具身智能作为AI领域的一个重要分支，正逐渐从实验室走向商业应用，那么，它对物流的智慧化将产生什么样的影响呢？

  所谓具身，指的是依附于真实世界的物理实体，类似于人或者动物需要一个肉体，去认识世界、探索世界，并通过与环境的交互去影响世界；所谓智能，指的是具备感知、认知、推理、决策、持续迭代的能力。

  那么具身智能可以形象地说，是“长了身体的智能”，其独特的自主感知、学习和多模态融合等特点，使其成为AI发展新方向，也使其成为未来科技发展的重要方向。

  具身智能认为智能行为不仅依赖大脑的思考，还一定要通过与物理环境的交互来进行学习和决策，最后通过感知将执行的结果反馈到大脑，形成闭环，构成一个智能体。

  具身智能最突出的两大特点是自主学习能力与多模态融合，前者突出自主感知物理世界，通过与环境的互动不断学习和积累经验，而不是被动地等待数据投喂；后者强调实现视觉、听觉、触觉等多种感知能力的深层次地融合，提升其在复杂环境中的适应性和交互体验。

  具身智能在包含AI大模型驱动任务规划的具身“大脑”之外，还拥有以数据驱动的端到端技能执行具身“小脑”，能够灵活应对多变的环境，而不是仅仅执行固定的、预设的程序。

  具身智能机器人的种类多种多样，需要到逼真的环境中去验证各类算法，而一些仿真平台为此提供了虚拟的仿真场景。具身智能机器人产品能同时结合场景几何信息与物体的语义信息，完成高数据效率的行为学习训练——相对于传统的算法，效率提升20倍以上。

  具身智能正朝着一个宏伟的目标迈进——开发出具备超越人类智能的机器人，使其理解并完成有一定复杂度的任务。

  具身智能作为AI与机器人技术深度结合的产物，近年来非常关注，正逐渐从实验室走向商业应用。

  具身智能自主学习能力，使其能够更好地适应不一样的环境和任务。具备理解力、交互力、规划能力等，能够更好地理解人类的意图和需求，从而更高效地完成各种任务。

  具身智能应用方面，技术的突破与多样性带来了丰富的视角，但是，只有拥有强大的泛化能力，具身智能技术才能适应任何任务场景，具备真正的“可用性”。从技术角度说，须以大量数据支撑具身智能模型泛化能力，未来将设计数据集的系列标准，为模型泛化保驾护航。

  我国在AI方面有深厚的技术底子以及相当积极的创业氛围，适合具身智能初创企业未来的发展。国内无人驾驶等几轮AI技术浪潮的创业经验，可以给具身智能勇于探索商业模式的公司提供借鉴，还有供应链、产业链完整成熟，制造优势领先，都满足了具身智能初创企业的成长需求，许多有突出贡献的公司也在布局具身智能，宁德时代联创就出手了一家具身智能公司。

  北京亦庄的国家地方共建具身智能机器人创新中心，作为引领具身智能技术突破与产业协同的关键平台，专注于解决发展具身智能机器人关键共性技术问题，创建繁荣的具身智能产业生态体系。

  从技术角度说，目前机器人大脑层面的技术已趋向成熟，能进行任务理解及规划，而以小脑为核心的具身模型技术路径尚未定型，为此，全球有近百家人形机器人公司，商业化均未取得实质突破。

  具身智能需要依靠智能体进行信息交换与学习，这就突出硬件的重要性，并且就目前来说，还没形成较完善的供应链。在具身智能的应用落地上，场景门类存在跨度，所以有关技术和经验没有办法进行复用，要坚持与产业深度结合，技术创新和产业落地双轮驱动。

  从应用角度说，纯软件的路径很难走通，因为涉及和主机厂的复杂交互，以及数据层面的隔阂，导致模型优化受限，因此，特斯拉、理想等主机厂自己下场实现具身智能应用的落地，总体发展的相对较快。

  目前，具身智能的通用泛化距要求还有距离，整个赛道处于萌芽期，可以首先以单一场景，单一任务为主，在单一场景中率先优化泛化能力，后续降维切入其他场景，形成正向数据反馈优化产品功能。

  毫无疑问，具身智能的应用前景广阔，但深入产业观察，理想和现实仍有相当大的差距，技术上的难题任旧存在，伦理和安全问题还需要研究，未来行业的挑战是量产和交付。

  总体来说，具身智能需要丰富的应用场景支撑，而物流，特别是快递的终端应用市场庞大，无论是人口基数、快递件量、还是场景丰富度，乃至购买力，都处于全球领先。

  智慧物流是具身智能技术商业化落地的理想合作伙伴，如上所述，具身智能的关键词是“通用”和“泛化”，要在高训练效率的基础上，实现更高的泛化性，而物流具备丰富多样的，庞大的场景，数据价值大，从而形成以更高效的训练效率去完成较复杂的任务。

  也就是说具身智能一个重要任务是要把产品搬到场景里去，解决上一代机器人解决不了的事情，物流领域有能力，也有需求提供支持。快递物流头部企业可与具身智能企业共创一些功能，训练其学习一些高度非标场景的操作，从而极大提升具身智能技术的泛化性。

  具身智能硬件的开发与完善，一定要通过用户场景落地方面的反馈，从而迭代，快递行业，对于机器人应用有了一定的积累，能够在一定程度上帮助其快速搭建产业链。

  快递物流中，分拣是十分重要的环节，目前自动分拣已完成布局，但对于易碎，柔软的物体的分拣还不理想，具身智能更注重触觉模型，这就可解决物流分拣中对易碎件、超薄件、柔性物体的处理问题。

  大多数模型主要是依靠视觉，但光靠视觉是无法适应末端执行的多样性的，这时候触觉的数据反馈就非常非常重要。而具身智能中，触觉大模型能处理更加精细的任务，如何在分拣中使易碎品，易变形品，让机器人既能抓起来，又不破坏的外形，这就是触角模型要完成的任务。

  拥有具身智能的产品，利用触觉、力觉、力矩觉等多传感器的融合，可在复杂环境下实现复杂操作，接触后，执行器对力学会做出的精准反馈。

  如果应用了具身智能，可以适配夹起鸡蛋、豆腐等需要精细力控的场景，还可以完美复制五指灵巧人手功能，从而更像人手一样对仓储中各式各样的物体进行稳定、精准抓取，当然，触觉还会弥补视觉在被遮挡、在盲区操作以及抓取柔性物体的困难。

  对具身智能领域的深刻洞察，前瞻性思考，融入物流的智慧化都是不错的选择。具身智能对机器人的影响很重要，而机器人，是仓储物流，快递物流，工厂物流的重要基础。

  据悉，多家头部快递公司都创建了研发机构，各色机器人是其主要研发方向，而具身智能技术的引入，将使这一研发扩大应用范用，达到更高水平。龙头物流公司，包括物流装备企业可通过自主研发机器人的方式切入具身智能赛道。这些对物流智慧化都有着正面影响。