本文基于复旦大学陈涛教授在”格物“具身智能仿真平台发布会上的演讲整理而成，深入解析具身感知与生成大模型的核心框架、关键突破与发展路径，勾勒出一幅未来智能体“动起来”的技术全景。

在上篇中，我们深入剖析了具身智能的技术架构与核心突破，从感知-控制一体化设计，到大模型的轻量化与三维认知模型的发展，为实际落地奠定了扎实的底层能力。接下来，我们将视角聚焦于应用层面，探讨具身智能如何在数字人生成、机器人控制等前沿场景中释放潜力，开启“行动智能”的崭新纪元。

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应用突破：具身智能的多维应用

1. 数字人动作生成：MotionGPT引领具身生成新范式

在数字人领域，团队首先提出了 MotionGPT，一种统一、多功能且与用户友好互动的动作具身生成模型，用于处理多个与动作合成相关的任务。作为全球第一款数字人动作生成和控制具身大模型，MotionGPT 借鉴了 ChatGPT 语言模型的经验上，在包括文本驱动的动作生成、动作描述、动作预测和动作衔接等多个动作任务上拥有出色的表现。

2. 多轮动作理解与推理：MotionChain构建连续具身交互

随后，团队又进一步提出 MotionChain，其具备以下能力：

连续生成与上下文记忆

MotionChain 基于大语言模型以及多轮对话训练框架，能够在生成过程中保持上下文信息，从而实现更自然持续的长动作生成。

利用大量视频运动数据

通过视觉标记器，MotionChain能够感知视觉输入，并且利用利用海量的运动数据，提升生成多样性和准确性。

动作理解与推理

结合了大语言模型的辅助数据生成能力，使其能够进行复杂的动作理解和推理，进一步提升生成的智能化水平。

3. 流式动作生成：MotionStream 助力动态场景适应

在多模态数字人动作生成方面，课题组进一步提出了 MotionStream，其具备以下能力：

流式动作生成

通过因果运动标记器，实现基于文本的实时连续动作生成，适应动态场景需求，避免传统方法的高延迟问题。

增强动作过渡平滑性

采用残差矢量量化和双重变压器架构，MotionStream 能够在长时间序列中实现动作片段间的自然平滑过渡，确保动作生成的连贯性和稳定性。

高效多模态文本到动作映射

通过引入文本条件输入的编码和量化策略，MotionStream 在动作生成的语义匹配上达到更高精度。

4. 面向实体世界：基于MotionGPT的人形机器人控制探索

更具里程碑意义的是基于 MotionGPT 指导的人形机器人控制的探索。通过构建从大语言模型到多模态大语言 - 动作模型的架构，机器人利用模拟器强化学习和自研模块增进了对物理世界的理解，使其能根据多模态输入生成精准动作指令。这一操作为实现机器人在复杂现实环境中的广泛应用奠定基础。

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ABC 大脑模型：高效、轻量、通用的智能引擎

在具身智能系统的架构探索中，值得关注的还有ABC大脑模型。该模型以三层次结构对具身智能体的感知、推理与执行流程进行系统划分：

A（高层决策层）：依托大型语言模型，负责指令理解与任务规划；

B（中层推理层）：通过多模态特征对齐，完成从语言指令到感知环境的动作计划转译；

C（底层执行层）：则基于动作生成模型，实现连续动作的实时推理与控制。

ABC大脑模型不仅强调感知-规划-控制一体化，还特别关注模型在物理环境中的实时性与适应性，力图突破传统智能体仅停留在认知层面的局限。通过引入特征对齐、流式动作生成、上下文记忆等机制，ABC大脑模型有效弥合了语言推理与物理执行之间的断层，初步实现了从纯语言理解向具身交互决策的跃迁。这一架构为后续构建具备复杂任务适应性、多模态感知理解与连续动作控制能力的具身智能体提供了重要参考。

在此基础上，陈涛团队提出了C大脑模型。这是一种融合决策系统（DS）与实时GPT大模型的智能控制中枢，旨在为人形机器人构建类似人脑的认知和动作能力。这一模型不仅理解自然语言，更能结合多模态信息作出推理和物理动作规划，是从“会说话的AI”向“会行动的AI”的关键跨越。

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挑战与展望：砥砺前行，未来可期

1. 具身大模型的挑战与未来

尽管技术进展迅速，具身智能仍面临六大挑战：

数据瓶颈

高质量交互数据稀缺，Sim2Real 迁移困难；

系统耦合

复杂环境下系统稳定性不足，商业部署受限；

感知融合

语言、视觉、动作多模态协同仍属难点；

验证标准

缺乏统一评价体系，模型能力难量化；

算力需求

大模型训练与部署门槛高；

伦理风险

隐私、安全、责任界定等问题亟待规范。

面对上述挑战，陈涛团队提出以“世界模型”为基础，构建闭环仿真训练体系，同时推动从“形似”向“神似”过渡，构建基于“人-机-物”协同的群体智能架构，实现从“单智能体”到“智能体社会”的跃迁。

2. 具身智能不是终点，而是新的起点

然而，具身智能的发展趋势同样令人振奋。世界模型的构建将为具身智能提供闭环仿真赋能，优化机器人决策能力；从“形似”到“神似”的进化路径，通用人形机器人将承载人类体力与智力，实现高效人机协作；群体智能架构与智能生态演化将推动 “人 - 机 - 物” 协同，催生具身智能社会。

在生成式AI的发展过程中，语言模型的成功已被反复验证，而具身智能则是“下一阶段的创新逻辑”。

它不仅要求模型“看得懂”，更要“动得对”；不仅要能回答“你应该做什么”，还要能执行“你该怎么做”。

未来的机器人、虚拟数字人乃至混合现实中的智能体，将不再是冷冰冰的命令执行器，而是能理解意图、感知环境、自主行动的真正“智能存在”。让我们共同期待具身智能为我们带来一个更加精彩的未来！

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期待大家能从今天的解读中获得启发，一起加入这场无界共创的技术盛宴！如果你对本文感兴趣，欢迎转发分享，也欢迎在评论区分享你的理解、经历或思考。