当“机器人”有了“AI大脑”

数智风向标

当“机器人”有了“AI大脑”

​人形机器人时代来了吗

简单明了的口令下达后，机器人便开始搬箱子、运小球，在各类不同的地形行走……这些身上布满芯片和传感器的机器人，有一个共同特点：它们都是模仿人类外观和行为的机器人，极具未来感。

日前，由中国人形机器人百人会主办的人形机器人大赛暨未来产业揭榜挂帅在北京经济技术开发区举行，共116支项目和队伍参赛，涵盖人形机器人的“核心基础”“重点产品”“公共支撑”及“典型应用”四大板块，包括触觉传感器、机械臂与灵巧手、面向工业制造的典型应用等19个细分方向。来自国内人形机器人领域的代表企业、专家学者、科研团队等，携前沿技术方案及研发成果亮相。

在大赛期间举办的论坛上，图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智指出了人形机器人的重要性：“在一定程度上，人形机器人的研发可以指导人工智能的前沿研究方向，能够促成人工智能研究在多模态方面发展形成统一标准，进而‘集其大成’，让大脑(人工智能)和身体(机器人)结合。在各种人机互动的‘窗口’上，有着很多具体的场景和目标，来推动人工智能的研究。”

今年的政府工作报告首次提出“人工智能+”，这也成为论坛上几乎每位专家发言的关键词。他们认为，这意味着人工智能将更广泛地应用于各个领域，并与传统行业深度融合，实现高质量发展。而人形机器人，有可能就是“人工智能+”的一个突破口。

当人工智能与人形机器人结合

自动驾驶、智能家居、教育培训、零售电商、工业制造……当人工智能与人形机器人结合，答案或许是“1+1＞2”。

“最新的发展得益于深度学习技术的显著进步。随着深度学习、强化学习、AI大模型理论和技术研究的深入，人工智能技术进入一个快速发展的阶段。在这个阶段，原先一些难以处理的视觉识别、自然语言交互、翻译以及复杂决策等问题，通过深度学习和强化学习等技术的应用，都取得了显著的进展。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员、智能机器人系统研究部负责人王硕对中青报·中青网记者说。

据王硕解释，目前，关于人工智能的工作较多聚焦于深度神经网络。过去人们主要在纸面上书写，但现在大量的文字、书籍、知识已通过数字化手段形成了丰富的数据，这些数据为深度神经网络的训练奠定了基础。结合神经网络算法和大量的计算能力，可以“得到一些意想不到的效果”。

香港大学新兴技术研究所所长席宁也提到，人工智能大模型等新技术的快速发展，给研究者提供了新的机遇，去解决人形机器人发展过程中面临的挑战和问题。

“原先当我们与机器进行对话时，总感觉机器似乎很笨拙，我们说‘东’，它回答的却是‘西’。但现在，特别是在使用AI大模型这类技术后，我们与机器的对话体验发生了显著变化。机器似乎变得聪明了，对于很多问题，它都能给出清晰且相对准确的答案。”王硕说。

他举了一个例子：早期的人机对话，每次只能实现十几个字的短语句交流。但现在，即便把一整篇文章交给机器，也能迅速生成摘要、提炼重点，甚至生成相应的数据表格。

“从这一段时间的发展来看，这些进展不仅对我们的应用实践产生了积极影响，也极大地推动了相关学术研究工作。因此，我们可以看到，整个领域，无论是从应用层面还是学术层面，都因为这些进步而深受鼓舞。”王硕感慨地说。