具身智能的任务执行是指智能体通过感知环境、规划决策和物理动作三者协同完成的闭环操作过程，其本质是将认知能力与物理世界交互能力相结合。与传统的AI任务处理不同，具身智能强调智能体必须依托具体物理形态（如机器人身体或虚拟化身），在动态环境中实时感知-决策-行动，完成递进式的目标任务。这种执行模式需要考虑时空约束、物理规律和不确定性因素，典型场景包括服务机器人完成物品递送、工业机械臂进行精密装配等。
在产品开发层面，任务执行能力依赖于多模态感知融合、实时运动规划和自适应控制三大技术支柱。当前业界通过仿真环境预训练（如NVIDIA的Isaac Gym）结合现实世界微调的方式，显著提升了任务执行的鲁棒性。值得关注的是，任务拆解（Task Decomposition）和技能组合（Skill Composition）正在成为提高执行效率的主流方法，例如Google的SayCan项目就展示了语言指令转化为可执行动作链的可行性。