当前具身智能系统正从孤立的功能模块向一体化架构发展。传统机器人系统通常将感知、规划、控制等环节分离设计，导致信息流断裂与决策延迟。新一代具身智能架构强调端到端的学习与优化，通过多模态融合感知、统一表征学习和联合策略训练，实现从原始传感器输入到动作输出的直接映射。这种架构能够更好地处理现实世界中的不确定性，提高系统的适应性与鲁棒性。

具身智能正经历从任务专用向任务通用的关键转变。早期系统多针对单一场景（如仓库分拣、家庭递送）进行定制开发，行为模式固定、泛化能力弱。当前发展趋势聚焦于构建具备跨任务迁移能力的通用具身智能体，其核心在于发展统一的感知-决策-执行架构，使同一智能体能通过高层指令理解与底层技能复用，完成多样化物理任务。例如，一个机器人既能整理桌面，也能操作家电或协助烹饪。这种通用性依赖于基础模型的引入与模块化技能库的建设，标志着具身智能从“工具”向“伙伴”的角色升级。

远程无人装载机是指通过集成环境感知、无线通信、电控液压与人机协同技术，使装载机在无操作员现场驾驶的情况下，由远程控制中心或移动终端进行实时操控或半自主作业的智能化工程机械。其核心功能包括多路高清视频回传、低延迟远程操控、辅助定位导航、电子围栏防护、一键复位及应急接管等，适用于矿山、港口、搅拌站、灾害现场等高危、高强度或人力难以持续作业的场景，显著提升作业安全性、连续性与操作一致性。

远程无人装载机代表了工程机械领域智能化转型的重要方向，它通过集成先进的远程控制、自主导航和智能作业技术，将传统需要人工现场操作的装载机转变为可由远程控制中心或自动化系统管理的智能装备。这一技术革新不仅旨在提升高危、恶劣环境下的作业安全性，也致力于实现更高效、精准的物料搬运与装卸作业，正在深刻改变矿山开采、港口物流、大型基建等领域的生产模式。

线段标注是指在数字图像或视频帧中，对具有线性特征的物体或区域进行识别和标记的数据处理过程。标注人员需要根据特定规范，使用一系列有序的坐标点连接形成线段，准确表示目标物体的线性形态和空间位置。这些线段可以代表多种线性结构，包括道路标线、物体边缘、建筑轮廓、医疗影像中的组织边界等。 线段标注的核心价值在于其精确性和结构化特性。每个标注点都需要与图像特征精确对应，线段走向必须符合实际物体的线性延伸规律。这种标注方式不仅记录了物体的位置信息，还捕捉了形状、方向、长度等几何属性，为计算机视觉算法提供了丰富的结构化训练数据。

线段标注是图像标注中一种重要的结构化标注方式，主要通过对图像中的特定线条、边缘或路径进行精确标记，以提取具有方向性、连续性或几何意义的线性特征。其核心任务是在二维图像平面上标出由起点和终点定义的线段，或由多个点构成的折线、曲线，用于描述车道线、电力线、建筑轮廓、血管走向、裂缝轨迹等关键结构信息。作为计算机视觉模型训练的基础数据，线段标注在自动驾驶、工业质检、医疗影像分析、遥感解测等领域发挥着不可替代的作用，是实现高精度线性目标识别与理解的关键支撑。

人工智能的发展正经历一场从“离身”到“具身”的深刻范式转变。传统人工智能主要关注在抽象符号或数据空间中进行推理、识别与生成，其智能与物理世界是割裂的。而具身智能则强调，智能的产生离不开一个拥有感知和行动能力的身体，以及与真实环境持续不断的交互。这一演进并非简单的技术升级，而是对智能本质理解的深化，标志着人工智能从“思考”走向“行动”，从“理解世界”走向“改变世界”的关键跨越。

传统人工智能（AI）主要建立在离身（disembodied）计算模型之上，其典型代表包括深度学习、大语言模型和计算机视觉系统。这类AI通过海量静态数据进行训练，擅长模式识别、文本生成、图像分类等任务，但其运行环境局限于数字空间，缺乏与物理世界的直接交互能力。它能回答“是什么”和“为什么”，却难以解决“怎么做”——例如，一个语言模型可以描述如何泡茶，但无法亲手拿起水壶、控制水温或判断茶叶是否泡好。这种脱离身体与环境的智能，在面对动态、不确定、需实时响应的真实世界时，暴露出泛化能力弱、常识缺失、安全风险高等根本性局限。

远程无人挖机是工程机械智能化发展的重要成果，它通过集成先进的远程控制、环境感知和自主作业技术，将传统需要驾驶员现场操作的挖掘机转变为可由远程控制中心或半自主系统操控的智能装备。这一技术革新不仅旨在解决高危环境下的施工安全难题，也致力于提升特殊工况下的作业效率与精度，正逐步改变矿山开采、抢险救援、核能维护等领域的作业模式。

远程无人挖机是指通过集成环境感知、无线通信、自动控制与人机协同技术，使挖掘机在无操作员现场驾驶的情况下，由远程控制中心或移动终端进行实时操控或半自主作业的智能化工程机械。其核心功能包括高清视频回传、低延迟远程操控、辅助定位、电子围栏、一键复位及应急接管等，适用于矿山开采、隧道施工、排险救援、核污染区域作业等高危、高难度或人力难以进入的场景，显著提升作业安全性、连续性与操作精度。