**摘要:**具身智能体指能够根据指令完成某种或多种任务并且具备与物理环境交互能力的智能实体。其在服务机器人、智能教育、辅助医疗等领域具有巨大的潜在应用,是实现通用机器人的重要途径之一。随着多模态大模型的发展,具身智能体具备了更强的语言理解、推理判断和环境感知能力,极大地推动了该领域的发展。近年来,具身智能体领域涌现出许多优秀的研究工作,但缺乏系统的调查评述。为了帮助研究者更全面地了解这一领域,对具身智能体的研究进行了深入调研与展望。首先,介绍了多模态大模型,其次回顾了常用数据集和用于构建具身智能体的物理载体。然后,回顾了具身智能体的3个关键研究方向:具身大模型、高级任务规划和低级动作控制。最后,总结了具身智能体领域面临的挑战和存在的局限性,并展望了未来的发展方向。该综述为研究者提供了有价值的参考,旨在促进具身智能体领域的进一步发展与创新。 **关键词:**具身智能体,多模态大模型,机器人,视觉语言模型,具身智能

成为VIP会员查看完整内容
3

相关内容

AI大模型驱动的具身智能人形机器人技术与展望
专知会员服务
19+阅读 · 5月26日
数据驱动的具身学习探索
专知会员服务
15+阅读 · 2月26日
生成式模型赋能飞行器技术应用研究进展与展望
专知会员服务
26+阅读 · 2024年12月29日
无人智能集群系统决策与控制研究进展
专知会员服务
47+阅读 · 2024年12月12日
大模型在军事领域的应用与展望
专知会员服务
99+阅读 · 2024年12月5日
面向空战仿真的智能对手建模研究进展与展望
专知会员服务
39+阅读 · 2024年7月14日
基于人机智能融合技术的态势感知应用研究
专知会员服务
92+阅读 · 2024年2月11日
专知会员服务
138+阅读 · 2021年2月17日
【综述】多智能体强化学习算法理论研究
深度强化学习实验室
15+阅读 · 2020年9月9日
【长文综述】基于图神经网络的知识图谱研究进展
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年8月23日
人工智能应用实践与趋势
人工智能学家
13+阅读 · 2019年9月20日
新能源汽车关键技术在国防领域的应用展望
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年5月28日
综述 | CVPR2019目标检测方法进展
计算机视觉life
15+阅读 · 2019年4月3日
人工智能在教育领域的应用探析
MOOC
13+阅读 · 2019年3月16日
贝叶斯机器学习前沿进展
架构文摘
13+阅读 · 2018年2月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
170+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
470+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
77+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
170+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
24+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
AI大模型驱动的具身智能人形机器人技术与展望
专知会员服务
19+阅读 · 5月26日
数据驱动的具身学习探索
专知会员服务
15+阅读 · 2月26日
生成式模型赋能飞行器技术应用研究进展与展望
专知会员服务
26+阅读 · 2024年12月29日
无人智能集群系统决策与控制研究进展
专知会员服务
47+阅读 · 2024年12月12日
大模型在军事领域的应用与展望
专知会员服务
99+阅读 · 2024年12月5日
面向空战仿真的智能对手建模研究进展与展望
专知会员服务
39+阅读 · 2024年7月14日
基于人机智能融合技术的态势感知应用研究
专知会员服务
92+阅读 · 2024年2月11日
专知会员服务
138+阅读 · 2021年2月17日
相关资讯
【综述】多智能体强化学习算法理论研究
深度强化学习实验室
15+阅读 · 2020年9月9日
【长文综述】基于图神经网络的知识图谱研究进展
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年8月23日
人工智能应用实践与趋势
人工智能学家
13+阅读 · 2019年9月20日
新能源汽车关键技术在国防领域的应用展望
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年5月28日
综述 | CVPR2019目标检测方法进展
计算机视觉life
15+阅读 · 2019年4月3日
人工智能在教育领域的应用探析
MOOC
13+阅读 · 2019年3月16日
贝叶斯机器学习前沿进展
架构文摘
13+阅读 · 2018年2月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员