Toward Embodied AGI: A Review of Embodied AI and the Road Ahead
作者: Yequan Wang, Aixin Sun
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-20
💡 一句话要点
提出系统分类以推动具身人工智能的发展
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身人工智能 通用人工智能 机器人技术 系统分类 能力层级 技术框架 认知能力
📋 核心要点
- 现有的具身AI系统在实现通用人工智能方面面临多重挑战，尤其是在能力层级的提升上。
- 本文提出了一个系统的具身AGI分类法，涵盖五个层级，并为实现更高层级的能力提供了关键组件的概述。
- 通过构建L3+机器人大脑的概念框架，本文为未来的技术探索奠定了基础，推动了具身AI的发展。
📝 摘要（中文）
具身人工智能（Embodied AI）常被视为实现通用人工智能（AGI）的关键。随着机器人技术和基础AI模型的进步，我们正处于一个新的时代，具身AI系统日益普及。本文通过建立一个涵盖五个层级（L1-L5）的具身AGI系统分类法，回顾了现有研究及其在基础阶段（L1-L2）面临的挑战，并概述了实现更高能力（L3-L5）所需的关键组件。在此基础上，提出了一个L3+机器人大脑的概念框架，为未来探索提供了技术展望和基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决具身人工智能在实现通用人工智能过程中面临的层级能力不足的问题。现有方法在能力提升和系统分类方面存在不足，缺乏系统性的框架。
核心思路：论文的核心思路是通过建立一个五层级的具身AGI分类法，系统性地分析和归纳现有研究，明确不同层级的关键组件和能力要求，以此推动具身AI的发展。
技术框架：整体架构分为五个层级（L1-L5），每个层级对应不同的能力和技术要求。L1-L2为基础层级，主要关注感知和基本动作；L3-L5则涉及更复杂的认知和决策能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了具身AGI的系统分类法，这一方法为理解和提升具身AI的能力提供了新的视角，与现有方法相比，更加系统和全面。
关键设计：在设计上，论文强调了各层级之间的相互关系和依赖性，提出了相应的技术组件和能力要求，确保每个层级的实现都能为下一个层级打下基础。
📊 实验亮点
本文提出的具身AGI分类法为理解和提升具身AI能力提供了新的框架，尤其在L3+层级的机器人大脑概念上，展现了显著的技术前瞻性。通过系统分析，明确了不同层级的关键组件，为未来的研究指明了方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、智能家居等，具身AI的进步将推动这些领域的技术创新和应用普及。未来，具身AGI的实现可能会改变人机交互的方式，提高机器的自主性和智能水平，带来更高效的工作和生活方式。
📄 摘要（原文）
Artificial General Intelligence (AGI) is often envisioned as inherently embodied. With recent advances in robotics and foundational AI models, we stand at the threshold of a new era-one marked by increasingly generalized embodied AI systems. This paper contributes to the discourse by introducing a systematic taxonomy of Embodied AGI spanning five levels (L1-L5). We review existing research and challenges at the foundational stages (L1-L2) and outline the key components required to achieve higher-level capabilities (L3-L5). Building on these insights and existing technologies, we propose a conceptual framework for an L3+ robotic brain, offering both a technical outlook and a foundation for future exploration.