这个是一份2025年7月的文献综述，我认为可以启发目前领域的研究：
https://arxiv.org/pdf/2507.10087
https://arxiv.org/pdf/2507.10087
一、基础模型重构具身智能的能力边界
基础模型（尤其是 LLMs 和 VLMs）为具身系统带来了跨模态泛化与语义理解的革命性提升。
- 感知层面，VLMs 通过图像 - 文本嵌入空间的对齐（如 CLIP 的 4 亿对数据训练），突破了传统机器人视觉的封闭类别限制，实现 “零样本” 识别任意物体（如通过文本指令 “找铲子” 直接匹配视觉输入）。BLIP-2 等模型进一步结合冻结视觉编码器与 LLM，以低训练成本实现实时场景理解与视觉问答，为机器人提供了与物理世界交互的 “语义接口”。
- 规划层面，LLMs 的高层推理能力（如 GPT-4 的任务分解）支持具身系统将抽象目标（如 “清理洒出的饮料”）转化为可执行的子任务序列，且通过 “内省推理”（inner monologue）实现闭环反馈，动态修正计划。SayCan 等框架更将 LLM 的语义推理与机器人的物理可行性评估结合，解决了 “语言指令与物理能力脱节” 的核心问题。
- 控制层面，通用策略模型（如 RT-2、GR00T）通过融合视觉 - 语言 - 动作表征，使单一模型能跨任务、跨机器人形态（如人形、机械臂）生成控制指令，甚至通过代码生成（如 “Code as Policies” 框架）动态合成运动逻辑，突破了传统端到端控制器的任务特异性限制。
二、仿真与现实的协同：数据与泛化的突破口
具身智能的核心瓶颈之一是真实世界数据稀缺与场景多样性不足，而基础模型驱动的仿真 - 现实闭环提供了高效解决方案。
- 程序性仿真生成：LLMs 可将自然语言描述（如 “带货架的仓库”）转化为结构化场景图，自动生成包含物理约束的仿真环境（结合 Unity、Gazebo 等引擎），快速扩充训练数据。但需解决场景合理性（如物体碰撞、物理一致性）问题，避免 “幻觉环境” 误导模型。
- 代码驱动仿真设计：基础模型能将任务需求直接转化为可执行脚本（如 Python、ROS URDF），定义环境参数、 reward 函数和控制逻辑，简化复杂机器人系统的部署流程。例如，GPT-4 可生成 Omniverse 脚本实现随机场景创建，但需警惕模糊指令导致的不安全代码。
- 跨模态仿真任务：多机器人协同场景中，LLMs 分解任务并分配给无人机、移动机械臂等异质 agent，VLMs 则通过实时视觉反馈优化调度，验证了 “仿真中预演 - 现实中部署” 的可行性，但需解决多 agent 动态依赖与资源冲突问题。
三、开放世界具身智能的核心挑战与应对思路
在非结构化环境中，具身系统需应对动态性、不确定性与多模态融合难题，论文指出以下关键方向：
- 多模态推理与任务分解：需结合视觉、触觉、语言等多源信息（如 UniTouch 将触觉数据与视觉 - 语言嵌入对齐），通过层级化任务分解（如先解析场景语义，再生成动作链）确保子目标的物理可行性。例如，四足机器人通过 “语言子目标 + 地形仿真验证” 适应复杂地形。
- 通用策略与跨形态控制：通用策略模型（如 VLA 架构）需通过异质数据（真实演示、仿真数据、人类运动视频）训练，支持从 “视觉 - 语言输入” 直接生成电机指令。但需平衡训练成本与安全性，例如通过扩散模型生成平滑轨迹，避免剧烈动作导致的失稳。
- sim-to-real 迁移的语义锚点：缩小仿真与现实差距的核心是语义对齐—— 利用语言引导模型关注任务相关特征（如忽略纹理差异，聚焦物体几何与空间关系），或通过生成式模型（如扩散模型）合成真实感数据，减少域偏移影响。例如，ADEPT 动态生成复杂地形仿真数据，提升现实导航鲁棒性。
四、自适应与韧性系统的构建路径
具身智能需具备应对故障、环境变化的自适应能力，论文提出模块化与反馈机制的关键作用：
- LLM 引导的控制器修复：通过 CoT 推理实时调整控制参数（如 Lyapunov-LLM 控制器适应机械臂动态变化），但需解决计算延迟问题，可通过轻量化模型或物理约束提示优化。
- 闭环规划与记忆增强：结合 “内省推理”（实时反馈修正计划）与检索增强（RAG）记忆（如存储历史失败案例），提升长程任务的韧性。例如，RePLan 框架通过视觉 - 语言模型实时重规划，解决执行偏差。
- 模块化架构：拆分感知、规划、控制为独立模块（如 HiP 框架用不同基础模型处理语言推理、物理预测与动作生成），提升可解释性与可维护性，但需优化模块接口，避免 “短板效应”。
五、未来研究的优先级
论文明确了具身智能领域的核心待解问题：
- 实时性与轻量化：通过模型压缩、蒸馏适配机器人的计算与 latency 约束；
