具身智能：从理论到实践的跨越

具身智能（Embodied AI）的概念起源与发展是一个跨越半个多世纪的学术探索历程，其核心思想在不同学科的交叉碰撞中逐渐成型。以下从理论源头、技术奠基、术语演进三个维度展开解析，揭示这一概念的学术脉络与产业价值：

一、理论源头：从图灵的哲学构想到认知科学的具身化转向

1. 图灵的 "感官机器" 设想（1950 年）

在人工智能奠基性论文《计算机器与智能》中，图灵提出了两种智能发展路径：

• 抽象计算路径：如国际象棋等符号推理任务

• 具身化路径：为机器配备 "最好的感官"，使其能通过物理交互实现学习他特别强调："如果希望机器能理解人类语言，必须让它具备类似婴儿的学习能力 —— 通过感知和行动与环境交互"（中国计算机学会）。这一设想首次将智能与物理实体的交互关联起来，但受限于当时的技术条件，并未形成完整理论体系。

2. 认知科学的具身化革命（1980 年代）

• 具身认知理论：George Lakoff 与 Mark Johnson 在《我们赖以生存的隐喻》（1980）中提出，人类认知植根于身体经验（如空间感知、运动控制），而非纯粹的符号运算。

• 符号基础问题：Stevan Harnad 在 1990 年提出，符号系统的语义必须通过与物理世界的感知 - 运动经验建立联系（如 "苹果" 的符号需关联视觉图像、触觉反馈等）（s