具身智能2025年技能考核卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的首字母填入括號內。）1.具身智能的核心特征之一是“具身性”，這強調智能體與環(huán)境的交互是通過其物理身體進行的。以下哪項最不符合具身智能中“身體”的廣義理解？A.機器人擁有的機械臂和輪子B.人腦中的神經元連接C.傳感器（如攝像頭、觸覺傳感器）作為感知器官D.人工智能系統(tǒng)使用的計算硬件2.在具身智能系統(tǒng)中，SLAM（即時定位與地圖構建）技術主要解決的核心問題是？A.如何讓機器學習到人類的行為模式B.如何實現(xiàn)機器人與環(huán)境進行自然語言交流C.機器人在未知環(huán)境中如何確定自身位置并構建地圖D.如何優(yōu)化機器人的能源消耗效率3.強化學習在具身智能領域應用廣泛，特別是在機器人控制方面。以下哪種強化學習范式最常用于讓機器人通過觀察演示來學習技能？A.Q-LearningB.PolicyGradientC.Model-BasedReinforcementLearningD.ImitationLearning4.觸覺傳感器在具身智能中扮演著重要角色，特別是在人機交互和精細操作中。以下哪項技術通常不用于實現(xiàn)機器人的觸覺感知？A.力矩傳感器B.溫度傳感器C.CCD/CMOS攝像頭（用于視覺反饋）D.霍爾效應傳感器（用于檢測接近或磁場）5.當具身智能系統(tǒng)（如家庭服務機器人）需要與人類用戶進行協(xié)作式任務執(zhí)行時，以下哪個概念對于確保安全和效率至關重要？A.獨立自主決策B.分布式計算優(yōu)化C.共享意識與意圖理解D.實時全球定位系統(tǒng)（GPS）精度6.具身認知理論認為，智能和行為產生于身體與環(huán)境的持續(xù)互動中。以下哪種觀點最符合具身認知理論？A.智能主要源于大腦復雜的神經網絡結構B.認知過程可以在與身體分離的符號系統(tǒng)中進行C.身體的形態(tài)、傳感器和行動能力塑造了認知過程D.智能是遺傳程序決定的，環(huán)境影響相對次要7.在設計用于復雜動態(tài)環(huán)境的具身智能系統(tǒng)時，以下哪個特性對于系統(tǒng)的魯棒性和適應性至關重要？A.預先精確的環(huán)境模型B.快速的離線仿真能力C.在不確定性和噪聲下持續(xù)學習與適應的能力D.極高的計算速度8.以下哪項技術或方法通常不被認為是神經形態(tài)計算在具身智能中的應用方向？A.使用類腦芯片設計低功耗機器人處理器B.通過深度學習模型模擬大腦的視覺感知通路C.利用人工神經元網絡實現(xiàn)機器人的運動控制D.構建基于生物神經元互連的機器人神經網絡9.倫理考量是具身智能發(fā)展不可忽視的方面。以下哪種場景最直接地引發(fā)了關于具身智能機器人“權利”和“責任”的倫理討論？A.機器人用于自動處理大量金融數(shù)據B.機器人作為個人助理提供陪伴服務C.機器人用于復雜的科學計算模擬D.機器人用于無人駕駛汽車的核心導航系統(tǒng)10.具身智能系統(tǒng)通常需要處理來自多個傳感器的異構數(shù)據。以下哪種技術對于有效融合這些不同來源的信息以獲得更全面的環(huán)境理解至關重要？A.數(shù)據加密與傳輸加密B.多模態(tài)傳感器融合算法（如卡爾曼濾波、深度學習融合網絡）C.數(shù)據庫索引優(yōu)化D.分布式文件系統(tǒng)管理二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填入橫線上。）1.具身智能強調感知-行動的循環(huán)，與環(huán)境形成一個________的反饋系統(tǒng)。2.在機器人運動控制中，確保機器人在與人或其他物體交互時不會造成傷害的技術通常稱為________。3.機器人通過學習從人類教師（導師）的示范中獲取行為策略的過程，稱為________。4.能夠感知自身狀態(tài)、環(huán)境信息并據此進行自主決策和行動的智能體，體現(xiàn)了具身智能的________特性。5.將機器人的視覺、聽覺、觸覺等多種感知信息整合起來理解環(huán)境的過程，被稱為________。