感知的相似點

　　在深入比較之前，我們應先明確“自動駕駛”與“具身智能”這兩個概念。自動駕駛是指汽車在道路環(huán)境中完成感知、決策與控制，實現(xiàn)從A點到B點的安全、可靠行駛。具身智能則指擁有實體身體、通過身體與環(huán)境交互來感知、學習并行動的智能體，其范疇更廣，涵蓋服務機器人、搬運機器人，以及配備多種傳感器和手腳的智能體等。兩者在感知層面都需要“看懂世界”，但在出發(fā)點、約束條件和技術側重點上存在明顯差異

　　無論是自動駕駛汽車還是具身智能機器人，它們感知系統(tǒng)所肩負的任務都是類似的，那就是將攝像頭、激光雷達等傳感器采集的原始數(shù)據(jù)，轉化為計算機能夠理解和使用的環(huán)境信息。在這一過程中，兩者都高度依賴多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集與融合，并采用以數(shù)據(jù)驅動為核心的技術路線，來實現(xiàn)對目標的檢測、分割、跟蹤以及對場景的語義理解。像是卷積網(wǎng)絡、Transformer、時序模型與注意力機制等當前主流的深度學習技術，已成為它們從圖像、點云等數(shù)據(jù)中提取關鍵特征的共同工具。

　　此外，對感知結果的不確定性進行量化與輸出，也是兩者共同的關鍵課題。系統(tǒng)不僅需要判斷前方“是什么”，還需給出判斷的置信度、檢測框的誤差范圍等指標，甚至要將這種不確定性清晰地傳遞給后續(xù)的預測與規(guī)劃模塊。因此，諸如不確定性建模、時序信息融合、數(shù)據(jù)關聯(lián)、對未知類別樣本的識別，以及在線的自適應學習等問題，都是兩者必須攻克的技術難點。兩者的開發(fā)流程也高度一致，都需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集、標注與自監(jiān)督學習、模型訓練、仿真與離線測試、線上小規(guī)模驗證等流程，最終走向規(guī)�；渴稹�

　　感知的不同點

　　雖然兩者在技術基礎上有重合，但在“為何感知”和“感知后做什么”的本質問題上存在區(qū)別，導致設計與實現(xiàn)的優(yōu)先級迥然不同。

　　自動駕駛的感知任務高度聚焦于“安全”與“確定性”，車輛需要知道自己在哪個車道、前方是否有車、行人是否有穿行意圖等，所有輸出都必須滿足極高的可靠性要求，容錯率極低。這意味著其感知系統(tǒng)在冗余設計、傳感器可靠性、時間同步、硬實時性、功能安全(如滿足ISO 26262/ASIL標準)等方面都有嚴格的標準。換言之，自動駕駛的感知不僅追求高精度，還必須具備可解釋性、可驗證性，并在罕見卻危險的極端場景下保持可控。

　　具身智能的感知則更側重于“適應性”與“交互能力”。像是家用服務機器人可能不需要厘米級的車道線定位，但必須理解物體的可抓取性、靠近物體時的觸覺反饋，以及在復雜家庭環(huán)境中如何探索與學習。具身智能強調“感知-行動-感知”的閉環(huán)循環(huán)，感知結果直接驅動探索與學習策略，系統(tǒng)會主動調整傳感器視角或身體姿態(tài)以獲取更有價值的信息(即主動感知)。因此，具身智能更關注自我本體感知、觸覺/力覺、多關節(jié)狀態(tài)估計、交互式學習，以及從少量交互中快速學習的能力。

　　從數(shù)據(jù)維度看，自動駕駛主要依賴前裝傳感器(如車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達)，并擁有海量的車路場景數(shù)據(jù);具身智能的數(shù)據(jù)則更為分散和稀缺，需要在真實交互中在線生成訓練樣本，或依賴模擬器進行大量交互訓練。

　　兩者的技術側重點在哪里?

