CNCC | 倒计时4天！CCF-网易雷火联合基金研讨会：议程嘉宾交通参会指南一图掌握

由网易伏羲与中国计算机学会（CCF）于2025年共同发起的“CCF-网易雷火联合基金二期”在历经80天的指南公开，课题征集，多层遴选等环节，本轮评审终于落下帷幕。 二期基金项目围绕 “游戏与人工智能“ 发起多个热门研究方向。面向国内高校及科研院所的全职教师和研究人员，共计开放11个课题，吸引60+高校/研究机构报名。 自启动以来，基金项目受到了全国高校学者的高度关注与积极响应。来自（排名不分先后）浙江大学、香港理工大学、北京理工大学、上海交通大学、南京大学、武汉大学、厦门大学、西安交通大学、合肥工业大学等知名高校与院所的专家学者提交了高质量申请，充分体现了学界对该项目的认可与期待。 为确保评审过程的专业性与公正性，基金组委会围绕“业务落地潜力”、“研究方向匹配度”、“技术可行性”以及“团队基础”等多个维度，对所有申报项目进行了严格评估与多轮审议。 经过专家委员会的综合评议与投票，本轮CCF-网易雷火联合基金11个课题项目全部获得资助。这些项目将在未来一年中获得资金支持与技术协作，推动其研究成果向实际应用场景转化，助力我国人工智能领域的持续创新发展。

具身智能作为人工智能领域的重要发展方向，其基本原理建立在多学科交叉的基础之上。这一概念强调智能体通过物理身体与环境的交互来实现智能行为，与传统人工智能处理抽象符号的方式形成鲜明对比。具身智能的理论基础主要来源于认知科学、机器人学和控制系统理论，这些学科共同构成了理解具身智能的基本框架。 认知科学中的具身认知理论为这一领域提供了重要的思想基础。该理论认为认知过程不仅发生在大脑中，还涉及身体与环境的动态交互。这种观点挑战了传统认知科学将心智视为独立于身体的信息处理系统的看法。在具身认知的视角下，智能体的身体形态、感知能力和运动能力都会影响其认知过程和行为表现。

具身智能（Embodied Intelligence）的基本原理建立在一个根本性认知之上：智能并非孤立存在于大脑或算法中，而是通过具有物理形态的身体在真实环境中不断感知、行动与学习而涌现出来的能力。这一范式强调“身体”是智能的必要载体，“环境”是智能的生成场域，二者通过实时交互共同塑造认知与行为。与传统人工智能依赖静态数据集进行离线训练不同，具身智能认为真正的理解必须在“做中学”（learning by doing）的过程中形成，智能体只有在与世界的动态耦合中才能发展出适应性、鲁棒性与泛化能力。

具身智能，作为人工智能领域一个深刻而前沿的演进方向，正日益成为学界与产业界关注的焦点。它挑战了传统人工智能将“智能”视为一种纯粹抽象计算过程的观念，转而提出一个核心命题：智能并非孤立于物理世界而存在，而是源于智能体通过其身体与环境的持续交互与感知运动循环。这一范式将人工智能的研究重心从纯粹的符号处理或数据模式识别，转向了在复杂物理世界中学习、适应并完成任务的实体系统。

具身智能（Embodied Intelligence）是一种强调智能必须根植于物理身体并与环境持续交互的认知科学与人工智能范式。其核心观点是：真正的智能并非仅源于抽象符号处理，而是通过感知、行动与环境反馈的闭环循环中逐步形成。具身智能体（Embodied Agent）拥有可与物理世界互动的身体（无论是机器人、虚拟角色还是生物体），通过“做中学”（learning by doing）不断积累经验、调整策略并发展出适应性行为。这一范式区别于传统AI依赖静态数据集训练的模式，突出实时性、情境性与任务导向性，被视为通向通用人工智能的重要路径。

在具身智能的宏大体系中，智能体是其核心的承载者与执行者。它并非一个抽象的算法或软件程序，而是一个嵌入物理环境、拥有实体形态、能够通过传感器感知环境、通过执行器作用于环境，并为了实现特定目标而自主决策与学习的综合系统。智能体是“具身”理念的物理化身，它将计算、感知与行动统一于一个与真实世界持续交互的闭环中，其终极目标是像生物体一样，在复杂、动态的物理世界中实现通用、鲁棒且自适应的生存与任务完成能力。

具身智能（Embodied Intelligence）强调智能并非孤立存在于抽象计算中，而是源于智能体与其所处物理环境的持续交互。在这一范式下，智能体（Agent）是承载智能行为的基本单元，它拥有感知能力、决策机制与执行机构，能够在真实或模拟环境中主动探索、学习并完成任务。与传统人工智能中仅处理静态数据的模型不同，具身智能体必须应对动态、不确定且部分可观测的世界，其智能体现为“在行动中理解，在交互中进化”。因此，智能体不仅是具身智能的载体，更是连接认知、感知与行动的统一实体。

在具身智能的宏大框架中，感知模块扮演着无可替代的先导性与基础性角色。它如同智能体的感官系统，是其得以“具身”于物理世界并与之进行有意义交互的根本前提。感知模块的核心任务，是持续、实时地从复杂、动态且充满噪声的物理环境中，通过多模态传感器捕获原始数据，并将其转化为可供认知与决策模块理解的、具有语义的结构化环境表征。这一过程远非简单的信号接收，而是一个涉及信号处理、特征提取、多模态融合与场景理解的复杂计算链条，直接决定了智能体对世界的理解深度与行动有效性。

具身智能（Embodied Intelligence）强调智能体通过与物理环境的持续交互来学习和决策，其核心在于“身体”与“环境”的耦合。在这一框架下，感知模块承担着将外部世界信息转化为内部可处理信号的关键角色。它不仅是智能体获取环境状态的“感官系统”，更是后续认知、规划与行动的基础。不同于传统人工智能中静态的数据输入，具身智能的感知具有实时性、多模态性和任务导向性，必须紧密服务于智能体在动态环境中的生存与目标达成。

具身智能强调智能体通过与物理环境的持续交互，在感知、决策与行动的闭环中实现目标导向的行为，其核心在于“智能源于身体与世界的互动”。分布式智能则指多个智能单元通过通信与协作，在无中心控制或弱中心协调下共同完成复杂任务，其核心在于“群体智能涌现于局部规则与信息共享”。二者看似分属不同维度——前者聚焦单体在物理世界中的自主性，后者关注多体在空间或网络中的协同性——但随着智能系统向更复杂、更大规模演进，两者的融合成为必然趋势，共同构成未来机器人集群、智能工厂、智慧城市等场景中高鲁棒性、高适应性智能系统的基础架构。