《AI》：Embodied Intelligence for Safer Power-System Field Operations: A Critical Review of Technologies, Applications, and Challenges
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现代电力系统要求更安全、更可靠的现场操作，但传统机器人因刚性预编程和弱感知-动作耦合，在非结构化环境中常面临限制。本综述将具身智能（Embodied Intelligence, EI）视为增强电力系统现场操作的一个新兴方向。研究人员首先评估了形态载体（包括四足
现代电力系统要求更安全、更可靠的现场操作，但传统机器人因刚性预编程和弱感知-动作耦合，在非结构化环境中常面临限制。本综述将具身智能（Embodied Intelligence, EI）视为增强电力系统现场操作的一个新兴方向。研究人员首先评估了形态载体（包括四足机器人、人形机器人和无人机）的环境适应性，然后定义了本综述中使用的感知-认知-执行闭环架构。接着考察了三个应用领域：智能巡检聚焦于主动感知和潜在开放词汇目标检测；带电维护强调Sim-to-Real方法和共享自主性；而灾害响应应用涉及异构空地机器人协调。本综述还讨论了EI减少人类暴露于危险任务并影响劳动力结构的潜力，同时一个基于文本的区域代理显示了政策对数字基础设施关注的差异。最后，研究人员分析了主要约束，包括极端气候下的硬件耐久性、边缘计算延迟、基础模型的不确定性和幻觉、网络安全以及安全认证。总体而言，EI不应被解释为当前公用事业实践的成熟替代品；它是一个发展中的技术方向，其安全部署将需要现场验证、标准化评估、网络安全保障以及持续的人类监督权限。
**1. 引言**
**1.1. 研究背景与文献综述**
确保现代电网可靠性和韧性的全球需求，促使人们更加关注电力系统现场操作的升级与安全保障。现场操作，包括带电维护、高空作业和灾后紧急抢修，是关键且高风险的领域。为此，国家战略和行业规范（如中国的“十四五”现代能源体系规划和IEEE/IEC安全现代化标准）支持向“本质安全”转型，旨在通过无人化和共享自主解决方案减少伤亡并推进更安全操作。尽管机器人技术已成为实现这一目标的主要途径，但传统电力系统机器人的快速部署给电网现代化带来了关键且破坏性的瓶颈。传统自动化严重依赖预编程运动轨迹、静态SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和刚性规则逻辑，缺乏适应混乱场景的认知能力。现有文献常从组件中心或孤立视角研究智能自主系统，缺乏整体战略框架。本文引入具身智能（Embodied Intelligence, EI）作为新兴集成技术范式，构建了基于“概念架构、核心应用场景（巡检、维护、应急）、综合效益与挑战”逻辑进化的结构化批判性综述框架。主要贡献包括：(1)系统定义了电力系统中具身智能的概念架构，阐述了“感知-认知-执行”闭环技术架构，评估了各种物理载体的适应性；(2)批判性综述了EI在电力系统中的应用及使能机器人技术，按操作深度和环境复杂性组织，考察了智能巡检、带电维护和应急响应三个核心场景；(3)全面评估了EI的社会经济效益、推广瓶颈和未来展望，包括硬件可靠性、大模型“幻觉”的安全风险、边缘计算延迟等。
**1.2. 综述范围与方法**
本结构化批判性综述于2026年6月更新，使用Web of Science、Scopus、IEEE Xplore等数据库。核心搜索逻辑结合了电力领域术语与具身机器人术语。主要时间窗口为2015年至2026年6月。组件级研究需满足三个条件：在物理具身机器人平台或物理闭环环境中评估；提供感知、认知/规划、执行/控制或其集成方面的可识别证据；具有直接电网相关性或明确可转移至巡检、带电维护或应急响应的路径。最终纳入125篇文献。在综合过程中，每篇文献按其功能覆盖编码。由于文献在任务定义、平台、数据集和验证环境方面存在异质性，本文为结构化批判性综述而非注册系统综述或正式荟萃分析。
**2. 具身智能的概念与架构**
**2.1. 核心概念：脑-体集成**
具身智能的本质在于人工智能（AI）与先进机器人技术的深度融合。它既不是纯软件AI，缺乏物理代理和干预现实世界的能力，也不是传统机器人技术，通常缺乏高层语义理解并依赖刚性预编程。它代表向“脑-体”融合的范式转变，其中认知“大脑”通过与环境的持续物理交互学习，并控制形态“身体”执行复杂任务。在电力系统背景下，传统电网机器人将感知、规划和动作分离，导致在非结构化环境中无法自主部署。具身智能通过将高级认知推理与物理执行相结合，使系统能够真正“理解”混乱、动态的电力操作现实，自适应地应对意外障碍，识别电网组件的功能意图，并动态调整操作策略。
**2.2. 物理架构：形态载体与环境适应性**
物理架构的设计直接决定了系统的环境适应性、运动学极限和任务执行能力上限。针对非结构化地形，四足平台成为具身智能系统的基础敏捷基座，利用深度强化学习（DRL）算法提供在混乱环境中导航所需的机动性。然而，其有效载荷能力和操作范围固有受限。双足人形机器人可能提供与人类尺寸基础设施的形态兼容性，但其应用面临严重技术瓶颈，如能效较低、动态平衡难以维持。在宏观运动之外，电力的操作依赖于灵巧操作器实现高保真物理交互。多指灵巧手和高自由度机械臂是关键物理接口，但环境因素（如超高压变电站的高电磁干扰（EMI））会严重干扰传感器信号，而肌腱驱动多指手的机械耐久性不足以满足高扭矩重复性任务。
