将思维链（CoT）引入具身世界，哪种路径能真正打通机器人「知行合一」？

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文章摘要

大模型处理复杂问题时，越来越倾向于生成推理链条，将问题拆解为多个环节逐步解决。支撑这一能力的核心技术是思维链（Chain of Thought, CoT），它从最初的提示工程升级为具身智能领域的核心认知机制。早期的CoT仅实现语言层面的“思维可视化”，而在具身场景中，它演变为连接抽象思考与物理行动的关键桥梁——要求机器人不仅“想得清楚”，更要“做得明白”。

当前，行业主流采用分层架构设计，通过预训练视觉语言模型（VLM）串联感知与动作。但自变量机器人等团队正探索更彻底的变革：构建端到端的多模态生成架构，消除模块割裂。这种统一框架将视觉、语言、触觉等信息视为高维信息流，强制模型学习模态间的深层因果联系。例如，训练时要求模型实现跨模态转换（如语言生成图像或动作预测），从而逼近人类“整体性认知”模式——类似学习骑自行车时身体协调的连贯过程，而非分步骤的机械模仿。

具身CoT的核心价值在于动态 grounding（实时关联抽象指令与物理环境）和因果驱动行动。其推理链条需融合视觉、空间与物理常识，形成感知-规划-行动的闭环。实验显示，统一架构下的机器人展现出三类关键能力：一是符号-空间推理（如根据手绘图形拼出单词），二是物理空间推理（理解积木的支撑关系与平衡原理），三是自主探索（通过推理链搜索目标物品）。这些能力依赖模型在统一表示空间中自然涌现的多模态对齐，而非模块拼接的硬性传递。

技术路径上，分层架构（如英伟达Cosmos-Reason1）虽具工程可控性优势，但面临表征瓶颈和响应滞后问题；而端到端模型（如自变量方案）通过多任务监督机制，实现了“边想边做边说”的实时协同，例如从视频中推断人类意图并自主执行任务。这种设计让机器人具备协作推理与自主学习潜力，但其训练复杂度更高，需平衡推理深度与执行效率。

具身智能的终极目标是打通认知与行为的闭环，使机器人像人类一样在行动中动态调整思维。无论是分层还是端到端路径，CoT已成为连接语言逻辑与物理世界的核心技术。未来，随着多模态思维链的成熟，机器人或将从被动执行迈向真正适应开放环境的“整体性智能”。