新时代以来，新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能发展日新月异。具身智能是“依靠物理实体通过与环境交互来实现智能增长的智能系统”①，是当前人工智能创新发展的崭新形态。党和国家高度重视具身智能发展与应用，党的二十届四中全会强调，“推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点”②。作为具备动态适应与持续学习能力、覆盖多元应用场景的智能形态，具身智能的技术演进与场景落地不仅关乎经济增长动能，其开发训练与场景应用已超越单纯技术工具范畴，其算法设计的价值倾向、数据训练的意识形态偏差、交互传播的隐性规训，使其成为影响主流意识形态建设的新变量，成为意识形态交锋的新阵地，“这个阵地我们不去占领，人家就会去占领”③。本文旨在通过深入分析具身智能的意识形态属性，精准洞察意识形态经由具身智能进行价值传导的机制与样态，为掌握具身话语权、巩固主流意识形态主导地位提供学理支撑。 一、具身智能中具身话语权的价值引导机制 作为人类社会实践的技术产物，具身智能既具有辅助人类活动的工具属性，更通过具身话语权的运作，在技术应用的价值导向、主体认知的建构乃至社会规则的塑造中隐性彰显意识形态属性。习近平指出，“话语的背后是思想、是‘道’”④，这一论述同样适用于具身智能领域，其传递的不仅是技术功能，更隐含着通过交互渗透的价值导向。所谓具身话语权，是指特定社会主体依托具身化的智能交互载体，通过实体互动、场景沉浸式体验等具象方式，主导意识形态传递方向、影响人类价值认知与实践行为的隐性权力。具身话语权的作用方式为隐性嵌入，通过数据训练中的价值编码、算法决策中的行为引导、交互场景中的情感共鸣，让用户在无意识层面接纳特定价值导向。具身智能的价值引导功能，核心并非其自身具备自主意识并生成意识形态，而是人类通过算法设计、数据训练、场景设定等关键环节，将特定价值导向植入智能体，使具身话语权借助感知、决策、行动的技术链条落地，最终让具身智能成为传递意识形态的技术载体。 (一)感知层：具身话语权在多模态感知中价值引导的技术嵌入 具身智能感知层的多模态整合，并非单纯的技术拼接过程，而是深度融入意识形态属性的价值建构过程，更是具身话语权在技术源头展开争夺的关键领域。这一环节的核心逻辑，是通过感知系统的技术设计，将具身话语权转化为可落地的技术规则，贯穿多模态数据的采集、处理与融合全链路。 第一，数据采集阶段参数预设实现具身话语权初始分配。具身智能“把自然定义为信息处理的对象”⑤，通过集成摄像头、麦克风、触觉传感器等多类型感知设备，构建起覆盖视觉、听觉、触觉的多模态感知网络，将物理世界的自然信息转化为可处理的数据信号。但在这种感知与数据处理过程中，传感器对信息的筛选与呈现并非客观中立的机械操作，而是受参数预设的价值导向主导。这一过程的本质是具身话语权的价值编码，参数设定实则是将抽象价值偏好转化为可量化的技术标准。这种从参数预设到权重分配的价值传递，印证了具身话语权初始分配的核心特征。它并非数据采集环节的孤立行为，而是通过技术规则的层层嵌套实现。参数预设先嵌入传感器采集规则，再渗透到数据初步筛选规则，最终将特定价值偏好转化为贯穿数据全链路的隐性秩序，使具身话语权从数据源头就完成价值锚定，为后续环节的价值传递奠定基础。 第二，数据处理阶段信息筛选规则实现具身话语权规则化嵌入。在具身智能多模态数据处理全流程中，数据处理是衔接数据采集与分析决策的关键环节，其核心信息筛选的算法选择与参数设定，直接决定具身话语权的规则化落地。算法类型的选择本质是对数据价值优先级的话语权分配，其背后天然承载预设价值导向。这种基于算法选择的价值倾斜并非主观臆断，而是通过场景导向与算法匹配的定向逻辑实现。算法参数的动态调整是对价值倾向的量化强化，通过精细设定技术参数，可将具身话语权的规则化嵌入从定性描述升级为可落地的定量标准。当这些技术规则与预设的意识形态导向深度契合时，具身话语权便不再是抽象的价值理念，而是通过规则化的筛选逻辑，完成在数据处理环节的深度嵌入，为后续分析决策环节传递价值适配数据奠定基础，确保具身话语权的价值导向贯穿数据全链路。 第三，数据融合阶段数据偏差推动具身话语权固化。具身智能通过技术手段，将文本、图像、传感器感知等多模态数据整合至统一意义理解框架，实现数据语义的一致性解读。这一融合过程并非无偏差的数据整合，而是受人类价值干预与算法被动学习双重影响，最终通过数据偏差推动具身话语权的固化。其中，人类在数据融合前对多模态数据的语义标签定义与选择，本质是为具身话语权预设价值判断框架，通过为特定行为数据赋予带有价值取向的语义标签，直接引导融合过程向预设价值方向倾斜。在数据融合执行环节，具身智能的底层算法会依据人类预设任务目标，动态调整各模态数据权重；若训练数据中带有特定价值取向，算法会被动学习这一取向，通过提高此类数据的权重，使融合结果显化出与预设价值一致的偏向性。这种算法被动学习并放大价值取向的本质，是特定主体的具身话语权借助数据偏差，转化为智能体融合逻辑中的固定规则，最终实现话语权在感知层的固化。
