从 AlphaGo 的棋盘到智能搬运机器人，具身智能正重构虚实边界。海豚之星等企业通过多模态感知、动态决策与群体智能技术，将工业机器人从 “执行工具” 升级为 “认知主体”。未来，随着 5G、AI 大模型与数字孪生的深度融合，具身智能将推动制造业向“自主化、柔性化、低碳化”跃迁，开启工业 4.0 的新篇章。

一.具身智能的演进：

从符号主义到物理实体的认知跃迁

机器人学的奠基与符号主义困境

1950 年，被称为“AI之父”的英国计算机科学家图灵（Alan Mathison Turing）在其论文《计算机器与智能》中，首次提出具身智能的设想。世界上首台采用了人工智能学的移动机器人叫Shakey，由查理·罗森（Charlie Rosen）领导的美国斯坦福研究所（现在称之为SRI国际）于 1956-1972 年研制而出，通过无线通信系统由两台计算机控制，但当时的计算机运算速度非常缓慢，导致 Shakey需要数小时的时间来感知和分析环境，并规划行动路径。

受限于硬件与算法，早期机器人技术停留在符号主义框架下——通过预设规则实现简单动作，这种“感知-规划-执行”的串行架构在动态环境中表现出显著缺陷，面对复杂多变的现实世界显得力不从心，暴露了符号系统对环境适应性的不足。

于是，学者们开始反思传统符号主义人工智能的局限性，逐渐意识到智能与身体、环境有着紧密联系，不能仅仅依靠抽象的符号运算。

行为主义的突破与具身化觉醒

1986年，行为主义机器人学的先驱罗德尼·布鲁克斯从控制论角度出发，指出传统的符号主义人工智能过于依赖复杂的推理系统，而忽视了身体与环境的互动对智能行为的关键作用。他提出了行为式机器人概念，强调去除表征，推动具身智能以行为为核心发展，认为智能是具身化（Embodied）和情境化（Contextualized）的。这一理论为具身智能奠定了基础，并开始影响当时的机器人学领域。
1991年，布鲁克斯提出了“行为智能”（Behavior-Based AI），认为智能系统应直接通过与环境互动来体现其高度的适应性，而非依赖内部模型。这一突破性工作成为具身智能的一个里程碑，引导研究者从计算能力转向身体与环境的交互，推动了机器人在适应性和环境交互方面的创新发展。
20世纪90年代，美国麻省理工学院成功研制出了名为Genghis的六足仿生机器人，可以依靠传感器反馈实现自适应行走，这是世界上第一台具备机器感知、推理、增强学习和自主行为能力的人工智能机器人。这一成就标志着人工智能机器人技术的一个重要里程碑。

工业 4.0 与虚实融合的临界点

在21世纪初，具身智能的研究逐渐深入，并扩展到人类智能领域。研究者们提出了基于感知、动作和环境相互作用的具身认知模型，以更好地理解人类的认知过程。同时，类人机器人和仿生机器人领域的技术进展进一步推动了具身智能的应用，使机器人能够更真实地应对复杂物理环境中的挑战。
进入2010年代，随着深度学习和机器学习技术的迅猛发展，具身智能进入了新阶段。研究者将深度学习技术与具身智能结合，通过深度强化学习赋予机器人自我探索和适应性行为的能力，使其能够在未知环境中进行自我学习。2011年德国工业 4.0 战略提出 “信息物理系统”（CPS），要求物理实体与数字模型深度融合，机械臂等工业机器人向具身智能寻求转型，以适应复杂多变的工业生产需求。

具身智能的爆发：从 AlphaGo 到物理实体

到2020年代，具身智能已成为人工智能和机器人学的重要研究方向。2016 年 AlphaGo 战胜李世石，标志着深度学习在抽象决策领域的突破。但围棋属于 “封闭环境”，而具身智能需解决开放环境中的物理交互。
2024年3月，OpenAI与Figure公司合作推出了Figure 01人形机器人，展现了具身智能在理解、判断和自我评估方面的前沿进展。同年10月，具身小脑模型被列入人工智能十大前沿技术趋势之一，标志着具身智能正在进一步结合多模态感知系统、仿生设计和大模型技术，使机器人具备更接近人类的自适应性和决策能力，推动人机协作迈向新的未来。

2025年，“具身智能”首次被写入政府工作报告，成为未来产业发展的重点方向之一。

二.无人叉车的技术突破：动态避障与多机协作的具身化实践

具身智能领域蕴含着巨大的市场潜力和发展机遇，随着技术的不断成熟、应用的不断拓展，具身智能产品将在智能制造、智能家居、智慧医疗、智能服务等多个领域发挥重要作用。
工厂、车间是机器人最早也是最成熟的应用场景之一。传统工业机器人（机械臂）早在汽车制造、电子装配等领域广泛使用，但它们多是固定位置的专用设备。而具身智能的加入，有望承担更多灵活多变的生产任务，充当“工厂里的通用工人”。仓库、物流中心则是当前具身智能商业化最前沿的战场之一，电子商务的繁荣让仓储分拣的自动化需求剧增，传统的固定传送带和AGV小车已无法完全满足灵活性要求，这催生了一批可以在仓库中自由活动、执行搬运任务的通用机器人。
作为具身智能领域先行者，海豚之星AiTEN以自主研发的认知决策技术为核心，突破智能机器人自主感知与动态决策难题。旗下MP10s、Ape15等多款无人叉车已在智能制造、智慧物流等场景广泛应用。企业始终聚焦“技术+场景”双轮驱动，通过AI大模型与机器人深度融合，打造从算法研发到产业落地的全链条生态。

动态避障：从被动响应到主动认知

无人叉车在运行过程中需要对环境进行感知，海豚之星AiTEN的搬运机器人采用多模态异构传感器融合技术，能对环境信息进行感知，并通过模型计算进而对环境进行认知推演，大大的提高了对动态非结构化场景的适应能力。

叉尖传感器与货物到位传感器相互协调，能够将精度控制在±10mm以内。

此外，海豚之星AiTEN的机器人基本都支持平面360°安全停障和正向立体避障，还可支持识别低矮/悬空障碍物检测，具备叉尖碰撞检测，急停开关和包裹防撞条，符合CE认证。

多机协作：从单机自动化到群体智能

通过大模型基座支持的中央控制系统可对搬运机器人进行数据分析和远程控制，海豚之星AiTEN的软件平台，就人工智能计算支持下，实现任务自动分配和调度，全面提升内部物流管理，支持与多种设备和系统的兼容，轻松实现与现有基础设施的无缝集成， 同时支持实时路径规划和多台机器人的协同作业，避免拥堵和冲突，提升操作效率并优化工作流程。

某3C电子行业客户通过引入AiTEN机器人AR15及智能调度系统，优化了内部物流体系，降低了物流成本，提高了生产协同性，产品整体周转时间缩短，保障了产品高质量、大规模的生产需求。

三.结语

从 AlphaGo 的棋盘到智能搬运机器人，具身智能正重构虚实边界。海豚之星等企业通过多模态感知、动态决策与群体智能技术，将工业机器人从 “执行工具” 升级为 “认知主体”。未来，随着 5G、AI 大模型与数字孪生的深度融合，具身智能将推动制造业向“自主化、柔性化、低碳化”跃迁，开启工业 4.0 的新篇章。