数字经济观察网 - 软信官网

2025年4月19日，北京亦庄半程马拉松的赛道上，一群特殊的"选手"吸引了全球目光——人形机器人。它们或奔跑、或摔倒、或自主爬起，甚至有一台机器人以"无头"姿态坚持完赛，场面既科技感十足又带着几分荒诞。在看似滑稽的表象下，这场赛事既展现了具身智能的惊人进步，也无情地暴露了当前技术的瓶颈。

回想春节期间，宇树科技的机器人在央视春晚上跳起扭秧歌的灵活身姿，与马拉松中那些跌跌撞撞的机器人形成鲜明对比。这种反差背后，折射出具身智能技术的多样性与复杂性。

作为边缘计算社区的运营，我一直在思考：这些能跑、能跳、能舞的机器人背后，具身智能与边缘计算到底扮演着什么角色？为何看似简单的行走和跑步，对机器人来说如此之难？边缘计算又能为克服这些挑战提供怎样的支持？

1、

什么是具身智能？不只是给AI装上四肢那么简单

第一次听说"具身智能"这个词，我还以为就是给AI装上手脚、让它能动起来。实际上，具身智能的内涵要丰富得多。它强调的是智能与身体的融合，认为真正的智能必须通过与物理世界的互动才能形成。

这让我想起小时候学自行车的经历——无论看多少理论指导，都比不上真正骑上去摔几次学得快。具身智能系统也是如此，它需要通过反复与环境互动，才能真正理解世界的规律。

近年来具身智能发展迅猛，背后是几个关键特性的支撑：

首先是多传感器融合感知能力。我们人类认识世界用到视觉、听觉、触觉等多种感官，具身智能系统同样配备多种传感器来感知环境。不过，将这些不同传感器的信息整合成统一的世界模型，比我们想象的要难得多。

其次是实时响应能力。想象一下正在颠球的足球运动员，他需要在球落下的瞬间做出精准反应。具身智能系统同样需要这种毫秒级的反应能力，这对计算架构提出了极高要求。

第三是通过物理交互进行学习。与纯粹的数据学习不同，具身智能需要通过反复尝试各种动作，感受外界反馈，从而掌握技能。就像我们学骑自行车一样，摔倒了爬起来，再摔倒再爬起来，最终肌肉记忆会告诉我们如何保持平衡。

2、

具身智能发展路上的拦路虎

尽管前景诱人，具身智能发展却面临着几座大山：

算力与移动性的矛盾：看亦庄马拉松上的那台"无头"机器人，我不禁想起前几天拜访的一家机器人公司。他们的研发原型机背后拖着一台小型服务器，工程师无奈地说："要么性能差，要么就拖着'尾巴'走。"这恰恰点明了具身智能的核心矛盾-强大的AI模型需要强大的计算资源，但机器人又需要灵活移动。当算力不足，如何保证机器人的智能表现？当头部受损，如何确保机器人还能继续运行？这些都是具身智能面临的设计挑战。

电池焦虑：马拉松赛场上，不少机器人只跑到一半就因电量不足而罢赛。这让我想起朋友开玩笑说他的扫地机器人有"电池焦虑症"——总是在打扫到一半时慌忙回充电座。事实上，对机器人来说，能源确实是最宝贵的资源，而AI计算又极其耗电。亦庄马拉松只有21公里，人类可以轻松完成，但对机器人而言却是巨大挑战，很大程度上是受能源限制。如何在有限电量下实现持久智能，支持机器人长时间运行，是具身智能面临的另一大难题。

实验室与现实的鸿沟：在整洁有序的实验室里表现完美的机器人，放到杂乱无章的真实环境中可能寸步难行。我参观过一次机器人测试现场，研发人员专门设置了各种"陷阱"来测试机器人的应变能力，结果大多数机器人都栽了跟头。

数据获取的高成本：训练一个具身智能系统需要海量的交互数据。但收集这些数据非常耗时耗力，不像互联网文本数据那样唾手可得。一位做仿真的工程师告诉我，他们团队花了三个月时间才收集了10万组机械臂抓取动作数据。

面对这些挑战，我们需要一种新的技术范式来突破瓶颈，而边缘计算恰好提供了一条可行路径。

3、

边缘计算：具身智能的得力助手

前段时间，我听一位社区老专家讲他亲历的计算架构变迁："从大型机到个人电脑，从云计算到边缘计算，计算能力总是在集中与分散之间摇摆。"确实，在云计算将计算资源集中到数据中心之后，我们又看到了计算能力向网络边缘分散的趋势，这就是边缘计算的兴起。

边缘计算简单来说，就是将计算能力前移到更靠近数据产生和使用的地方。比如，智能家居的边缘网关、工厂车间的边缘服务器，甚至你的智能手表都可以视为边缘计算节点。

这种计算模式与具身智能有着天然的契合点：

低时延响应：我曾见过一个工业机器人演示，当我突然把手伸进它的工作区域时，它能在0.1秒内停止运动。这种反应速度靠传统的"传感-上云-决策-执行"模式根本无法实现，必须依靠边缘侧的实时计算。

分层智能架构：一家做服务机器人的创业公司分享过他们的架构设计：机器人本体只运行轻量级模型处理紧急任务，复杂的理解和决策则交给附近的边缘服务器，更复杂的学习任务才会上传到云端。这种分层架构既保证了实时性，又不浪费算力资源。

