具身学习（Embodied Learning）是一种 结合发声物理模型的非监督自主学习方法。它通过将智能体或机器人置于真实环境中，使其通过与环境的交互来学习和探索。这一方法不仅有助于机器人的自主学习，还可以提高其在现实世界任务中的表现。具身学习方法的核心思想是让机器人通过感知和运动来获取知识。与传统的机器学习方法不同，具身学习从动态的、与环境交互的数据中学习，并试图找到输入和输出之间的关联。

具身学习还可以被看作是一种基于具身认知理论的教育方法。该理论认为，人的认知过程是通过身体的感知与运动来实现的，这意味着身体的动作与感觉对于理解和处理信息至关重要。例如，通过让小学生在课堂上动起来，教师可以有效地提升课堂参与度，让学习变得更加生动有趣。

在实际应用中，具身学习已经取得了显著效果。例如，通过具身学习，机器人可以在没有人类干预的情况下，自主完成复杂的任务，如导航、物体识别和操作等。这种方法在机器人技术、人工智能和教育领域都有广泛的应用前景。