朱松纯教授《具身智能与人形机器人发展》课程大纲

“智能不是‘脑’单独产生的，而是‘身体—环境—任务’闭环交互中涌现的。”
——朱松纯

• 具身性是通往AGI的必经之路：脱离身体的AI只是“空中楼阁”
• 人形机器人是通用智能的最佳载体：因其与人类共享物理与社会空间
• 中国路径需软硬协同：从底层控制到高层认知的全栈自研
• “小数据、大任务”在真实世界中的落地验证

• 掌握具身智能的理论基础与计算框架（如CUV架构中的具身扩展）
• 理解人形机器人从感知、决策到执行的全链路技术挑战
• 学习BIGAI在动态平衡、双手操作、实时对话等关键技术突破
• 探索家庭服务、教育陪伴、文化传承等真实应用场景
• 培养对人机共生社会的伦理与安全意识

• 从“缸中之脑”到具身认知：智能的起源
• 当前AI的“无身困境”：大模型无法真正理解“拿起杯子”
• 具身智能 vs 纯视觉/语言模型的本质差异
• 人形机器人为何是通用智能的理想形态？

• 具身认知（Embodied Cognition）与延展心智（Extended Mind）
• 主动感知（Active Perception）与行动即推理（Action as Inference）
• 身体先验（Body Priors）对学习效率的提升
• CUV框架在具身场景中的扩展：C（感知-动作闭环）、U（任务势能场）、V（价值驱动）

• 全球人形机器人发展简史：ASIMO → Atlas → Tesla Optimus → BIGAI-Unitree
• 关键部件解析：灵巧手、力控关节、IMU融合、轻量化结构
• BIGAI-Unitree H1/H2 技术亮点：高动态行走、抗扰平衡、低成本量产路径
• 自主可控：中国在核心零部件（电机、减速器、芯片）的突破

• ZMP（零力矩点）与全身动力学控制
• 强化学习在步态生成中的应用（PPO, SAC）
• 实时抗扰：被推倒后自主站起的技术实现
• 案例：2025世界人形机器人运动会冠军“BIGAI-01”的平衡策略

• 触觉感知 + 视觉 + 力反馈的多模态融合
• 工具使用中的因果推理（“用钳子夹住电线”）
• 双手任务分解与协同规划（如叠衣服、泡茶）
• 操作技能的小样本迁移：从仿真到现实（Sim2Real）

• 3D场景重建与语义地图构建（NeRF + SLAM）
• 物体功能属性识别（可抓、可坐、易碎等）
• 社会空间感知：谁在说话？我在哪里被注视？
• “通通”在家庭环境中的实时场景建模演示

• 从自然语言指令到动作序列（“把药拿给爷爷”）
• 多层级任务规划：目标 → 子目标 → 动作基元
• 不确定性下的鲁棒执行：门打不开怎么办？
• 小数据驱动的任务泛化：一次示范，终身可用

• 面部表情、手势、语音语调的联合理解
• 社会规范嵌入：保持距离、轮流说话、察言观色
• 心智理论在交互中的应用：用户是否困惑？是否需要帮助？
• 教育机器人案例：“通通”如何辅导小学生做作业

• BIGAI社会模拟器：百万级智能体并行训练
• 数字孪生家庭环境构建
• 安全探索机制：避免真实世界试错代价
• 数据飞轮：真实任务 → 仿真优化 → 回归部署

• 家庭服务：陪护老人、家务协助、儿童教育
• 公共服务：导览、应急响应、文化讲解（如博物馆“数字孔子”）
• 工业柔性制造：非结构化环境中的协作
• 成本、可靠性与用户接受度的三角平衡

• 物理安全：力控限幅、紧急制动
• 行为安全：价值对齐、规范遵守、隐私保护
• “机器人权”还是“人类中心”？——中国伦理观的立场
• 构建可解释、可干预、可问责的具身智能系统

• 2030年愿景：每个家庭拥有一个“通通”
• 中国能否在人形机器人时代实现换道超车？
• 从“制造大国”到“智能体强国”的战略转型
• 学生项目展示：设计一个具身智能微应用原型

• 理论讲授 + 系统演示：现场操控BIGAI-Unitree机器人完成任务
• 代码实践：基于PyBullet/Isaac Gym的简化控制仿真
• 案例研讨：分析波士顿动力、特斯拉、优必选与BIGAI的技术路线差异
• 跨学科对话：邀请机器人工程师、老年医学专家、伦理学者参与
• 实地参访：参观BIGAI机器人实验室与测试场

1. 核心文献
   • Zhu et al., “Embodied AGI: The Path Forward for Human-Level Intelligence”, arXiv 2025
   • BIGAI Technical Report: The Tongtong Platform and Embodied Cognition Architecture, 2025
   • Brooks, “Intelligence Without Representation”, 1991（经典）
   • Lake et al., “The Omniglot Challenge”, Science 2015（小样本学习）
2. 技术平台
   • BIGAI-Unitree H1/H2 开发文档（内部）
   • Isaac Sim / PyBullet 仿真环境
   • “通通”开放API（教学版）
3. 视频资料
   • 2025世界人形机器人运动会全程录像（BIGAI-01夺冠）
   • 朱松纯在WAIC 2025主题演讲《具身智能：AGI的最后一公里》

备注：本大纲为学术重构，基于朱松纯教授公开思想体系与BIGAI技术路线整理，适用于高校教学、科研规划或产业合作参考。实际课程以北京大学官方发布为准。