自主智能无人系统在动态复杂、多主体耦合、信息不完备且社会约束强的真实开放环境中运行时，面临合规性建模不足、社会风险感知受限、协同冲突突出及异常响应滞后等关键挑战。为此，提出一种具身社会感知智能框架，该框架将具身感知（本体、内部、外部、交互和意图）与社会雷达融合，并引入代理式人工智能（Agentic AI）作为顶层决策与控制机制，实现多层级、自主化的认知决策。整体采用感知、推理、执行、反馈与元控制5层结构，实现从多模态感知到合规行为生成的动态闭环。通过融合物理与社会环境信息，该框架显著提升了自主智能无人系统在城市治理、应急救援和社会安全等复杂不确定场景中的任务适应性、群体协同效率与合规可靠性，为实现可信赖、可解释、可持续的自主智能系统提供新的技术路径。

具身智能作为人工智能发展的新阶段，正在实现从“感知−认知”到“感知−认知−行动”一体化的跃迁。视觉−语言−动作（vision−language−action，VLA）模型通过统一视觉感知、语言理解与动作生成，为智能体在真实世界中的自主操作提供了关键技术路径。系统梳理了VLA技术的发展脉络与典型成果，总结了其架构范式，包括多模态感知输入、语义融合机制、强化与模仿学习、世界模型和多层次动作输出。结合自动驾驶、人机交互和工业装备等应用场景，进一步分析了VLA发展面临的核心挑战，包括数据资源匮乏、泛化与迁移能力不足、可解释性与算力压力等，并展望了未来趋势。

随着新一代信息技术的融合创新，数字孪生（digital twin，DT）技术作为推动数字化转型与智能系统演进的关键支撑，已广泛应用于工业制造、智慧城市、智能交通等领域。然而，现有研究主要聚焦于“物”的建模和分析，较少系统整合“人”和“环境”因素，难以满足复杂智能系统对多层次、全方位交互的发展需求。鉴于此，引入“物−人−场”交互视域，从智能物理实体（物）、智能个体（人）以及虚实融合环境（场）3大核心维度，全面且系统地剖析数字孪生技术的研究前沿与进展。首先，分析以“物”为核心的传统数字孪生技术体系，重点介绍其理论起源、框架及应用等。其次，探讨AI（人工智能）驱动下的数字人定义、发展脉络、国家政策和核心技术等。最后，将视野拓展至“场”的维度，探究元宇宙多元场景中“场”的应用实践，深入研讨“物”“人”和“场”3个元素的深度融合交互机制，揭示三者如何相互作用、相互促进，为元宇宙的构建提供支撑。进一步，围绕“物−人−场”面临的关键挑战，提出3方面研究建议：（1） 构建智能化且具备多层架构的数据融合框架；（2） 研究AIGC（生成式人工智能）赋能的智能虚实映射与虚拟原生进化；（3） 构建新的虚拟经济与智能化治理体系。研究成果为构建具备多主体协同感知、多模态智能交互与虚实融合闭环反馈的新型数字孪生系统提供了理论基础与实践启示。

人形机器人因具有人体相似的形态与运动能力，被广泛认为是未来服务、救援与工业应用的潜在核心装备，但在非结构化环境中实现稳定可靠的行走仍具有显著挑战。综述了近年来在人形机器人行走规划与控制方面的研究进展，重点涵盖步态规划、轨迹生成、全身控制及学习驱动方法等方向。系统梳理了典型方法的核心思想与实现框架，对其适用场景、优势与局限进行比较分析，并根据规划与控制层级对现有研究进行分类总结。此外，讨论了提升环境适应性与动态稳定性的关键技术瓶颈，展望了未来在多模态感知融合、学习与控制协同优化、全身运动技能学习及安全性保障等方面的发展趋势，并对相关技术的标准化与大规模应用提出了建议。

无人船系统的智能化正从远程操控向具身自主形态深刻变革，其核心在于通过多模态感知、环境交互与闭环学习实现高级智能行为。梳理了具身智能在无人船上的关键进展，指出语义控制闭环、数字孪生验证与评测体系正从方法探索走向工程集成，并已在港池与内河等场景形成初步应用支撑。然而，当前技术在感知稳定性、规则可解释性及落地资源等方面仍存在瓶颈。为此，建议从强化自主闭环智能体系、构建标准可信验证环境、推进轻量化与协同部署等方向重点突破，以提升系统的可靠性、合规性和规模应用能力，为中国智能船舶技术与海洋战略实施提供支撑。