离身智能：第一人称视角，强调感知与理解环境

具身智能：能够感知并理解周边环境，通过自主学习完成任务的智能体。 1950年，图灵在论文《Computing Machinery and Intelligence》中次提出了这一概念，具身概念的可测量性、可解释性和可检验性，使得机器能够通过学习理解具身概念，具 身智能成为迈向通用智能的起点。英伟达创始人兼席执行官黄仁勋在ITF World 2023半导体大会上表示：“人工智能的下一 个浪潮将是具身智能（embodied AI）”。

智能受脑、身体与环境协同影响，侧重智能体与环境的“交互”，利用行为实现学习。从认知的角度来看，人类为人称 视角的智能，以1963年的一个实验为例，被绑起来的猫，只能看这个世界，是一种旁观的智能；另一只猫可以主动去探索，是 具身的智能。前者有点像现在基于大量数据的智能，比如我们给机器很多盒子，并且标注这就是盒子，然后机器就会觉得这种 pattern 是盒子，属于第三人称的智能，而我们人类是通过体验才知道的。具身智能基于智能体具身行为的学习机制可以将数据 的采集、模型的学习融为一体，真正实现主动交互的学习，这也是对人类学习过程的更GJ模拟。

离身智能

学习方法：旁观型学习

擅长L域： 智能中表征与计算的部分

实体形式： 不具有物理身体

感知方法： 被动接受数据

主义： 符号主义、联结主义

具身智能

学习方法：实践性学习

擅长L域：主动式感知，执行物理任务

实体形式： 具有物理身体

感知方法： 支持与外界交互

主义： 符号主义、联结主义、行为主义