将网络空间与物理世界对齐：关于具体化人工智能的综合调查

提出了具身人工智能作为追求人工通用智能的下一步。

对具身人工智能与当前人工智能进展，特别是大型语言模型进行了对比。

探讨了具身概念的演变，强调其与静态学习的经典范式的区别。

提出了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、行动、记忆和学习的重要性。

该框架与弗里斯顿的主动推理原则相一致，为具身人工智能的发展提供了全面的方法。

指出人工智能领域仍面临挑战，如制定新的学习理论和创新硬件。

强调创造具身人工智能代理与人类和其他智能体实现无缝通信、协作和共存的重要性。

提供了未来具身人工智能研究的基础性指导方针，旨在引导人工智能社群应对挑战和抓住机遇。