Embodied AI: From LLMs to World Models
作者: Tongtong Feng, Xin Wang, Yu-Gang Jiang, Wenwu Zhu
分类: cs.AI, cs.CL, cs.RO
发布日期: 2025-09-24
备注: Accepted by IEEE CASM
💡 一句话要点
综述性研究：探索具身智能中LLM与世界模型的融合，以实现更强的物理世界交互能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 大型语言模型 世界模型 多模态学习 机器人 物理世界交互 通用人工智能
📋 核心要点
- 现有具身智能方法在复杂物理环境中的推理和交互能力有限，难以实现通用人工智能。
- 本文探讨了利用大型语言模型（LLM）和世界模型（WM）来增强具身智能，实现更高级的认知和交互能力。
- 通过结合LLM的语义理解和WM的物理世界建模，有望在现实场景中实现更智能、更自主的具身智能系统。
📝 摘要（中文）
具身智能（Embodied AI）是一种实现通用人工智能（AGI）的智能系统范式，是各种应用的基础，并推动着从网络空间到物理系统的演进。大型语言模型（LLM）和世界模型（WM）的最新突破引起了人们对具身智能的广泛关注。一方面，LLM通过语义推理和任务分解来增强具身智能，将高级自然语言指令和低级自然语言动作引入到具身认知中。另一方面，WM通过构建外部世界的内部表示和未来预测来增强具身智能，促进符合物理定律的具身交互。因此，本文全面探讨了具身智能的文献，从基础到高级，涵盖了LLM驱动和WM驱动的工作。特别地，我们首先介绍了具身智能的历史、关键技术、关键组件和硬件系统，并从单模态到多模态的角度讨论了其发展。然后，我们仔细研究了具身智能的两个新兴领域，即基于LLM/多模态LLM（MLLM）的具身智能和基于WM的具身智能，细致地描述了它们在端到端具身认知和物理定律驱动的具身交互中不可或缺的作用。在上述进展的基础上，我们进一步分享了我们对联合MLLM-WM驱动的具身智能架构必要性的见解，阐明了其在物理世界中实现复杂任务的深远意义。此外，我们还研究了具身智能的代表性应用，展示了其在现实场景中的广泛适用性。最后但并非最不重要的一点是，我们指出了具身智能未来值得进一步研究的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能系统在处理复杂任务时，面临着理解高级指令、进行有效推理以及与物理世界进行符合物理规律的交互等挑战。传统的具身智能方法往往依赖于预定义的规则或简单的强化学习，难以适应复杂多变的环境，泛化能力较弱。因此，如何构建能够理解自然语言指令、进行有效推理并与物理世界进行自然交互的具身智能系统是一个重要的研究问题。
核心思路：本文的核心思路是结合大型语言模型（LLM）和世界模型（WM）的优势，构建一个更强大的具身智能系统。LLM负责理解高级指令、进行任务分解和生成行动策略，而WM负责构建物理世界的内部表示、预测未来状态和进行物理规律推理。通过LLM和WM的协同工作，可以实现更高级的认知和交互能力。
技术框架：本文提出的技术框架是联合MLLM-WM驱动的具身智能架构。该架构包含以下主要模块：1) 多模态输入模块，用于接收来自环境的视觉、听觉等多种模态的信息；2) MLLM模块，用于理解自然语言指令、进行任务分解和生成行动策略；3) WM模块，用于构建物理世界的内部表示、预测未来状态和进行物理规律推理；4) 行动执行模块，用于将行动策略转化为具体的物理动作。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了联合MLLM-WM驱动的具身智能架构。与传统的具身智能方法相比，该架构能够更好地理解高级指令、进行有效推理并与物理世界进行自然交互。MLLM负责高层次的语义理解和任务规划，WM负责低层次的物理世界建模和预测，两者协同工作，可以实现更强大的具身智能系统。
关键设计：在MLLM模块中，可以采用预训练的多模态语言模型，并针对具身智能任务进行微调。在WM模块中，可以采用基于神经网络的变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）来构建物理世界的内部表示。损失函数可以包括重构损失、预测损失和物理规律约束损失等。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务和环境进行调整。
📊 实验亮点
由于是综述性文章，没有具体的实验结果。但是，文章强调了结合MLLM和WM的具身智能架构的必要性，并阐明了其在物理世界中实现复杂任务的深远意义。未来的研究可以基于此架构，设计具体的实验来验证其有效性，并与其他基线方法进行比较，以评估其性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、智能家居等领域。例如，在机器人领域，可以利用该技术开发出能够理解人类指令、自主完成复杂任务的智能机器人。在自动驾驶领域，可以利用该技术提高自动驾驶系统的环境感知和决策能力，从而提高驾驶安全性和舒适性。在智能家居领域，可以利用该技术开发出能够理解用户需求、提供个性化服务的智能家居系统。
📄 摘要（原文）
Embodied Artificial Intelligence (AI) is an intelligent system paradigm for achieving Artificial General Intelligence (AGI), serving as the cornerstone for various applications and driving the evolution from cyberspace to physical systems. Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) and World Models (WMs) have drawn significant attention for embodied AI. On the one hand, LLMs empower embodied AI via semantic reasoning and task decomposition, bringing high-level natural language instructions and low-level natural language actions into embodied cognition. On the other hand, WMs empower embodied AI by building internal representations and future predictions of the external world, facilitating physical law-compliant embodied interactions. As such, this paper comprehensively explores the literature in embodied AI from basics to advances, covering both LLM driven and WM driven works. In particular, we first present the history, key technologies, key components, and hardware systems of embodied AI, as well as discuss its development via looking from unimodal to multimodal angle. We then scrutinize the two burgeoning fields of embodied AI, i.e., embodied AI with LLMs/multimodal LLMs (MLLMs) and embodied AI with WMs, meticulously delineating their indispensable roles in end-to-end embodied cognition and physical laws-driven embodied interactions. Building upon the above advances, we further share our insights on the necessity of the joint MLLM-WM driven embodied AI architecture, shedding light on its profound significance in enabling complex tasks within physical worlds. In addition, we examine representative applications of embodied AI, demonstrating its wide applicability in real-world scenarios. Last but not least, we point out future research directions of embodied AI that deserve further investigation.