婴儿的具身智能是“前数据化”的智能起点

有人认为“婴儿的具身智能中只有感知，没有数据”，这需要结合具身智能的本质、婴儿认知发展的特点以及“数据”的定义边界来辩证分析。事实上，婴儿的具身智能并非“没有数据”，而是以生物性、非结构化的感知数据为核心，通过身体与环境的动态交互完成智能的初始构建。

一、重新定义“数据”：从数字化到生物性

通常我们谈论“数据”时，默认指向数字化、结构化的符号或信息（如数据库中的数值、文本、图像），但广义上的“数据”可以理解为任何能够被系统接收并用于决策的信息输入。对婴儿而言，其具身智能的“数据”是生物神经信号层面的感知输入——视觉的光信号、听觉的声波振动、触觉的压力反馈、嗅觉的化学分子等。这些信息虽未被编码为二进制数字，却是婴儿与环境交互的“原始数据”，直接驱动其感知-运动循环（Perception-Action Loop）。例如，婴儿通过抓握玩具感知其形状（触觉数据）、观察颜色（视觉数据）、听到自己的动作声（听觉数据），这些生物性输入是其后续认知发展的基础“数据原料”。

二、婴儿具身智能的核心：感知即计算

婴儿的早期智能（0-2岁为主）遵循具身认知理论（Embodied Cognition），其智能发展高度依赖身体与环境的动态交互，而非抽象符号的运算。这一阶段的“智能”本质上是通过感知运动系统对外部刺激进行实时处理，并形成适应性反应的能力。具体表现为：

1、感知是智能的起点

婴儿出生时仅有有限的先天反射（如吮吸、抓握），但通过持续的感知运动经验（如触摸、啃咬、爬行），逐步构建对世界的“心理表征”。例如，皮亚杰的认知发展理论指出，婴儿通过“感觉运动阶段”（0-2岁）发展出“客体永存性”（Object Permanence）——即使玩具被遮挡，婴儿仍能预期其存在。这种能力的形成，依赖于视觉（看到玩具消失）、触觉（曾触摸过玩具）、运动记忆（尝试伸手抓取）等多模态感知数据的整合。

2、无符号化，但有“隐性数据建模”

婴儿无法像成人或AI那样将经验转化为语言或数学符号，但他们的神经系统会通过突触可塑性对感知输入进行隐性建模。例如，反复听到“妈妈”的声音（听觉数据）与看到妈妈的脸（视觉数据）的关联，会逐渐在大脑中形成“妈妈”的神经表征。这种表征虽非数字化，但本质上是对环境数据的统计学习（类似AI的无监督学习），只是发生在生物神经层面。

三、与机器智能的对比：婴儿的“非数据化”恰是其优势

婴儿的具身智能与当前主流的机器智能（如大语言模型、计算机视觉）有本质差异，这种差异恰恰源于“是否依赖数字化数据”。婴儿的感知数据是多模态、连续、细粒度的生物信号（如皮肤接触的温度变化、母亲心跳的节奏），而机器智能依赖的是离散化、标准化的数字化数据（如图像像素矩阵、文本词向量）。婴儿无需将数据抽象为符号，直接通过身体经验形成对世界的理解，这种“具身性”使其更擅长处理模糊、动态的场景（如识别照顾者的情绪微表情）。

2、学习机制的“具身性”与“数据饥饿”

婴儿的学习是小样本、情境绑定的——仅需几次抓握就能学会玩具的硬度，无需百万条标注数据；而机器智能（尤其是深度学习）通常是“数据饥饿”的，需要大规模标注数据训练模型。这是因为婴儿的学习嵌入在身体与环境的交互中，感知运动经验本身就在不断提供“即时反馈”，而机器缺乏这种具身的、情境化的反馈循环。

婴儿的具身智能或是“前数据化”的智能起点。婴儿的具身智能并非“没有数据”，而是以生物性感知数据为基础，通过身体与环境的动态交互完成智能的初始构建。这种“非数字化”的感知数据，恰恰是其智能发展的独特优势——无需依赖符号抽象，直接通过具身经验形成对世界的灵活理解。从这个角度看，婴儿的智能发展过程，可以视为“前数据化智能”向“符号化/数字化智能”过渡的生物学原型，为人工智能的“具身化”研究（如类脑感知、情境学习）提供了重要启示。

简言之，婴儿的具身智能是“用身体感知世界，用经验构建数据”——这里的“数据”，是写在神经突触里的、活的智能起点。