Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI

具有身体的人工智能（Embodied AI）对于实现人工通用智能（AGI）至关重要，并为桥接网络空间和物理世界的各种应用程序提供了基础。最近，多模态大模型（MLMs）和世界模型（WMs）的出现引起了广泛关注，因为它们具有出色的感知、交互和推理能力，使它们成为具有身体代理的大脑的有前途的架构。然而，在MLMs时代，还没有全面的Embodied AI调查。在本次调查中，我们对Embodied AI的最新进展进行了全面探索。我们的分析首先浏览了具有代表性的具有身体机器人和模拟器的前沿工作，以充分了解研究重点及其局限性。然后，我们分析了四个主要的研究目标：1）具有身体的感知，2）具有身体的交互，3）具有身体的代理，以及4）从模拟到现实的适应性，涵盖了最先进的方法、基本范例和全面的数据集。此外，我们探讨了虚拟和真实具有身体代理中MLMs的复杂性，强调了它们在促进动态数字和物理环境中的交互中的重要性。最后，我们总结了具有身体的AI的挑战和局限性，并讨论了它们的潜在未来方向。我们希望这项调查将成为研究社区的基础参考，并激发持续的创新。相关项目可在https://github.com/HCPLab-SYSU/Embodied_AI_Paper_List找到。

全面探讨了MLMs时代下具有身体的人工智能的最新进展，研究重点和局限性。论文旨在为研究社区提供全面的参考，并激发持续的创新。

该论文提出了一个全面的研究框架，分析了四个主要的研究目标：1）具有身体的感知，2）具有身体的交互，3）具有身体的代理，4）从模拟到现实的适应。同时，论文探讨了MLMs在虚拟和实体代理中的复杂性，并强调了它们在促进动态数字和物理环境中的交互方面的重要性。

论文全面探讨了具有身体的人工智能的最新进展，提供了实验设计和数据集等方面的详细信息。此外，论文还强调了MLMs在促进动态数字和物理环境中的交互方面的重要性，并讨论了具有身体的人工智能面临的挑战和限制。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如《Embodied Intelligence》、《A Survey of Embodied AI》等。