具身智能的演进历程可追溯至20 世纪50 年代，其理论源自英国杰出的计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）的深刻洞见。1950 年，图灵在其具有划时代意义的论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中，首次构想了一种能够与环境进行动态交互、具备自我学习能力的智能实体。该智能体被设想为能够像人类一样感知外界环境、自主规划行动路径、做出决策，并具备高效执行任务的能力，这一构想被视为具身智能（Embodied Intelligence）的初步理论框架。
步入20 世纪80 年代，随着人工智能研究的不断深入，行为主义AI 学派开始崭露头角，其中罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）等学者的研究尤为突出。他们强调通过感知与动作的紧密协同，设计能够与环境进行有效交互的智能机器。这一时期的“具身”机器人实验主要聚焦于利用逻辑规则算法与机器人硬件的结合，以实现特定的应用功能。尽管这些实验尚处于初步探索阶段，但它们为具身智能的发展奠定了重要基础。
随着技术的不断积累与创新，具身智能迎来了快速发展的黄金时期。深度学习（Deep Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）等先进算法模型的涌现，为具身智能提供了强大的技术支持。这些算法模型使机器人能够更好地理解和处理复杂的环境信息，从而实现更加智能和灵活的行为。同时，传感器与执行器等硬件技术的不断进步，也显著提升了机器人的感知敏锐度和行动精准度。在这一阶段，“具身”机器人技术取得了显著进展，不仅在仿生机器人研发方面取得了重要突破，还在“人工智能+ 机器人”的智能化融合上迈出了决定性步伐。例如，特斯拉的人形机器人Optimus 通过先进的视觉-语言-动作模型以及精确的电机控制技术，实现了智能、拟人的交互，展示了具身智能在机器人领域的巨大潜力。
近年来，随着大语言模型（Large Language Models，LLMs）的兴起，具身智能的发展迎来了新的高潮。大模型凭借其深厚的通用知识库和智能涌现能力，为机器人提供了更高层次的智能感知、自主决策和拟人化交互能力。谷歌DeepMind 推出的RT系列机器人，尤其是RT-H 版本，通过创新的任务分解与语言指令转化策略，实现了任务执行的高精度与高效率，进一步推动了具身智能在复杂任务处理方面的能力。
