具身AI在室内机器人中的突破：感知、交互与自主性的融合前沿

《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》：Guest Editorial: Special Issue on Embodied AI in Indoor Robotics: Bridging Perception, Interaction, and Autonomy

本特辑聚焦室内机器人具身AI的核心挑战：动态环境感知、自然人机交互、长时序任务规划与仿真迁移。研究人员通过VLM引导探索、多模态感知融合、LLM分层规划等创新方法，显著提升了机器人在医疗辅助、智能家居等场景的适应性与可靠性。11项突破性研究为下一代自主系统建立了新基准。

　　

当我们在科幻电影中看到机器人自如地穿梭于房间、协助人类完成各种任务时，或许会感叹未来已至。然而现实中，室内服务机器人却常常"犯傻"——它们可能因光线变化而迷失方向，无法理解"把桌子上的杯子拿到厨房"这样简单的指令，或在遇到突发障碍时陷入停滞。这些看似简单的日常任务，对机器而言却意味着需要同时突破感知、决策与执行的多重技术瓶颈。

传统人工智能系统大多在虚拟环境中运行，而具身人工智能（Embodied AI）则要求智能体通过物理实体与现实世界进行动态交互。这种范式转变使得室内机器人必须发展出对环境的上下文理解能力、实时决策能力以及复杂操作能力。正如人类依靠视觉、触觉、听觉等多感官协同来适应环境变化，具身AI系统也需要整合多模态传感数据，在严格的算力限制下实现稳健的感知与交互。

目前该领域面临四大核心挑战：动态环境感知需要在移动障碍物、光照变化和遮挡条件下维持稳定的情境感知；自然人机交互需要弥合模糊语言指令与安全关键物理执行之间的鸿沟；长时序任务规划要求将抽象开放式命令分解为可适应的子目标；仿真到现实（sim-to-real）迁移则需要克服动力学差异（如摩擦和延迟）带来的可靠性问题。这些相互关联的挑战严重制约了具身AI系统在医疗辅助、智能家居、工业自动化等领域的广泛应用。

为应对这些挑战，《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》2025年10月特辑收录了11篇创新论文，从认知学习视角提出了多种突破性解决方案。这些研究不仅推动了具身AI的技术前沿，更为下一代机器人系统的开发指明了方向。

关键技术方法包括：Wang等[A1]采用视觉语言模型（VLM）作为多功能规划器指导环境探索；Zhang等[A3]开发混合Transformer-CNN架构实现多模态感知融合；Feng等[A6]提出TSAC框架将策略学习分解为共享策略与校正策略；Lin等[A8]构建AutoSkill分层框架实现LLM引导的技能自主获取；Meng等[A9]设计NuRF自适应粒子滤波框架解决单目视觉定位问题。

embodied perception learning through VLM-based approaches

Wang等[A1]提出的具身感知学习方法创新性地利用VLM布局知识将学习任务分解为可执行子任务。该方法通过系统收集不同房间类型的多样化样本，显著提升了感知模型性能。与传统基于强化学习（RL）的方法相比，该 approach 在减少训练数据量和时间的同时，更好地保持了样本多样性。

CS-SLAM for dynamic scenarios

Guo等[A2]开发的CS-SLAM采用轻量级Cross-SegNet架构，通过非对称处理流实现实时物体分割。在医疗场景的测试中，该方法在频繁人为干扰下仍保持稳定性能，为即时感知和长期部署可靠性提供了显著改进。

multimodal perception framework

Zhang等[A3]的多模态感知框架集成轮式编码器、QR视觉传感器和RGB-D相机数据，通过混合Transformer-CNN架构实现精确障碍检测和深度估计。其安全管理系统能根据障碍物位置和方向自适应调整机器人行为，在保证导航安全的同时最小化机械磨损。

human-robot sharing operation

Feng等[A4]研究非完整移动机器人的人机协同运输，提出基于环境感知的共享操作权重系统。集成的人体运动意图估计机制使系统在保持操作舒适度的同时实现安全协同运输，尽管在动态障碍物不确定性处理方面仍需改进。

