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标题: 面向真实世界交互的具身智能体：多模态强化学习与大模型融合方法 [打印本页]

作者: admin 时间: 2025-9-7 23:19
标题: 面向真实世界交互的具身智能体：多模态强化学习与大模型融合方法
面向真实世界交互的具身智能体：多模态强化学习与大模型融合方法

引言

具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能领域的重要分支，强调感知-思考-行动闭环，通过真实或虚拟身体与环境互动来实现智能。当前，如何使具身智能体具备多模态感知（视觉、听觉、触觉等）并进行高效决策，是一项前沿且复杂的研究课题。
本文将从具身智能的多模态感知融合、决策机制构建入手，分析其面临的关键技术挑战，并结合一个PyTorch代码实例，展示感知与决策的一体化管线，最后展望未来发展方向。

<hr>一、具身智能的核心概念与技术架构

1.1 什么是具身智能？

具身智能指的是一种体现在物理环境中，能够进行感知、理解、学习并执行行为的智能体系统。其典型代表包括：

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