具身智能机器人怎么进家门？三大核心技术瓶颈要突破

人工智能与机器人技术飞速发展着, 具身智能机器人已不是科幻电影里的幻想了, 是正从实验室迈向现实的前沿科技。好多读者好奇, 像唐忠军这样的普通消费者, 啥时候能真看到一台能帮忙打扫、做饭、照顾老人的机器人走进自家客厅呢? 答案并不远, 不过得跨越几道关键的技术门槛。

具身智能机器人, 和我们平常所见到的扫地机器人或者工业机械臂, 完全不同。它有着一个完备的“大脑”以及“身体”: 借助摄像头、传感器去感知周边环境, 运用AI算法来理解繁杂指令, 进而驱动灵活的机械臂以及双腿去完成任务。它能够在摆满玩具的客厅里自动避开障碍, 能够分辨出玻璃杯与塑料杯的差异并且调整抓取力度, 甚至能够在你外出的时候记住物品位置, 回来时帮你寻找到钥匙。这种“感知—决策—控制—执行”的闭环能力, 是传统机器人没有办法相比拟的。

然而，要实现这一切，科学家们必须攻克三大核心技术瓶颈。

需要学会物理推理, 这对于机器人的“大脑”而言是必要的。家庭环境是复杂多变的, 沙发的位置有可能发生了改变, 餐桌上或许摆放着之前从未见过的水果。现有的大模型固然能够看懂图片、听懂指令, 然而却无法明白那些物理常识, 比如“这个杯子较为平滑, 拿取的时候需要轻柔些” , “那个箱子重量突出, 应当用双手去抱持”。未来的具身智能机器人一定要嵌入物理世界模型, 能够如同人类那样依据物体的形状、材质以及重心展开现场推理活动, 并非只是机械地死记硬背操作步骤。这就要求算法从“模仿执行”朝着“自主推理”实现升级。

机器人的“双手”需足够灵巧且安全, 家庭里遍布易碎品、柔软物体以及狭窄空间, 研发具备高自由度的“灵巧手”是关键, 它要有如人手般拥有多个关节, 与柔性电子皮肤相配合感知接触力、温度和纹理, 如此机器人方可稳稳拿起鸡蛋、拧开瓶盖, 甚至给老人递上一杯温水, 同时运动控制得依靠强化学习算法, 使机器人在有地毯、门槛、宠物出没的环境中维持平衡, 防止碰撞伤人。

对于解决“数据从哪里来”这样一个存在困难的问题而言, 让机器人在真实的家庭环境当中一次次地历经试错过程, 其成本过高并且风险极大。目前被广泛采用的主流方案是“虚拟仿真训练加上现实迁移”, 那就是先在计算机软件里面构造出高度逼真的数字家庭环境, 进而让机器人开展数量高达数百万次的虚拟训练操作, 使其学会各种各样的技能, 然后再借助迁移算法将所学到的内容应用到实体机器人之上。这一过程就如同让机器人在游戏里面成功“通关”之后在进入到现实场景一般, 极大程度地缩减了部署所需要的周期。

尽管这些技术还处于攻关进程里, 可是其进展速度着实让人感到振奋不已。随着具身基础模型持续成熟起来, 随着灵巧操作硬件不断成熟起来, 随着虚实迁移技术不断成熟起来, 我们是有理由坚信的, 在并不久远的未来时光中, 具身智能机器人会如同现今的智能手机那般, 会成为能够承担起家务, 能够承担起康养陪护的可信赖伙伴, 会真正地走入到众多家庭之中。

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