计划背景：从孤立自主迈向系统级自主

2026年6月30日，欧洲空间局（ESA）通过其开放空间创新平台（OSIP）正式发起了名为"自主空间系统具身智能"（Embodied Intelligence for Autonomous Space Systems）的创意征集活动。这一举措标志着ESA在太空机器人自主性领域迈出了具有里程碑意义的一步，旨在将具身智能这一前沿人工智能理念引入太空探索的核心技术体系中。

长期以来，太空机器人的自主能力呈现出"碎片化"特征——感知、规划、决策、控制等模块各自独立运行，彼此之间缺乏深度耦合。这种孤立式的自主架构在面对复杂多变的地外环境时，往往表现出适应性不足、响应延迟和容错能力有限等问题。ESA此次创意征集的核心目标，正是要打破这一局限，让太空机器人具备感知、决策、控制和适应能力的紧密集成，实现真正意义上的"身体与大脑协同进化"。

该计划植根于ESA技术战略2040愿景。该愿景描绘了一个超越当前孤立自主能力、迈向系统级自主的未来图景。在这一愿景中，太空机器人不再是执行预编程指令的被动工具，而是能够像生物体一样，在与环境的持续交互中自主学习、动态适应并做出智能决策的自主智能体。系统级自主意味着从单个设备的自主，跃升到多机器人协同、天地一体化任务编排的全系统自主运行能力。

三大应用场景：聚焦最具挑战性的探测任务

ESA为此次具身智能创意征集明确了三大核心应用场景，每一个都代表了当前太空探索中技术难度最高、自主性需求最迫切的领域。

场景一：自主探索。这一场景的重点目标是永久阴影月坑和月球熔岩管。月球南极的永久阴影区域因其特殊的地形和光照条件，被认为蕴藏着丰富的水冰资源，是未来月球基地建设的关键资源储备地。然而，这些区域长期处于极端低温和完全黑暗之中，更重要的是，由于地形遮挡和月面环境特性，这些区域几乎无法与地球建立通信链路——没有信号意味着没有遥控的可能。机器人必须在完全没有地面支持的情况下，独立完成导航、避障、科学观测和样本采集等全部任务，这对自主决策能力提出了极致要求。月球熔岩管同样如此，地下管腔结构复杂、信号难以穿透，需要机器人具备强大的空间认知和自主探索能力。

场景二：原位资源利用（ISRU）。原位资源利用是未来深空探测实现可持续发展的关键。无论是月球水冰的开采提炼，还是火星大气中氧气的制备，亦或是月壤的3D打印建筑，都需要机器人在资源分布不均、环境条件恶劣的外星表面自主完成勘探、开采、运输和加工等一系列复杂作业。具身智能将使机器人能够根据实时感知的资源分布和地形变化，动态调整作业策略，实现高效的资源开采与利用。

场景三：长期载人支持。在未来的月球和火星载人基地中，机器人将承担大量的基础设施维护、物资搬运和生命保障系统巡检任务。在宇航员长期驻留期间，机器人需要与人类紧密协作，理解人类意图，适应不断变化的基地布局和任务需求。具身智能将赋予机器人更强的环境感知和人机交互能力，使其成为宇航员可靠的伙伴。

两条技术路径：具身协同设计与物理智能

为实现上述目标，ESA在创意征集文件中提出了两条互补的技术路径，分别从硬件架构和软件智能两个维度推动具身智能的发展。

路径一：具身协同设计（Embodied Co-Design）。传统机器人开发中，机械身体与智能软件往往是分离设计的——先设计硬件平台，再开发控制软件。这种串行模式导致软硬件之间难以实现最优配合。具身协同设计则主张"身体与大脑联合设计"，从概念阶段就将机械结构、传感系统、驱动器布局与智能算法进行一体化优化。例如，机器人的关节配置、传感器分布和计算单元放置都应与AI算法的需求深度匹配，使硬件为智能算法提供最佳的感知和执行基础，而算法则充分利用硬件的物理特性实现更高效的运动控制。这种协同设计理念有望大幅提升机器人在极端环境下的能效比和适应性。

路径二：物理智能（Physical Intelligence）。这一路径聚焦于软件层面的突破，核心是构建"行星基础模型"（Planetary Foundation Models）和"世界模型"（World Models）。行星基础模型类似于地球上的大语言模型，但专门针对行星表面的物理规律、地形特征和任务场景进行预训练，使机器人具备对地外环境的通用认知能力。世界模型则使机器人能够在内部构建对环境的预测性表征——即在采取行动之前，先在"脑海"中模拟行动的后果，从而做出更安全、更高效的决策。这种基于物理世界建模的智能方式，使机器人能够应对训练过程中未曾遇到过的全新情况，实现真正的泛化能力。

传统自主性与具身智能目标对比

时间节点与评估流程

此次创意征集的时间安排紧凑而高效。创意提交的截止日期为2026年8月10日，留给研究机构和创新团队约六周的响应窗口。ESA将在收到创意后组织专家进行初步评估，筛选出最具潜力和可行性的方案。通过初评的团队将被邀请提交完整的提案，届时需要提供详细的技术方案、实施路径和预期成果。完整提案的评估预计于2026年10月进行，届时ESA将确定最终入选项目并启动后续研发资助。

