具身智能强调智能体通过物理身体与环境交互，视觉是其核心感知模态。重点解析计算机视觉在机器人系统中的架构与关键技术，分析视觉如何辅助环境理解、决策行动及多传感器融合。同时梳理当前面临的鲁棒性、实时性及语义理解挑战，并展望大模型融合与端到端系统的未来趋势。
人工智能领域正经历深刻变革，其中具身智能（Embodied AI）成为备受瞩目的新星。简单来说，具身智能是指智能体（如机器人）基于自身的物理身体与所处环境进行交互，从而实现感知、理解、决策与行动的智能化过程。在这一过程中，视觉扮演着举足轻重的角色，宛如为机器人打开了一扇通往世界的窗户，使其能够获取大量关键信息，进而做出合理的行为决策。
计算机视觉是一门研究如何使机器'看'的科学。更进一步说，它是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的系统。这里所指的信息指 Shannon 定义的，可以用来帮助做一个'决定'的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中'感知'的科学。
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