大模型驱动的具身智能是人工智能领域的一个新兴前沿方向，它将大模型的感知、推理和逻辑思维能力与具身智能相结合，旨在提升机器人在复杂环境中的任务执行能力。
具身智能强调机器人通过与环境的交互来学习和适应，而大模型则为这种交互提供了强大的知识背景和泛化能力。例如，大语言模型（LLM）和视觉 – 语言模型（VLM）能够在理解自然语言指令和视觉场景的基础上，为机器人生成任务规划和决策策略，显著提升了机器人在复杂任务中的表现。
报告指出，大模型在具身智能中的应用主要集中在环境感知、任务规划、基础策略、奖励函数和数据生成五个方面。在环境感知方面，大模型能够从多模态输入中提取有用信息，帮助机器人更好地理解周围环境。
在任务规划中，大模型通过思维链和逻辑推理能力，将复杂任务分解为可执行的子任务，从而提高任务的成功率。例如，大模型可以将“倒牛奶”这一任务分解为“拿牛奶”、“拧开盖子”和“倒牛奶”等步骤。
在基础策略方面，大模型可以作为策略的初始状态，通过少量数据微调后直接输出动作，减少对专家数据的依赖。此外，大模型还可以生成奖励函数和数据，为强化学习和模仿学习提供支持。
然而，大模型驱动的具身智能仍面临诸多挑战。首先，大模型在特定具身任务中的适应性有待提高，例如在精确操作和运动控制方面仍需进一步优化。其次，大模型的输出需要与人类偏好对齐，以确保机器人执行的动作符合人类的期望。
此外，具身策略的跨域泛化能力、多智能体协作以及决策实时性等问题也是当前研究的难点。未来的研究方向可能包括构建统一的具身数据平台、开发通用的具身数据表征、提升具身策略的鲁棒性和可控性，以及推动大模型的轻量化应用。