6.具身認知理論認為，認知過程并非完全在頭腦中發(fā)生，而是與身體的________以及與環(huán)境的互動緊密相關。7.對于需要在非結構化環(huán)境中靈活行動的具身智能系統(tǒng)，采用________算法進行環(huán)境地圖構建和定位通常比依賴精確地圖更有效。8.在具身智能系統(tǒng)中，用于精確測量機器人關節(jié)角度或執(zhí)行器位置的傳感器通常稱為________傳感器。9.隨著具身智能系統(tǒng)（如社交機器人）與人類交互增多，如何理解和表達“情緒”以實現(xiàn)更自然的交互，是研究者關注的________問題。10.評價具身智能系統(tǒng)性能時，除了任務完成效率，_______和與人協(xié)作的流暢度也是重要的考量指標。三、簡答題（每題8分，共24分。）1.簡述具身智能與傳統(tǒng)（符號式）人工智能在認知范式上的主要區(qū)別。2.請列舉三種不同類型的觸覺傳感器，并簡要說明它們在具身智能系統(tǒng)中可能的應用場景。3.強化學習在具身智能機器人控制中面臨哪些挑戰(zhàn)？請至少提出兩點。四、論述題（16分。）結合具身智能的感知-行動范式，論述一個你所設想的具有高度適應性的具身智能系統(tǒng)（例如，一個能在復雜多變的戶外環(huán)境中進行勘探和樣本收集的機器人）應具備哪些關鍵的技術能力，并說明這些能力如何協(xié)同工作以實現(xiàn)其目標。試卷答案一、選擇題1.B解析：具身智能中的“身體”是廣義的，包括物理結構（機械臂、輪子）、感知器官（傳感器）甚至認知過程中的模擬結構。人腦中的神經元連接是認知的基礎，但不直接等同于具身智能所強調的物理身體與環(huán)境交互的載體。2.C解析：SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的核心任務就是在機器人未知的環(huán)境中，邊移動邊確定自身位置并同時構建環(huán)境地圖。這是具身智能機器人導航和交互的基礎技術。3.D解析：ImitationLearning（模仿學習）是指智能體通過觀察一個或多個“教師”智能體的行為來學習策略。這與具身智能通過身體與環(huán)境的交互來學習密切相關。其他選項Q-Learning是模型無關的強化學習，PolicyGradient是策略梯度方法，Model-BasedRL是基于模型的強化學習。4.C解析：CCD/CMOS攝像頭主要捕捉視覺信息，屬于視覺傳感器，用于提供視覺反饋，而非觸覺感知。力矩傳感器、溫度傳感器和霍爾效應傳感器均可用于實現(xiàn)不同形式的觸覺或接近感測。5.C解析：協(xié)作式任務執(zhí)行要求機器人理解人類的意圖，預測人類行為，并確保交互安全，這需要系統(tǒng)具備共享意識與意圖理解的能力。A選項不利于協(xié)作，B選項是技術優(yōu)化手段，D選項GPS在室內等環(huán)境失效。6.C解析：具身認知理論的核心觀點是物理身體的存在、形態(tài)、擁有的傳感器以及行動能力，深刻地影響甚至塑造了認知過程。其他選項或過于強調大腦或符號系統(tǒng)，或認為環(huán)境影響次要。7.C解析：非結構化環(huán)境充滿不確定性、噪聲和動態(tài)變化，因此系統(tǒng)必須具備在這樣環(huán)境中持續(xù)學習、適應和修正自身行為的能力，才能保持魯棒性。A、B、D雖然也是重要能力，但C點出了在非結構化環(huán)境下的核心需求。8.D解析：神經形態(tài)計算是模擬生物神經元結構和信息處理方式的信息技術。A、B、C都涉及了神經形態(tài)計算或其思想在感知、控制中的應用。D選項是傳統(tǒng)的人工神經網絡，雖然可能用于模擬感知通路，但其本身并非神經形態(tài)計算技術。9.B解析：當機器人提供陪伴服務時，其行為可能影響人的情感狀態(tài)，機器人是否應承擔責任（如造成心理傷害），以及是否應賦予其某種“權利”（如隱私權），是典型的倫理討論議題。A、C、D場景主要涉及數(shù)據和計算，與個人直接交互引發(fā)的倫理問題相對較少。10.B解析：多模態(tài)傳感器融合旨在整合來自不同傳感器（如視覺、觸覺、聽覺）的信息，以獲得對環(huán)境更全面、更魯棒、更豐富的理解。