多传感器融合：将视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种传感器结合起来，使具身智能能够从多个维度感知环境。例如，机器人可以通过摄像头获取视觉信息，通过麦克风感知声音，通过触觉传感器感受物体的质地和形状等，然后将这些不同模态的信息融合在一起，形成对环境更全面、准确的感知。

高分辨率传感器：采用高分辨率的摄像头、深度传感器等，能够提供更清晰、详细的环境图像和深度信息，有助于具身智能更精确地识别物体、判断距离和检测环境中的细微变化。例如，在机器人导航中，高分辨率的激光雷达可以更准确地绘制地图，帮助机器人避开障碍物。

卷积神经网络（CNN）：在视觉感知方面，CNN 能够自动提取图像中的特征，如物体的边缘、纹理、形状等，从而实现目标检测、图像分类和语义分割等任务。通过大量的图像数据进行训练，CNN 可以学习到不同物体的特征模式，使具身智能能够准确地识别和理解视觉场景中的各种物体和场景。

循环神经网络（RNN）及其变体：如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），适用于处理序列数据，如语音信号和时间序列的传感器数据。在具身智能中，它们可以用于理解语音指令、分析传感器数据的时间序列模式，从而更好地感知环境的动态变化。

生成对抗网络（GAN）：GAN 可以用于生成逼真的图像、视频等数据，在具身智能的感知与理解中，可用于数据增强，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。此外，还可以用于图像修复、场景重建等任务，帮助具身智能更好地理解不完整或受损的感知信息。

基于模型的强化学习：具身智能可以通过学习环境的模型来预测不同动作的结果，从而选择最优的行动策略。这种方法可以帮助具身智能在复杂环境中快速学习和适应，提高对环境的理解和应对能力。例如，机器人可以通过学习物理模型来预测自己的运动轨迹和物体的运动状态，从而更好地完成任务。

无模型的强化学习：直接从与环境的交互中学习最优策略，不需要显式地构建环境模型。通过不断地试错，具身智能可以学习到在不同状态下采取何种行动能够获得最大的奖励，从而逐渐提高其感知和理解环境的能力，以实现目标导向的行为。

语义分割与实例分割：将图像中的不同物体和区域进行精确的分割，并标注出它们的类别和实例信息。这有助于具身智能更细致地理解视觉场景，明确每个物体的位置、形状和所属类别，为后续的决策和行动提供更准确的依据。例如，在机器人分拣任务中，通过语义分割和实例分割可以准确地识别出不同的物体，以便机器人进行抓取和分类。

知识图谱：构建包含各种知识的图谱，如物体的属性、关系、功能等信息。具身智能可以利用知识图谱中的先验知识来辅助感知和理解环境，将感知到的信息与已有的知识进行关联和推理，从而更好地理解物体的用途、场景的含义以及不同物体之间的关系。

视觉注意力机制：使具身智能能够在复杂的视觉场景中自动聚焦于重要的区域或物体，忽略无关信息，从而提高感知效率和准确性。例如，在目标搜索任务中，注意力机制可以引导机器人优先关注可能包含目标物体的区域，减少不必要的计算和搜索时间。

多模态注意力机制：将注意力机制应用于多模态数据，能够根据不同模态信息的重要性进行动态加权和融合，使具身智能更好地综合利用多种感知信息来理解环境。例如，在人机交互中，多模态注意力机制可以根据语音和视觉信息的相关性，更准确地理解用户的意图和指令。