具身智能进入真实世界后面临哪些主要挑战？
物体位置会变化，光照和材质并不恒定，抓取偏差可能影响后续动作；地形也可能从平路切换到坡面和障碍，感知、规划与运动控制必须持续协同。
70强项目观察之具身未来：机器人走进现实世界，关键不只是完成动作
资讯摘要
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AI 摘要
InfoQ 中文报道，GOAI「具身未来 Embodied Future」20 支决赛团队分属双臂协作操作与全地形巡逻两类任务。文章归纳出具身智能正从单次动作演示走向完整系统能力：持续观察与重规划、三维空间理解、环境泛化以及完整任务执行成为共同关键问题，最终仍需通过真机验证。
AI 问答
GOAI「具身未来」赛道的决赛任务分为哪几类？
20 支决赛团队分别进入双臂协作操作和全地形巡逻两类任务。
文章提到的具身智能技术演进趋势有哪些？
包括从一次动作预测走向持续观察和持续重规划、从识别物体走向理解可行动的三维空间、从固定环境成功走向环境变化后的稳定完成，以及从单项运动能力走向完整任务系统。
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