這是具身智能系統(tǒng)處理復雜環(huán)境感知的關鍵技術。其他選項與傳感器融合關系不大。二、填空題1.持續(xù)2.安全交互（或碰撞檢測/避免）3.模仿學習4.自主（或自主決策）5.多模態(tài)融合6.情境7.基于學習（或在線/無模型）8.位置（或關節(jié)）9.情感計算（或情感交互）10.人機交互（或人機協(xié)作）三、簡答題1.具身智能強調感知與行動的緊密耦合，認為智能產生于智能體與環(huán)境的持續(xù)互動中，感知是行動的基礎，行動反作用于感知和認知。傳統(tǒng)人工智能（符號式）更側重于抽象符號的操作、邏輯推理和知識表示，認為智能主要源于大腦或計算系統(tǒng)內部的復雜信息處理，與環(huán)境（至少在早期理論中）的物理交互不是核心關注點。2.*力覺傳感器*：用于感知機器人與物體接觸時施加的力或受到的力，常用于抓取力控制、碰撞檢測和精確定位。應用場景如機械臂抓取易碎品、人機協(xié)作機器人感知接觸力。**觸覺傳感器*（如壓敏電阻陣列、電容觸覺傳感器）：用于感知接觸、壓力分布和紋理信息。應用場景如假肢的觸覺反饋、機器人足底地形感知。**滑移傳感器*：用于檢測機器人表面與接觸面之間的相對滑動狀態(tài)。應用場景如輪式機器人的打滑檢測與控制、履帶機器人的地形適應性控制。3.*樣本復雜性：*具身智能系統(tǒng)（尤其是機器人）需要處理的感知數(shù)據往往是高維、非結構化、充滿噪聲且瞬息萬變的，這給學習算法帶來了巨大挑戰(zhàn)。**環(huán)境交互成本高：*在真實世界中進行試錯學習成本高昂，且可能損壞硬件或產生不良后果。需要更高效的探索策略和更少樣本的學習方法。**長期依賴與稀疏獎勵：*機器人的目標通常需要長期規(guī)劃才能實現(xiàn)，而學習信號（獎勵）可能非常稀疏，這使得價值函數(shù)估計和策略優(yōu)化非常困難。四、論述題一個能在復雜多變的戶外環(huán)境中進行勘探和樣本收集的適應性具身智能系統(tǒng)，為實現(xiàn)其目標，應具備以下關鍵的技術能力，并協(xié)同工作：首先，系統(tǒng)需要強大的環(huán)境感知與理解能力。這要求它配備多樣化的傳感器，如高分辨率視覺攝像頭（用于識別地形、障礙物、樣本特征）、激光雷達（LiDAR，用于精確建圖、避障、距離測量）、慣性測量單元（IMU，用于姿態(tài)估計和運動跟蹤）、以及多種觸覺和力覺傳感器（用于近距離交互和環(huán)境材質分析）。通過多模態(tài)傳感器融合技術，系統(tǒng)能夠整合來自不同傳感器的信息，生成對周圍環(huán)境實時、準確、立體的理解，包括地形地貌、植被覆蓋、障礙物類型與位置、潛在樣本區(qū)域等。這是系統(tǒng)進行自主導航和決策的基礎。其次，系統(tǒng)必須具備高度靈活和穩(wěn)健的運動控制能力。它需要擁有能夠適應不同地形的運動平臺（如全地形輪胎的輪式機器人或具備良好攀爬能力的足式機器人），并配備先進的控制算法。這些算法應能實現(xiàn)精確的路徑規(guī)劃（考慮地形、坡度、障礙物）、動態(tài)避障（實時感知并規(guī)避移動障礙）、精確的樣本抓取和放置動作。運動控制能力還需與感知能力緊密耦合，例如，根據實時感知到的地形調整步態(tài)或速度，根據視覺或觸覺信息精確調整抓取力。穩(wěn)健性意味著系統(tǒng)在遇到意外情況（如路面突然濕滑、樣本形狀出乎意料）時，能夠保持穩(wěn)定或采取恢復策略。再次，系統(tǒng)應具備自主決策與規(guī)劃能力?；趯Νh(huán)境的理解，系統(tǒng)需要能夠自主制定探索策略、選擇目標區(qū)域、規(guī)劃最優(yōu)路徑以高效覆蓋搜索區(qū)域，并根據任務需求和資源狀況（如電量、樣本容量）動態(tài)調整計劃。這包括任務分解、目標點選擇、路徑優(yōu)化、以及應對突發(fā)狀況的重新規(guī)劃能力。強化學習等機器學習技術可用于讓系統(tǒng)在探索過程中學習更優(yōu)的策略。最后，系統(tǒng)需要有效的樣本處理與通信能力。一旦識別并定位到目標樣本，系統(tǒng)應能自主、精確地執(zhí)行樣本采集操作（如挖掘、切割、吸?。＿@可能需要專