基于因果图与贝叶斯网络的因果链条框架

在系统性地探讨在科学研究场景下，如何构建具身智能（Embodied Intelligence）。具身智能的核心在于智能体通过与物理世界的主动交互来学习和决策，而当前主流的基于关联性统计模型的方法在泛化性、鲁棒性和可解释性方面遇到了瓶颈。本报告认为，引入因果推理是突破这些瓶颈的关键。报告将重点利用因果图（Causal Graph）和贝叶斯网络（Bayesian Network）作为核心分析工具，构建一个从感知、建模到决策的完整因果链条框架。内容将涵盖该框架的理论基础、构建的关键步骤、最佳实践，并深入剖析在动态、复杂环境中部署该框架所面临的核心挑战与前沿应对策略。

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1. 引言：具身智能与因果推理的必然融合

1.1 具身智能的定义与核心挑战

具身智能，或称具身人工智能（Embodied AI），指的是能够通过物理身体与环境进行实时交互，从而感知、理解、行动并学习的智能系统 。与纯粹基于数据处理的“虚拟”AI不同，具身智能强调“身体”在认知过程中的核心作用。然而，现实世界的复杂性给具身智能带来了巨大挑战，主要包括：

• 环境的动态性与不确定性： 物理世界是开放、不可预测且瞬息万变的，这要求智能体具备极强的适应能力 。
• 鲁棒性与泛化能力： 在一个环境中训练的智能体往往难以适应新的、未见过的场景，即“Sim-to-Real”的鸿沟问题依然严峻 。
• 数据与交互效率：