　　自動駕駛是將“安全、穩(wěn)定、可驗證”放在首位;具身智能則更重視“通用性、交互性與學習能力”。在自動駕駛感知中，更關注的是如何通過多傳感器冗余降低單點失效風險、如何實現(xiàn)嚴格的時間同步與標定以保證數(shù)據(jù)一致性、如何結合定位與高精地圖實現(xiàn)可靠定位、如何構建低延遲高可靠的檢測與跟蹤管線，以及如何為異常或未知場景設計安全策略(如降級處理、安全停車)。鳥瞰圖表示、傳感器幾何校正、運動補償、點云去畸變、雷達多路徑與多普勒信息利用、傳感器融合策略等，都是自動駕駛行業(yè)經(jīng)常會討論的技術。此外，可解釋性、可觀測性、功能安全與形式化驗證等在車規(guī)級系統(tǒng)中也極為重要。

　　具身智能的感知則更側重于在線學習與交互的機制，包括如何構建任務驅動的表征、如何利用自監(jiān)督學習從大規(guī)模未標注數(shù)據(jù)中學習有用特征、如何設計主動探索策略以提高樣本效率、如何通過模擬器進行大規(guī)模交互訓練并縮小Sim-to-Real差距，以及如何將語言、視覺、觸覺等多模態(tài)信息整合到統(tǒng)一的世界模型或可抓取性模型中，以支持復雜操作。具身智能也更依賴強化學習、元學習、少樣本學習與基于模型的規(guī)劃等技術，以實現(xiàn)從交互中快速適應新任務。

　　為何汽車企業(yè)能較容易地部署具身智能的某些能力

　　既然具身智能更偏向機器人學，為何汽車公司反而更容易將其落地?汽車本身就是一個移動的、配備多種傳感器與執(zhí)行器的“具身平臺”。車輛擁有高質量的定位系統(tǒng)、慣性測量單元、車輪里程計、攝像頭、雷達、激光雷達(部分車型)、線控轉向與制動等，這構成了機器人所需的核心身體要素。相比從零開始研發(fā)人形機器人或家務機器人，汽車公司具備更成熟的硬件平臺、強大的傳感器采購與集成能力，以及豐富的整車實時控制經(jīng)驗。

　　車企還擁有大規(guī)模真實數(shù)據(jù)與車隊運營能力。具身智能的許多學習方法需要大量交互數(shù)據(jù)進行訓練或微調，而汽車廠商的車隊(包括測試車、量產車與聯(lián)網(wǎng)車)能夠提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集渠道，使其能夠在真實環(huán)境中快速收集稀有場景、邊緣案例與長期運行數(shù)據(jù)，這是實驗室小型機器人難以比擬的優(yōu)勢。

　　車企更具備強大的工程化與安全管線。將學習模型部署到車輛上并非簡單嵌入電子控制單元即可，而是需要經(jīng)過功能安全評估、冗余設計、在線監(jiān)控、OTA升級流程與供應鏈管理等一系列流程。車企在這些方面已有成熟流程，能夠將具身智能的新功能逐步納入車規(guī)化流程。

　　從經(jīng)濟動力與生態(tài)協(xié)同方面看，汽車產業(yè)鏈上有大量零部件供應商、感知與計算模塊供應商、云服務與地圖公司，這使得車企在集成新能力時可以橫向調用現(xiàn)有技術或通過合作快速落地。與其從頭打造通用家用機器人平臺，將具身智能概念嫁接到已具備“身體”的汽車平臺上，商業(yè)回報更明確，監(jiān)管路徑也更清晰。

　　最后的話

　　自動駕駛與具身智能其實在感知技術上有深厚的相似性，但在實現(xiàn)的優(yōu)先級與系統(tǒng)約束上存在差異顯著。自動駕駛強調可靠性、冗余與可驗證性，擅長在工程化管控下將復雜系統(tǒng)轉化為可運營的產品;具身智能則強調交互能力、在線學習與任務泛化，擅長在不確定的開放環(huán)境中通過身體動作與環(huán)境共同學習。這兩條技術路徑看似分道揚鑣，實則互為鏡像。