人工智能的发展目标是使机器像人类一样思维和行动，不仅能求解复杂问题，更重要的是能在一个复杂、动态、不确定的物理世界中进行交互。具身智能强调智能体通过物理载体与环境的动态交互，在感知、决策与行动中不断学习和进化，从而突破传统静态数据训练模型的局限，展现出更强的环境适应性与泛化能力，已成为实现人工智能发展目标的关键路径之一。本文深入探讨了具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，在此基础上进一步梳理了具身智能的发展现状、演进趋势与面临的挑战。同时，特别指出，生成式人工智能，尤其是大语言模型、多模态大模型以及正在演进的“信息一物理-认知”三域融合大模型等技术在加速具身智能演进中的关键作用。面对全球人工智能竞争日益加剧的态势，总结与分析了我国在具身智能领域发展取得的进展和面临的风险，并提出了我国应重点布局的研究方向和针对性的对策建议，助力我国在全球具身智能竞赛中占据领先地位。