**2.3. 认知架构：“感知-认知-执行”闭环**
认知架构的基础是多模态感知层，通过集成视觉（RGB-D相机、LiDAR）、声学（麦克风阵列）和触觉传感器，提供对电网环境的高维语义理解。认知架构的核心是具身基础模型，作为中央推理处理器。视觉-语言-动作（VLA）模型的出现扩展了机器人处理信息的方式，可直接将多模态感官输入和自然语言指令映射到低层机器人动作令牌。认知架构通过执行与物理反馈回路完成，物理交互不是单向命令执行，而是连续动态反馈过程，确保系统不断从物理干预中学习，动态调整认知模型。这种“感知-认知-执行”架构不仅定义了具身智能的当前状态，也为高复杂度电力系统现场应用提供了技术基础。
**3. 具身智能在电力系统现场操作中的应用**
**3.1. 智能巡检：非结构化环境中的自主感知**
许多已部署的巡检机器人依赖航点导航和预配置感知管道，易受未建模障碍物、地形变化或定位退化干扰。具身智能研究旨在通过自适应运动、语义映射和感知感知导航来缓解这些限制，但通用全地形自主性尚未在电网环境中得到验证。具身范式的真正优势在于主动感知和姿态调整能力，具身载体作为主动代理，动态改变物理状态以优化感官输入，与被动数据收集形成鲜明对比。开放词汇目标检测和零样本异常识别是相关研究领域，但尚不支持已验证的零样本故障诊断或自主安全关键确认。
**3.2. 带电维护：高风险场景中的灵巧操作与人机协作**
带电维护需要精确物理干预，具身智能的应用旨在从高风险人工操作向机器人执行转变。主要现实载体为车载双机械臂和新兴空中操作无人机。这些平台执行复杂操作，但面临机械限制，如空中操作器欠驱动严重、易受气动扰动，车载臂工作空间受限。为此，该领域依赖Sim-to-Real（仿真到现实）迁移学习，在仿真器中学习复杂操作策略，然后转移到受控真实电网环境。鉴于自主操作局限性及容错率极低，遥操作和共享自主性作为关键安全网，行业正从严格直接遥操作向EI驱动的“共享自主”范式过渡，由“大脑”处理常规任务，操作员在边缘情况下接管控制。
**3.3. 应急响应：极端灾害中的快速干预与环境交互**
极端自然灾害后，电网基础设施处于灾难性毁坏状态。具身智能在应急响应中的应用聚焦于快速干预和直接环境交互，使机器人系统从观察工具转变为主动救援代理。关键能力是导航高度非结构化灾后环境，采用异构空地机器人集群，结合高空无人机快速航拍测绘和地面履带或四足机器人穿越废墟。在灾害场景中，具身系统需区分普通废墟与危险（如带电断线），并计算风险边界路径。长期目标是支持有限物理协助和应急物流，如在监督下清除轻质废墟或向孤立人员递送通信中继和接地设备。
**4. 综合效益、挑战与未来展望**
**4.1. 综合效益分析：重塑行业生态**
具身智能可能有助于更安全、更高效的电力系统现场操作，但效益规模取决于任务设计、可靠性、法规和部署成熟度。近期效益包括减少人类直接暴露于高风险活动，但风险可能转向监督、维护、网络安全和异常事件管理。劳动力结构可能随之变化，常规高风险任务自动化程度提高，对监督、调度、软件维护和数据中心角色需求增长。
**4.2. 当前系统级挑战：硬件、软件与社会经济现实**
具身智能的广泛采用面临深刻系统级瓶颈。硬件方面，极端环境下电池技术容量衰减严重，超高压输电线路产生的强电磁场（EMF）威胁机电可靠性。任务执行存在机械限制，如地面机器人操作未知质量废墟时致动器饱和，空中操作器欠驱动导致不稳定。软件与认知架构方面，大语言模型（LLM）“幻觉”和边缘计算延迟构成关键可靠性阈值。语义错误可直接转化为误操作风险，延迟要求分层次依赖。Sim-to-Real迁移面临现实差距，高变形线性物体（如多股ACSR电缆）难以精确建模，导致策略退化。网络安全增加了联网具身代理的独特可靠性风险，需要传统纵深防御和AI特定保障。区域数字基础设施差异制约部署可行性。此外，缺乏标准化评估基准，现有研究结果难以直接比较。
**4.3. 未来方向：迈向更自主、更可靠监督的电网操作**
首要方向是开发领域特定的“电网具身基础模型”，融入电网物理定律、拓扑约束和安全法规。运行范式可从单智能体任务发展为异构空地集群协作，无人机提供全局规划和3D语义地图，地面机器人执行监督物理干预。超越原型需要场景特定认证和运行时保障框架，包括正式验证安全关键控制逻辑、独立验证安全约束、运行时监控以及人类监督权威。
**5. 结论**
本综述系统探讨了具身智能在现代电力系统现场操作中的变革潜力。主要结论包括：(1)“脑-体”架构转变的必要性，未来电网操作依赖“感知-认知-执行”闭环；(2)从被动观察到监督物理协助的演进，相关方法可扩展电网巡检、带电维护和应急响应能力；(3)通过战略政策解决社会经济失衡，避免技术差距扩大；(4)深度跨学科整合的必要性，克服系统级瓶颈需要电力系统工程、人工智能、机器人技术和先进材料科学的交叉融合。实现先进具身能力向可靠公用事业实践的转化，需要真实电网环境中的现场验证和标准化基准，以及对联网具身代理控制安全性和网络安全保障的深入分析。
