自動駕駛與具身智能的感知系統有何差別？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]2025年11月5日，小鵬汽車正式發布“IRON”人形機器人，其高度擬人的步態與流暢的運動控制引發了行業廣泛關注。作為造車新勢力，小鵬此舉不僅拓展了其技術邊界，更凸顯出自動駕駛與具身智能兩大領域在技術路徑上的深度關聯。盡管兩者在感知、決策、控制的共性框架上高度相似，但仍存在系統性差異，尤其在感知層面有很大的不同。

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感知的相似點

在深入比較之前，我們應先明確“自動駕駛”與“具身智能”這兩個概念。自動駕駛是指汽車在道路環境中完成感知、決策與控制，實現從A點到B點的安全、可靠行駛。具身智能則指擁有實體身體、通過身體與環境交互來感知、學習并行動的智能體，其范疇更廣，涵蓋服務機器人、搬運機器人，以及配備多種傳感器和手腳的智能體等。兩者在感知層面都需要“看懂世界”，但在出發點、約束條件和技術側重點上存在明顯差異

無論是自動駕駛汽車還是具身智能機器人，它們感知系統所肩負的任務都是類似的，那就是將攝像頭、激光雷達等傳感器采集的原始數據，轉化為計算機能夠理解和使用的環境信息。在這一過程中，兩者都高度依賴多模態數據的采集與融合，并采用以數據驅動為核心的技術路線，來實現對目標的檢測、分割、跟蹤以及對場景的語義理解。像是卷積網絡、Transformer、時序模型與注意力機制等當前主流的深度學習技術，已成為它們從圖像、點云等數據中提取關鍵特征的共同工具。

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此外，對感知結果的不確定性進行量化與輸出，也是兩者共同的關鍵課題。系統不僅需要判斷前方“是什么”，還需給出判斷的置信度、檢測框的誤差范圍等指標，甚至要將這種不確定性清晰地傳遞給后續的預測與規劃模塊。因此，諸如不確定性建模、時序信息融合、數據關聯、對未知類別樣本的識別，以及在線的自適應學習等問題，都是兩者必須攻克的技術難點。兩者的開發流程也高度一致，都需要經歷數據采集、標注與自監督學習、模型訓練、仿真與離線測試、線上小規模驗證等流程，最終走向規模化部署。

感知的不同點

雖然兩者在技術基礎上有重合，但在“為何感知”和“感知后做什么”的本質問題上存在區別，導致設計與實現的優先級迥然不同。

自動駕駛的感知任務高度聚焦于“安全”與“確定性”，車輛需要知道自己在哪個車道、前方是否有車、行人是否有穿行意圖等，所有輸出都必須滿足極高的可靠性要求，容錯率極低。這意味著其感知系統在冗余設計、傳感器可靠性、時間同步、硬實時性、功能安全（如滿足ISO 26262/ASIL標準）等方面都有嚴格的標準。換言之，自動駕駛的感知不僅追求高精度，還必須具備可解釋性、可驗證性，并在罕見卻危險的極端場景下保持可控。

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具身智能的感知則更側重于“適應性”與“交互能力”。像是家用服務機器人可能不需要厘米級的車道線定位，但必須理解物體的可抓取性、靠近物體時的觸覺反饋，以及在復雜家庭環境中如何探索與學習。具身智能強調“感知-行動-感知”的閉環循環，感知結果直接驅動探索與學習策略，系統會主動調整傳感器視角或身體姿態以獲取更有價值的信息（即主動感知）。因此，具身智能更關注自我本體感知、觸覺/力覺、多關節狀態估計、交互式學習，以及從少量交互中快速學習的能力。

從數據維度看，自動駕駛主要依賴前裝傳感器（如車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達），并擁有海量的車路場景數據；具身智能的數據則更為分散和稀缺，需要在真實交互中在線生成訓練樣本，或依賴模擬器進行大量交互訓練。

兩者的技術側重點在哪里？

自動駕駛是將“安全、穩定、可驗證”放在首位；具身智能則更重視“通用性、交互性與學習能力”。在自動駕駛感知中，更關注的是如何通過多傳感器冗余降低單點失效風險、如何實現嚴格的時間同步與標定以保證數據一致性、如何結合定位與高精地圖實現可靠定位、如何構建低延遲高可靠的檢測與跟蹤管線，以及如何為異常或未知場景設計安全策略（如降級處理、安全停車）。鳥瞰圖表示、傳感器幾何校正、運動補償、點云去畸變、雷達多路徑與多普勒信息利用、傳感器融合策略等，都是自動駕駛行業經常會討論的技術。此外，可解釋性、可觀測性、功能安全與形式化驗證等在車規級系統中也極為重要。

具身智能的感知則更側重于在線學習與交互的機制，包括如何構建任務驅動的表征、如何利用自監督學習從大規模未標注數據中學習有用特征、如何設計主動探索策略以提高樣本效率、如何通過模擬器進行大規模交互訓練并縮小Sim-to-Real差距，以及如何將語言、視覺、觸覺等多模態信息整合到統一的世界模型或可抓取性模型中，以支持復雜操作。具身智能也更依賴強化學習、元學習、少樣本學習與基于模型的規劃等技術，以實現從交互中快速適應新任務。

為何汽車企業能較容易地部署具身智能的某些能力

既然具身智能更偏向機器人學，為何汽車公司反而更容易將其落地？汽車本身就是一個移動的、配備多種傳感器與執行器的“具身平臺”。車輛擁有高質量的定位系統、慣性測量單元、車輪里程計、攝像頭、雷達、激光雷達（部分車型）、線控轉向與制動等，這構成了機器人所需的核心身體要素。相比從零開始研發人形機器人或家務機器人，汽車公司具備更成熟的硬件平臺、強大的傳感器采購與集成能力，以及豐富的整車實時控制經驗。

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車企還擁有大規模真實數據與車隊運營能力。具身智能的許多學習方法需要大量交互數據進行訓練或微調，而汽車廠商的車隊（包括測試車、量產車與聯網車）能夠提供穩定的數據采集渠道，使其能夠在真實環境中快速收集稀有場景、邊緣案例與長期運行數據，這是實驗室小型機器人難以比擬的優勢。

車企更具備強大的工程化與安全管線。將學習模型部署到車輛上并非簡單嵌入電子控制單元即可，而是需要經過功能安全評估、冗余設計、在線監控、OTA升級流程與供應鏈管理等一系列流程。車企在這些方面已有成熟流程，能夠將具身智能的新功能逐步納入車規化流程。

從經濟動力與生態協同方面看，汽車產業鏈上有大量零部件供應商、感知與計算模塊供應商、云服務與地圖公司，這使得車企在集成新能力時可以橫向調用現有技術或通過合作快速落地。與其從頭打造通用家用機器人平臺，將具身智能概念嫁接到已具備“身體”的汽車平臺上，商業回報更明確，監管路徑也更清晰。

最后的話

自動駕駛與具身智能其實在感知技術上有深厚的相似性，但在實現的優先級與系統約束上存在差異顯著。自動駕駛強調可靠性、冗余與可驗證性，擅長在工程化管控下將復雜系統轉化為可運營的產品；具身智能則強調交互能力、在線學習與任務泛化，擅長在不確定的開放環境中通過身體動作與環境共同學習。這兩條技術路徑看似分道揚鑣，實則互為鏡像。