自動駕駛與具身智能技術上有什么共性及差異？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在人工智能與機器人技術蓬勃發展的今天，“具身智能”與“自動駕駛”作為兩個備受矚目的領域，既在核心思想上同根同源，又在技術落地上各具特色。理解它們“是什么”、“為何相似”以及“有何不同”，不僅有助于把準技術脈搏，更能為跨領域的創新提供清晰的路線圖。

什么是“具身智能”與“自動駕駛”？

“具身智能”指的是智能體不僅具備抽象思考能力，還擁有一個物理意義上的身體。這個身體帶來力學約束、特定的傳感器布局與執行器能力，“智能”必須在這樣的物理限制下，實現感知、決策與動作的閉環。具身智能的研究對象涵蓋雙足機器人、四足機器人、機械臂、無人機等，其核心目標是如何將感知與行動緊密結合，使智能在“身體”中形成。也就是說，“身體”結構本身會塑造認知和學習的方式。

“自動駕駛”則是指一種能夠在道路上安全、有效移動的工程系統，其目標是在復雜交通環境中替代或輔助人類駕駛。它需要完成環境感知、自我定位、行為決策、控制指令生成與執行等一系列任務。這一從感知到控制的閉環，在功能上與具身智能高度相似。如果將車輛視為一種“帶輪子的身體”，駕駛任務視為身體與環境的交互，那么自動駕駛可被理解為具身智能在特定形態（地面車輛）與應用場景（道路交通）中的一種實現。

兩者有何相通之處？

在感知層面，兩者都依賴多模態傳感器融合。攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、慣性測量單元和輪速計等，既是移動機器人定位與避障的“感官”，也是自動駕駛實現車道保持、障礙檢測與行人識別的基礎。無論是環境建圖（SLAM）還是周邊語義理解，其核心任務都是將稀疏、有噪聲且存在遮擋的傳感器數據融合為穩定的世界模型。

在決策與規劃方面，兩者面對的都是連續時空中的控制問題。行為層需處理長時序策略（如通過復雜路口或跨越障礙），運動層則負責短時序軌跡的生成與執行（如軌跡平滑性與動力學可行性）。路徑規劃、模型預測控制（MPC）、采樣與優化等方法在兩者中均被廣泛采用。

在學習與適應方面，強化學習、模仿學習與遷移學習等技術都會應用到。具身智能強調在物理世界中通過試錯學習平衡、步態或操作物體；自動駕駛也借助學習方法應對未知場景與長尾決策問題。兩者同樣面臨樣本效率低、探索風險高以及仿真到現實遷移的挑戰，因此都會應用到包括域隨機化、真實噪聲建模與領域自適應等技術。

此外，兩者對系統的魯棒性、實時性與安全性有同等嚴格的工程要求。傳感器故障、網絡延遲、執行器失效等問題都可能破壞閉環穩定性，冗余設計、故障檢測與降級策略、運行時監控等工程實踐在兩類系統中均屬常見。評估指標也高度重合，如碰撞率、失敗次數、跟蹤誤差、任務完成率、能耗與運行效率等，都是兩者的評估指標。

兩者有何差異？

對于自動駕駛與具身智能來說，身體形態與動力學的差異是根本區別。車輛屬于非完整自由度系統，受輪胎摩擦與制動能力限制，動作執行高度依賴車輛動力學模型與輪胎—路面相互作用。而具身智能的研究對象可能包括多自由度或可變形機器人，如可在三維空間靈活操作的機械臂，或能在不平地形調整步態的多足機器人。這導致控制策略與建模重點不同，車輛更關注輪胎模型與路面摩擦估計，而其他機器人可能需處理非線性耦合、接觸力學甚至柔性體建模。

兩者任務優先級與交互規則也存在差異。自動駕駛必須遵循交通法規，并與其他道路使用者（行人、車輛等）遵守社會性規則，決策中需融入規則約束、可解釋性及法律責任追溯機制。具身智能則更側重物理交互的精度與可靠性，如抓取物體或在復雜地形行走，評價標準更偏向任務成功率與物理性能，而非法規合規性。

兩者感知問題的分布也有所不同。自動駕駛需在遠距離上精確感知移動物體的軌跡并預測其意圖，對傳感器觀測范圍與時延敏感度要求極高。而某些具身智能任務（如機械臂裝配）更依賴近場高精度的觸覺或力覺感知，觸覺傳感器與高帶寬控制回路在這些系統中尤為重要。

數據收集與標注生態亦有差別。自動駕駛可借助大量行車數據、地圖與路網信息，但面臨標注規模大、隱私與合規等問題。具身智能的數據通常更為稀缺，不同機器人形態或任務需專門采集真實交互數據，因此樣本效率、仿真精度與物理模擬的逼真度尤為關鍵。

兩者是否可以借鑒？

其實自動駕駛與具身智能，兩者可相互借鑒之處很多，不乏有很多朋友在兩個領域中“跨行”時，發現難度并不大。其實具身智能強調身體設計與控制策略的協同優化，這對自動駕駛具有啟發意義，車輛的機械結構、懸架系統與傳感器布局都會影響感知性能與控制可行域。反過來，自動駕駛在安全工程、冗余架構與大規模路測數據方面的成熟經驗，也有助于提升具身智能在現實部署中的可靠性。

此外，兩者在很多任務目標中都是相似的，很多技術也是共通的。如提升在噪聲、延遲和部分觀測條件下的決策魯棒性是兩者的共同瓶頸，不確定性估計、貝葉斯方法、魯棒控制與運行時監控等技術可跨領域引入。提高樣本效率對于兩者來說同樣關鍵，結合模型驅動與數據驅動方法，可減少在現實世界中的危險試驗。仿真到現實的遷移技術對兩者都極為重要，需在仿真中準確建模接觸力學、傳感器噪聲與環境多樣性。

在工程流程上，兩者同樣強調閉環測試與分級驗證。自動駕駛行業普遍采用的“仿真—封閉場地—有限場景開放道路”的分步驗證路徑，可供具身智能部署參考。在制度設計上，自動駕駛對合規性、日志記錄與可解釋性的要求較高，具身智能在進入人類生活場景時也需加強這些能力。

其實無論車輛還是機器人，在與人類協作時，行為的可預測性、意圖傳達與信任建立都極為重要。自適應的反饋機制、透明的狀態提示與可控的降級策略，能顯著降低系統與人的摩擦，值得兩個領域共同重視。

自動駕駛與具身智能有什么關聯？

其實可以將自動駕駛視為具身智能的一個重要分支，兩者在感知、規劃、學習與安全工程方面技術重合度高，但身體形態、任務目標與交互環境的差異，導致研發與工程實踐各有側重。如果將具身智能在控制、觸覺感知與形態設計上的理解引入車輛工程，同時把自動駕駛在規?；瘮祿幚?、法規合規與驗證體系方面的經驗推廣至其他具身系統，雙方均可獲益。