ESA强调，此次创意征集面向全球学术界和工业界开放，鼓励跨学科团队参与。无论是机器人学、人工智能、行星科学还是航天工程领域的专家，都可以通过OSIP平台提交创意。ESA希望通过广泛的创意汇聚，为欧洲太空探索的下一代自主系统奠定技术基础。

战略意义：欧洲太空探索的自主性跃升

从战略层面看，ESA发起具身智能计划具有深远意义。当前，全球太空竞赛正进入新阶段，美国通过Artemis计划加速重返月球，中国在月球和火星探测领域持续取得突破。欧洲若要在这一格局中保持竞争力，必须在关键技术上建立差异化优势。具身智能正是这样一个具有战略价值的技术方向——它不仅能解决永久阴影月坑等极端环境的探测难题，更能为欧洲未来的月球资源开发和深空载人任务提供核心技术支撑。

此外，具身智能技术的发展还将产生显著的技术溢出效应。行星基础模型和世界模型的研究成果可应用于地球上的极端环境作业，如深海探测、极地考察和灾害救援等领域的机器人系统。具身协同设计方法同样可推广至工业机器人、服务机器人等民用领域，为欧洲制造业和服务业的智能化升级提供技术储备。

ESA技术战略2040愿景所描绘的系统级自主，不仅是技术目标的提升，更是太空探索范式的转变。当机器人能够在无通信、无光照、无先验地图的极端环境中自主完成复杂科学任务时，人类探索宇宙的疆界将被大幅拓展。从永久阴影月坑中的水冰开采，到火星熔岩管中的栖息地选址，具身智能太空机器人将成为人类走向深空不可或缺的先锋力量。

常见问题（FAQ）

什么是具身智能？它与传统的机器人人工智能有什么区别？

具身智能（Embodied Intelligence）是一种强调智能体与其物理身体、所处环境紧密耦合的人工智能范式。传统机器人AI通常将感知、决策和控制作为独立模块串行处理，智能算法运行在"离身"的计算单元上。而具身智能认为，智能不是孤立于身体之外的软件功能，而是身体与大脑、感知与行动协同进化的产物。具身智能机器人通过与环境的持续物理交互来学习和适应，其智能水平不仅取决于算法，还取决于硬件结构的物理特性。在太空应用中，这意味着机器人的机械设计、传感器布局和AI算法需要一体化优化，使整体系统在极端环境中表现出更强的适应性和鲁棒性。

为什么永久阴影月坑需要完全自主的机器人？

永久阴影月坑位于月球极区撞击坑底部，因太阳光永远无法直射而保持极端低温（低至零下240摄氏度），同时这些区域被认为富含水冰资源。最关键的技术挑战在于通信：由于月坑地形深陷、坑壁遮挡以及月面本身对无线电信号的衰减特性，永久阴影区域几乎无法与地球建立直接的通信链路。这意味着机器人无法接收地面遥控指令，也无法实时回传状态数据。在这种"无信号"环境下，机器人必须完全依靠自身完成环境感知、路径规划、障碍规避、科学决策和故障恢复等全部任务，形成完全自主的闭环运行。这正是ESA将具身智能应用于此类场景的核心驱动力——只有具备强大自主决策能力的机器人，才能在没有人类介入的情况下安全高效地完成永久阴影区域的探测和采样任务。

ESA提出的两种技术路径——具身协同设计和物理智能——分别解决什么问题？

具身协同设计（Embodied Co-Design）解决的是硬件架构层面的优化问题。它主张从设计之初就将机器人的机械结构、传感系统、驱动配置与智能算法进行联合优化，打破传统"先造身体、再写大脑"的串行开发模式。例如，关节的自由度配置、传感器的安装位置和计算单元的热管理方案，都应与AI算法的输入输出需求深度匹配，从而实现软硬件的最优协同。物理智能（Physical Intelligence）则解决软件层面的认知与决策问题，核心是构建行星基础模型和世界模型。行星基础模型为机器人提供对地外环境的通用认知能力，类似于大语言模型对人类语言的理解；世界模型则使机器人能够在内部模拟物理世界的运行规律，在采取行动前预测后果，从而做出更安全高效的决策。两条路径互补：协同设计提供了最优的物理平台，物理智能赋予了强大的认知能力，二者结合才能实现真正的具身智能。

这一计划对欧洲太空探索有何战略意义？

从战略角度看，ESA的具身智能计划具有三重意义。第一，技术差异化：在美中加速推进月球和深空探测的背景下，欧洲需要在关键技术上建立自身优势，具身智能正是一个尚未被充分占领的前沿领域，ESA有望借此形成技术壁垒。第二，任务赋能：永久阴影月坑的水冰资源和月球熔岩管的潜在栖息价值是未来月球开发的核心，具身智能机器人是解锁这些资源的必要技术手段。第三，技术溢出：行星基础模型、世界模型和具身协同设计方法的研究成果可广泛应用于地球极端环境作业（深海、极地、灾害救援）和民用机器人领域，为欧洲产业竞争力提供技术储备。ESA技术战略2040愿景所描绘的系统级自主，标志着欧洲太空探索从"工具型机器人"向"智能型机器人"的范式转变。