COMAE for multi-agent exploration

Liu等[A5]提出的COMAE多智能体探索系统通过协作导向观察（COO）机制、基于注意力的序列网络（ASN）和协作探索奖励（CER）函数，有效减少探索距离和行为重叠，在部分可观测条件下显著提升能效。

TSAC for multi-task reinforcement learning

Feng等[A6]的TSAC框架将策略学习分解为处理短期密集奖励的共享策略和整合面向目标稀疏奖励的校正策略。受认知理论中未来目标表征概念启发，这种双策略方法在Meta-World和StarCraft II上的实验显示出优于现有方法的样本效率和性能。

GDCM for bio-inspired navigation

Hicks等[A7]开发的通用GDCM模型融合地标使用、欧几里得距离估计和奖励驱动行为等生物导航策略，在静态环境中无需完整探索即可生成更短路径，为复杂环境中的仿生导航系统奠定基础。

AutoSkill for hierarchical planning

Lin等[A8]的AutoSkill框架通过LLM引导的技能获取与语言调制奖励相结合，实现开放场景下的自主学习。该框架结合多级技能表征与密集语言调制奖励，在模拟和物理环境中均验证了无需人工干预的持续能力扩展。

NuRF for visual localization

Meng等[A9]提出的NuRF框架创新性地结合辐射场生成新视图与视觉位置识别技术，通过粒子滤波实现粗粒度全局定位与细粒度姿态跟踪的集成。该方法比现有基于蒙特卡洛的方法收敛快7倍，定位精度达到1米以内。

RoboGPT for complex decision-making

Chen等[A10]开发的RoboGPT框架集成三个组件：利用微调Llama模型的RoboPlanner、整合FastSAM的RoboSkill以及适应环境变化的Re-Plan模块，为真实环境中的长时序任务执行提供全面解决方案。

Marr-inspired framework for cognitive development

Hamburg等[A11]基于Marr三层次分析构建的架构结合神经发育硬件、主动推理算法和亲社会计算目标，创建出具有认知先进性的智能体。仿真验证了该框架将发育先验转化为亲社会行为的能力，同时保持可解释性和能效。

这些研究共同表明，具身AI系统正从单一功能模块优化转向多模态协同的整体架构创新。通过融合视觉语言模型、大语言模型等前沿人工智能技术，室内机器人逐渐展现出对动态环境的适应能力、对模糊指令的理解能力以及对复杂任务的规划能力。特别值得注意的是，多项研究都强调了解释性、能效和伦理对齐的重要性，这反映出领域发展正从单纯追求性能提升转向构建可信赖、可持续的智能系统。

在医疗辅助场景中，稳定可靠的感知系统能够支持机器人完成药品配送、患者监护等任务；在智能家居领域，自然的人机交互使机器人成为家庭成员的贴心助手；在工业自动化方面，精确的仿真到现实迁移大幅降低了机器人部署成本。这些应用前景显示，具身AI技术正在从实验室走向现实世界，其发展将深刻改变人类与机器的协作方式。

然而，研究也揭示出仍需解决的挑战：动态障碍物不确定性处理、开放指令的泛化能力、仿真与现实间的语义差距等问题仍需深入探索。未来研究可能需要进一步借鉴认知科学、发育心理学等领域的理论，构建更具适应性和解释性的智能系统。

该特辑的成果为具身AI领域建立了新的技术基准，其多维度的创新方法——从生物启发导航到LLM引导规划，从多模态感知到认知架构设计——共同推动了室内机器人向更智能、更可靠、更适应现实世界需求的方向发展。随着这些技术的成熟与融合，我们有望见证新一代机器人系统的诞生，它们将真正融入人类生活，成为提升生活质量、推动社会进步的重要力量。