本文提出并阐释了“共身智能”的概念与特征。共身智能的核心在于“双脑融合”与“人机共（具）身”，即强调人类智能与人工智能在同一环境中的协同感知、决策与执行。在这一过程中，人工智能能够基于人类和环境的双重反馈不断学习和进化。这种理念推动人工智能从“替代人类”的传统思路，走向“融入人类”的新范式，为未来人机共生式的发展模式提供了重要理论支撑。

近年来，多机器人协同受到越来越多的关注，并在仓储物流、工业制造和探索等场景中广泛应用。本报告从具身协同感知出发，介绍了在任务分解、分配和调度等方面的最新进展。同时，进一步探讨了如何通过智能体与环境的交互提升学习性能。智能体能够在探索中不断更新自身知识，实现从环境中学习的循环。这种方式不仅提升了多智能体的协同效率，也为未来更复杂的应用场景提供了新的研究方向。

具身智能的重要目标是使机器人能够与人类交互和协作。虽然近年来在无需人类参与的机器人技能学习方面已有突破，但在泛化的人机协作上仍存在不足。本报告介绍了一种新的思路：在虚拟环境中大规模采集和模拟人类交互行为，建立以人为中心的仿真器，从而训练可扩展的人机协作技能。通过动态任务和动作规划生成高质量示例，机器人能够在虚拟场景中习得可迁移的能力，为真实世界中的人机协作提供了强有力的范式支持。

本报告介绍了预训练大模型在三维场景生成与交互中的最新应用。大模型在内容生成与语义理解方面展现出巨大潜力，突破了固定数据集和标签的限制，能够支持基于文本描述的场景生成、图像属性迁移的场景编辑，以及语言指令驱动的物体抓取等操作。特别是在复杂室内场景中，该技术可以处理多物体与空间关系问题，为虚拟现实和具身智能的结合提供了更加开放和高效的研究平台。

本报告介绍RoboTwin 2.0开源平台—基于生成式大模型构建“仿真→合成→训练→迁移”闭环的具身智能数据引擎。平台通过多模态大模型自动生成任务代码(闭环迭代优化成功率提升50%),结合五维域随机化方案(覆盖物体分布、动态光照、多模态背景、桌面位姿及语义指令扰动)合成高保真仿真数据，并开放包含147类731个精细标注物体的标准化资产库，为学界与工业界提供可扩展的合成数据基础设施，推动具身智能研究范式革新。

本文梳理了多模态交互技术的发展脉络：从语音、手势、眼动等传统方式，到融合大模型的人智交互新范式。研究重点关注交互情境感知与用户意图理解，结合70篇相关文献，展示了医疗、教育、日常生活中的典型应用案例。结论指出，多模态交互正朝着智能化方向演进，但仍存在缺失补偿、意图模糊处理等挑战。未来研究应聚焦于优化机制、提升理解精度并引入具身化设计，从而更好地支持不同任务并推动规模化落地。