从惊艳亮相的ChatGPT到2025年春晚舞台上灵巧舞动的机器人，人工智能的进步令人惊叹。
这背后，一个关键的技术领域——具身智能，正逐渐走到聚光灯下。
它赋予AI“身体”，使其能够与现实世界互动，这将如何改变我们的未来？
具身智能，简单来说，就是让AI拥有像人类一样的身体，能够感知和理解环境，并做出相应的行动。
这不仅仅是让机器人能够跳舞，更意味着AI可以执行更复杂的任务，更深入地参与到我们的生活中。
从虚拟的对话到物理世界的行动，AI的能力正在经历一次重要的飞跃。
大模型的出现，为具身智能的发展注入了新的活力。
它就像一个强大的“大脑”，赋予机器人理解和处理信息的能力。
大模型能够将人类的自然语言指令转化为机器可执行的代码，还能提供高层次的语义指导，帮助机器人进行行动规划。
例如，面对“如何把大象装进冰箱”这个问题，大模型可以将任务分解成多个步骤，并给出相应的执行方案。
多模态大模型的出现，进一步扩展了具身智能的感知和认知能力。
例如，CLIP可以将视觉信息和文本映射到统一的表征空间，使机器人能够直接处理视觉数据。
3D-VLA则更进一步，通过构建三维世界模型，将感知、推理和行动无缝连接，更贴近现实世界的物理环境。
此外，大模型还能生成代码，直接控制机器人的行动，例如Code as Policies和VoxPoser。
大模型也面临着挑战，它缺乏现实世界的经验。
回到“大象装冰箱”的例子，大模型可能会给出逻辑上合理的步骤，却忽略了实际操作的可行性。
为了解决这个问题，研究人员提出了多种方法。
例如，SayCan通过预训练技能，为大模型提供现实世界的知识基础。
GLiDE则尝试建立大模型的语义与机器人在物理世界行动轨迹之间的关联。
谷歌的RT系列模型则采用端到端的训练方式，直接输出行动序列，RT-1强调模型容量，RT-2整合视觉-语言模型，RT-H则引入行动层级概念，将复杂任务分解成简单的指令。
除了大模型的进步，DeepSeek的出现也为具身智能的发展带来了新的可能性。
DeepSeek以其低成本和开源策略，迅速成为AI领域的焦点。
它降低了AI研发的门槛，让更多中小型团队能够参与其中。
其开放的生态系统也促进了技术迭代和协同创新，加速了AI技术的普及。
DeepSeek的成功证明，不总是需要顶尖算力，通过工程和算法创新，也能在AI领域取得突破。
DeepSeek的开源模式与传统科技巨头的闭源模式形成了鲜明对比，它吸引了全球开发者加入“技术共同体”，这种自下而上的发展模式，正在改变AI领域的竞争格局。
DeepSeek目前主要专注于文本处理，未来可能会扩展到图像、视频等多模态领域，并通过边缘计算技术，在智能手机、AR眼镜等设备上实现更多功能。
具身智能的未来充满希望。
未来，具身智能体将具备更强的通用任务执行能力和学习能力，能够更深入地理解我们的世界，并以前所未有的方式参与其中。
它们或许能够给出更“人性化”的答案，例如在回答“如何把大象装进冰箱”时，会考虑大象的意愿、冰箱的大小以及大象在冰箱里的舒适度。
前进的道路上也充满挑战。
数据安全与隐私保护、国际政治环境等因素都可能对具身智能的发展带来影响。
但正如蒸汽机开启了工业革命，DeepSeek和具身智能的出现，或许正在开启一个全新的智能时代。
我们都是这个时代的亲历者和见证者，那么，你认为具身智能会如何改变我们的生活？