数据隐私保护：去年参观一家医院的康复中心，他们使用的机器人助手采用了边缘计算架构，患者的敏感数据都在本地处理，不会上传云端，这大大增强了患者的信任感。

4、

实践案例：具身智能与边缘计算的精彩"联姻"

这些理论听起来很美好，但实际应用中效果如何呢？从亦庄马拉松和其他领域，我收集了几个真实案例：

最直观的例子来自亦庄马拉松的那台"无头"机器人。据参与者介绍，这台机器人采用了分布式边缘计算架构，核心决策单元并非集中在"头部"，而是分散在全身各处。这使得即使头部意外损坏或断电，身体其他部位的计算单元仍能协同工作，保持基本运动能力。这种设计理念颠覆了传统的中央控制模式，为具身智能系统提供了更高的鲁棒性。

另一个引人注目的案例是马拉松中表现最稳定的几台机器人。它们普遍采用了"计算分层"策略——紧急避障等基础动作由机身本地处理；步态规划等复杂任务则交由随身携带的微型边缘服务器；而路线规划等长期决策才会上传到云端。这种分层架构确保了它们即使在网络不稳定的情况下，也能保持流畅移动。

在工业领域，去年我去昆山参观了研华智能工厂，看到了边缘计算如何赋能工业机器人。工厂的协作机器人通过边缘服务器实现了视觉引导装配，即使在复杂多变的装配环境中，也能精准识别零件并完成组装。工程师告诉我，以前这些任务需要连接云端AI，网络抖动经常导致任务中断，现在边缘计算解决了这个痛点。

另一个让我眼前一亮的例子来自智慧养殖领域。传统养殖业一直面临效率低、可控性差、资源浪费严重等痛点，而具身智能与边缘计算的结合为这一古老行业带来了革命性变化。在参观一家智能化猪场时，我看到了配备多种传感器的巡检机器人在猪舍内自主巡视。让我想起网宿科技陈云辉老师之前和我介绍，他们的边缘计算方案使这些机器人能够在本地实时分析视频数据，识别猪只的行为模式（如采食、饮水、运动）和健康状态，无需将海量视频流上传至云端。"以前发现一头猪生病可能需要2-3天，现在系统能在症状刚出现时就发出预警，大大降低了疫病传播风险。"

5、

未来展望：从摔倒的马拉松选手到未来伙伴

亦庄马拉松上那些跌跌撞撞的机器人，折射出具身智能的现状，也启示着未来发展方向。站在这个技术节点上远眺，我看到了具身智能与边缘计算共同进化的几条路径：

容错式架构："无头"机器人的启示远不止于马拉松。未来的具身智能系统将采用更加分布式的计算架构，摒弃传统的中央控制模式。关键功能会在多个计算节点间冗余部署，即使某个部件损坏，整体系统仍能保持运行。这种"韧性计算"将成为未来机器人的标配，特别是在极端环境下工作的机器人。

自适应算力调度：观察马拉松机器人不难发现，能量管理是关键挑战。未来的具身智能系统将实现精细化的算力动态调度——在平缓路段降低视觉算法复杂度以节省电量；遇到障碍物时瞬间激活高精度感知系统；预判电量不足时自动简化决策模型。这种"能量感知计算"将大幅提升机器人的续航能力。

边缘-体感协同训练：目前的机器人训练主要依赖仿真或有限的真实数据。未来，边缘计算节点将成为机器人的"教练"，收集并分析机器人在实际环境中的表现数据，不断优化其动作控制模型。想象一下，一台跑完马拉松的机器人，其运动数据被边缘节点分析后，可以立即改进同类型机器人的步态控制，形成"经验集体共享"。

全域感知网络：未来的智能环境将布满各类边缘感知节点，为具身智能系统提供额外的"眼睛"。在马拉松赛道上，这意味着机器人不仅依靠自身传感器，还能接收来自赛道边缘节点的实时环境信息，大大扩展感知范围。在城市环境中，这种全域感知网络将让服务机器人"未卜先知"，提前感知拐角后的情况。

群体协同智能：边缘计算为多机器人协作提供了技术基础。想象未来的机器人马拉松，参赛者不再是独立个体，而是能够协同作战的团队——领跑机器人负责探路并共享环境信息，中间梯队优化能耗分配，后方机器人学习前方经验避开陷阱。这种群体智能将远超单个智能体的能力。

6、

写在最后：智能的本质是融入而非凌驾

研究具身智能与边缘计算的过程中，我对智能的本质有了新的思考。真正的智能不是凌驾于物理世界之上的抽象算法，而是深度融入环境、与环境互动并从中学习的能力。

边缘计算通过将计算能力推向离场景更近的地方，让AI更贴近现实世界；具身智能通过物理身体的交互，让AI学会真正理解现实世界。两者相辅相成，共同推动AI从"云端的神"变成"地面的人"——更接地气，也更有温度。

未来机器人的发展，不应只追求算法的复杂度和模型的参数量，更要关注如何让有限的计算资源产生最大的实际价值，如何让机器人更好地理解和适应人类的需求与环境。

具身智能与边缘计算的结合，让我们看到了这种可能性——智能不再是遥不可及的云端奇迹，而是触手可及的生活伙伴。

期待有更多同行加入这一领域的探索，共同推动具身智能与边缘计算的深度融合，创造更美好的智能未来。