一、引言 具身智能打破了虚拟与物理世界的界限，能够在复杂多变的环境中完成多样化任务，极大地拓展了人工智能的应用范围，对经济社会带来全方位的影响。2025年政府工作报告将因地制宜发展新质生产力列为重点任务，并首次提到具身智能，强调“建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。这表明具身智能作为人工智能发展的前沿领域，已上升至国家战略层面，并被纳入推动经济高质量发展的战略框架之中。 近年来，具身智能逐渐成为学术界关注的前沿议题，相关研究主要集中在技术与哲学两个层面。在技术层面，学者们的研究多聚焦于其技术特性、[1]开发与优化路径[2，3]以及未来演进方向。[4]在哲学层面，则围绕具身智能的身体性、[5]主体形态、[6]技术设计、[7，8]人机关系[9]等问题展开了深入讨论。随着研究领域的不断拓展，传播学、[10]教育学、[11]法学[12]等学科也对具身智能进行了初步探讨。相较之下，经济学领域的现有成果仅在制度创新、[13]银发经济发展、[14]消费转型[15]等方面进行了探讨，而对于具身智能的新特征、新趋势及其对经济社会发展的系统性影响，尚缺乏全面的分析。同时，新质生产力以颠覆性技术创新为核心驱动力，与具身智能的技术特性和产业需求高度契合，[16]具身智能以其独特的技术范式和应用潜力，有望成为推动新质生产力跃升的关键力量。在此背景下，深入研究具身智能的范式特征、发展趋势及其对经济社会的综合影响，具有重要的理论价值与实践意义。 因此，本文拟在梳理具身智能相较于传统人工智能的主要突破的基础上，探讨其未来发展趋势，分析其在推动经济社会深刻变革中的作用，并从技术创新、产业链升级、人才培养与治理体系优化等多个方面提出加快具身智能发展的实践路径。本文旨在深化对具身智能的经济学认识，并为加快发展新质生产力提供理论支撑与实践指导，促进具身智能产业与经济社会高质量发展。 二、具身智能是人工智能演进的新方向 1.交互方式从虚拟运算到物理交互的突破 从交互方式来看，具身智能代表着人工智能研究范式的重要演进方向。传统人工智能以符号主义与联结主义为主导，将智能视为脱离身体与环境的纯粹信息处理过程，通过规则和算法对符号进行处理来模拟智能行为，[17，18]信息处理主要局限于虚拟空间并且高度依赖海量数据的计算与分析，而非与真实世界的直接联系。具身智能则以具身认知理论为理论基础，追求行为主义范式，强调身体在认知中的基础性作用，认为认知源于身体与环境的动态交互。[19，20]具身智能基于“感知—理解—决策—行动”的智能生成机制，[21]利用多模态传感器收集环境信息，经过神经网络等算法处理、分析与决策，再通过执行器在物理世界中实施行动。这种机制使具身智能与真实环境紧密相连、实时交互，具身智能的身体结构和感知运动系统深度参与认知过程，使其能够在现实环境中进行学习和适应，实现更高级的智能行为。这种交互方式的突破不仅意味着技术层面的创新，也深化了对人工智能本质的理解。 2.学习方法从数据驱动到强化学习的转变 在学习机制上，具身智能展现出与传统人工智能的根本差异。传统人工智能主要依赖静态数据驱动的监督学习，通过大量标注数据进行训练以构建模型并实现特定任务，知识生产过程高度依赖外部数据投入。这种模式在静态环境下具有一定优势，但在动态环境中往往表现出泛化能力不足的问题，并且随着数据获取与标注成本的上升，模型优化呈现出边际收益递减的趋势。[22]具身智能则通过强化学习机制，使智能体能够在与现实或仿真环境的交互中通过试错积累经验，并在反馈修正过程中不断优化行为策略，从而形成动态适应的学习路径。这种学习方式不再单向依赖于大量标注数据的供给，而是通过“环境—行动—反馈”的循环形成新的知识生产机制，并使得智能体能够在不同任务之间实现知识和经验的迁移和复用，从而增强学习的灵活性和迁移性。这种学习方式的转变优化了知识生产过程，为人工智能突破传统模式的效率限制和适应性约束提供了新路径。 3.应用模式从虚拟辅助向直接参与的转型 在应用模式上，具身智能同样呈现出有别于传统人工智能的根本性特征。传统人工智能在产业中的应用集中在数据分析、模式识别与决策支持等环节，其技术属性本质上仍属于“虚拟辅助型”，功能定位是对既有信息的整理、预测与优化，进而为人类提供间接性的决策参考。尽管其在认知效率上取得了显著提升，但应用边界仍然受到严格限制，难以突破虚拟空间的框架。具身智能则通过多模态感知系统实时获取物理世界的丰富信息，对环境形成全面而细致的理解，察觉环境的变化和需求并进行自主决策，具备在物理世界中直接行动和干预的能力，能够直接作用于物理环境并改变其运行状态。这一转型使人工智能的应用不再仅仅是作为信息处理链条中的虚拟辅助工具，而是能够以独立的主体身份嵌入到现实环境中并完成与物理世界直接相关的任务，体现了人工智能向虚拟与实体相结合发展的新方向。 三、具身智能发展的新趋势 1.技术创新向跨学科融合与群体智能突破加速演进 技术创新作为具身智能发展的核心驱动力，正沿跨学科深度融合与群体智能突破两大路径加速演进。一方面，具身智能的跨学科交叉融合正迈向更深层次。计算机科学、机械工程、神经科学、材料科学等多个学科的前沿成果在具身智能领域深度融合，逐步构建起多元知识交汇的技术创新生态，为技术突破提供了坚实基础。如，神经科学为具身智能感知与认知机制提供生物启发，提升了智能体的信息处理效率和适应性能；材料科学的发展推动了新型智能材料的应用，增强了具身智能的感知灵敏度和结构灵活性；机械工程的改进则集中于硬件优化与传动系统设计，使智能体具备更灵活精准的运动能力，深度契合复杂物理环境下的多样化任务需求。这种跨学科融合并非技术层面的简单叠加，而是一种深层次的系统整合过程，能够催生出更具适应性与高效性的智能体解决方案，打破传统技术的边界限制，使其在感知环境、任务执行与自主决策方面展现出更高能力。另一方面，群体智能成为具身智能演进的关键方向。随着相关技术的不断成熟，具身智能正逐步由聚焦于单体性能优化走向更加关注多体协同发展，呈现出更高程度的系统化特征。在群体智能的框架下，多个智能体能够通过局部交互与协作整合分布式计算与感知资源，从而突破单一智能体在算力、功能与覆盖范围上的局限，可以高效完成单个智能体难以独立承担的复杂任务，大幅提升任务执行效率与整体系统的灵活性。同时，群体智能中的任务分工与合作机制也在持续演化，使多智能体能够在复杂环境中实现高效通信、实时协作与集体决策，从而在动态场景中展现出更强的适应性。未来的发展重点在于进一步提高智能体在动态环境中的自组织与快速重构能力，进而提升系统的稳健性与可拓展性。