- 物理接地数据：构建机器人专属多模态数据集（含触觉、 proprioception 等），弥补互联网数据的 “具身缺口”；
- 多模态整合：设计能统一视觉、触觉、音频的表征方法，突破当前 “视觉 - 语言为主” 的局限；
- 安全与可解释性：开发 runtime 安全过滤器与透明决策路径（如代码生成策略），解决幻觉与黑箱问题；
- 泛化性提升：通过持续学习、跨形态迁移，增强系统对未知任务与环境的适应力。
综上，这篇论文为具身智能研究者提供了 “基础模型驱动的系统级整合” 思路 —— 从感知到控制的全链路语义接地、仿真与现实的协同优化、自适应架构的模块化设计，是实现通用具身智能的核心路径。
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参考文献：
一、实时性与轻量化模型适配
[60] Sikorski, P. et al. (2025)
- 研究方向：边缘设备部署大语言模型控制移动机器人，探索轻量化模型在资源受限场景下的实时性优化。
- 推荐价值：解决基础模型计算开销大、推理延迟高的问题，为机器人端侧部署提供实践方案。
[171] Sun, S. et al. (2024)
- 研究方向：利用大语言模型优化人形机器人运动控制，通过物理约束提示（如嵌入物理定律）降低推理延迟。
- 推荐价值：结合领域知识轻量化模型，平衡实时性与控制精度。
二、物理接地与机器人专属数据
[101] Yang, F. et al. (2024)
- 研究方向：提出 UniTouch 框架，将触觉传感器数据与预训练视觉 - 语言表征对齐，构建多模态物理接地空间。
- 推荐价值：填补触觉等机器人专属模态与语义知识的鸿沟，为物理交互提供数据基础。
[122] Hu, Y. et al. (2023)
- 研究方向：综述通用机器人基础模型的数据需求，强调机器人专属数据集（如操作、感知长尾案例）的重要性。
- 推荐价值：指出互联网数据的局限性，为构建物理接地数据集提供理论框架。
三、多模态整合（视觉、触觉、音频等）
[102] Yu, S. et al. (2024)
- 研究方向：提出 Octopi 触觉 - 语言模型，结合 LLM 与触觉传感器推断物体属性（如柔软度与成熟度的关联）。
- 推荐价值：展示多模态融合在物理推理中的应用，突破视觉 - 语言主导的局限。
[123] Jones, J. et al. (2025)
- 研究方向：通过语言接地微调通用机器人策略，整合异质传感器（如触觉、 proprioception）数据。
- 推荐价值：探索多模态传感器的统一表征方法，提升开放世界场景理解能力。
四、安全与可解释性
[115] Wu, X. et al. (2024)
- 研究方向：分析 LLM/VLM 在机器人中的安全隐患，提出 runtime 安全过滤器与不确定性监控机制。
- 推荐价值：系统性梳理安全风险，为构建可靠具身系统提供防护框架。
[12] Liang, J. et al. (2023)
- 研究方向：提出 “Code as Policies” 框架，让 LLM 生成可解释的控制代码（如 Python 脚本），替代黑箱端到端模型。
- 推荐价值：通过代码可追溯性提升决策透明度，兼顾安全性与灵活性。
五、泛化性与跨场景迁移
[108] Brohan, A. et al. (2023)
- 研究方向：RT-2 模型通过微调预训练视觉 - 语言模型，将互联网知识迁移到机器人控制，实现跨任务泛化。
- 推荐价值：验证 “web-scale 知识→机器人技能” 的迁移路径，为通用策略模型提供范式。
[157] Yu, Y. et al. (2025)
- 研究方向：ADEPT 框架通过扩散模型动态生成复杂地形仿真数据，提升现实环境导航的泛化性。
- 推荐价值：解决 sim-to-real 迁移中的域偏移问题，增强对未知场景的适应力。
六、自适应与韧性系统
[167] Zahedifar, R. et al. (2025)
- 研究方向：Lyapunov-LLM 混合控制器，通过 CoT 推理实时调整参数，适应机械臂动态变化。
- 推荐价值：展示 LLM 在控制器自适应中的作用，为故障修复提供新思路。
[172] Skreta, M. et al. (2024)
- 研究方向：RePLan 框架结合视觉 - 语言模型实现实时重规划，解决长程任务中的执行偏差。
- 推荐价值：通过闭环反馈提升系统韧性，适用于动态开放环境。
总结
这些文献覆盖了基础模型在具身智能中的核心挑战（实时性、物理接地、安全性等），并提供了可落地的技术路径。研究者可优先关注RT-2、Code as Policies、UniTouch、ADEPT等框架的延伸工作，以及模块化架构（如 [174] HiP 框架）和多模态数据整合的最新进展。