工程流程上,兩者同樣強(qiáng)調(diào)閉環(huán)測(cè)試與分級(jí)驗(yàn)證。自動(dòng)駕駛行業(yè)普遍采用的“仿真—封閉場(chǎng)地—有限場(chǎng)景開(kāi)放道路”的分步驗(yàn)證路徑,可供具身智能部署參考。在制度設(shè)計(jì)上,自動(dòng)駕駛對(duì)合規(guī)性、日志記錄與可解釋性的要求較高,具身智能在進(jìn)入人類生活場(chǎng)景時(shí)也需加強(qiáng)這些能力。

其實(shí)無(wú)論車輛還是機(jī)器人,在與人類協(xié)作時(shí),行為的可預(yù)測(cè)性、意圖傳達(dá)與信任建立都極為重要。自適應(yīng)的反饋機(jī)制、透明的狀態(tài)提示與可控的降級(jí)策略,能顯著降低系統(tǒng)與人的摩擦,值得兩個(gè)領(lǐng)域共同重視。

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自動(dòng)駕駛與具身智能有什么關(guān)聯(lián)?

其實(shí)可以將自動(dòng)駕駛視為具身智能的一個(gè)重要分支,兩者在感知、規(guī)劃、學(xué)習(xí)與安全工程方面技術(shù)重合度高,但身體形態(tài)、任務(wù)目標(biāo)與交互環(huán)境的差異,導(dǎo)致研發(fā)與工程實(shí)踐各有側(cè)重。如果將具身智能在控制、觸覺(jué)感知與形態(tài)設(shè)計(jì)上的理解引入車輛工程,同時(shí)把自動(dòng)駕駛在規(guī)?;瘮?shù)據(jù)處理、法規(guī)合規(guī)與驗(yàn)證體系方面的經(jīng)驗(yàn)推廣至其他具身系統(tǒng),雙方均可獲益。

審核編輯 黃宇

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