如何实现理想中的人形机器人

实现理想中的人形机器人不仅是科技进步的象征，更是提升人类生活质量、推动社会发展的重要一步。随着人工智能、机电工程和生物技术的不断突破，人形机器人具备了模仿人类动作、感知环境和进行自主决策的潜力，它们能够承担从日常家务到高危任务、从医疗护理到教育辅导等多种工作。人形机器人能够解决劳动力不足的问题，提高工作效率，并在灾难救援、危险环境作业等领域，代替人类执行那些难以完成或极其危险的任务。此外，它们的出现也能引领新一轮的产业革命，推动智能制造、自动化以及人工智能产业的发展，进一步改变人类社会的生产和生活方式。更重要的是，理想中的人形机器人能够具备与人类互动的能力，提供情感上的支持，满足孤独感、老龄化社会等问题带来的需求。实现这一目标，不仅是技术的挑战，也是对人类智慧、伦理和社会责任的全新考验。

一、人形机器人中的具身、离身与反身智能

人形机器人中的具身智能、离身智能和反身智能相互协作、深度融合，共同赋予其强大的智能能力。具身智能通过丰富的传感器和执行器直接与物理世界交互，感知环境并完成物理操作，为机器人提供了紧密的环境适应能力；离身智能则借助大数据、云计算等技术，在远离身体的虚拟空间中进行数据处理与分析，为机器人提供知识支持和决策依据，使其能够基于大量信息做出更优化的策略；反身智能则让机器人能够自我反思和自我调整，通过监控自身的状态和行为，实时优化自身的决策和行动过程。

1、具身、离身与反身智能在信息、控制、协同及其融合

具身智能、离身智能和反身智能在信息、控制、协同及其融合方面各具特点，体现了不同的智能架构与功能需求。具身智能依赖于与物理环境的紧密互动，强调感知、运动和实时反馈，能够通过身体的动作来获取和处理信息，实现自主控制与决策。其协同能力在于人与物理世界之间的实时反应与调整。离身智能则突破了身体的限制，侧重于远程控制和虚拟化的决策过程，通过传感器和数据网络来感知与操控外部环境，其信息处理更依赖于计算能力和算法模型。反身智能关注自我意识和元认知的能力，强调对智能系统自身状态的监控与调整，具有较强的自我反思和自我优化能力。在协同方面，反身智能能够与其他系统或人类进行高度的协调与自适应，以优化整体系统的效率。三者在信息获取和处理、控制方式、协作机制上存在显著差异，且在融合时需要充分考虑各自的优势与局限性，推动智能系统的协同进化。

（1）具身智能

具身智能强调通过多种传感器直接感知物理环境中的信息，如视觉、听觉、触觉、力觉等，获取丰富的多模态数据，这些数据经过处理和融合，为智能体提供对环境的全面感知。基于感知到的信息，具身智能的控制系统能够实时做出决策并指挥执行机构进行物理操作，如机器人的运动控制、机械臂的操作等，以实现特定的任务目标，其控制过程与身体的物理特性紧密相关。具身智能注重身体与环境之间的紧密交互和协同，智能体根据环境反馈不断调整自身行为，以适应环境的变化。同时，多个具身智能体之间也可以通过通信和协作机制，共同完成复杂的任务。具身智能实现了信息感知、认知决策、运动控制等的深度融合，形成一个感知-认知-行动的闭环系统，使其能够在物理世界中自主地执行各种任务。

（2）离身智能

离身智能主要依赖于大数据、云计算等技术，从大规模的数据集中提取信息和知识，这些数据可以来自各种渠道，包括传感器数据、网络数据、历史记录等，但通常与物理世界的直接感知相分离。离身智能的控制更多地侧重于对信息和知识的处理和分析，以生成决策和指令。它通过对数据的挖掘、分析和建模，为各种系统和设备提供优化的控制策略，但其控制的执行往往需要借助其他物理设备或系统来实现。离身智能的协同主要体现在不同智能系统之间的信息共享和协作，以及与人类的交互和合作。它可以通过网络和通信技术与其他智能体或系统进行交流，共同解决复杂问题，但其协同过程相对独立于物理世界。离身智能与具身智能的融合是当前研究的一个重要方向，通过将离身智能的强大数据分析和建模能力与具身智能的物理交互能力相结合，可以实现更智能、更灵活的系统应用。

（3）反身智能

反身智能不仅要感知外部环境的信息，还会不断地对自己的内部状态、行为过程、认知过程等进行反思和监控，即将自身作为观察和分析的对象，生成一种自我意识和自我认知的信息。基于自我反思和认知的结果，反身智能能够对自身的行为主动进行调整和优化，实现自我控制和自我管理。这种控制不仅包括对外部行为的调节，还包括对内部心理状态、思维模式等的控制。反身智能的协同主要体现在个体内部不同层次、不同模块之间的协同工作，以及与外部环境和其他智能体的相互作用中。它能够通过自我调整和适应，更好地与周围的世界进行协同，实现共同的目标。反身智能与具身智能和离身智能的融合可以形成更加复杂和高级的智能系统。例如，在机器人系统中，具身智能使其能够感知和操作物理世界，离身智能为其提供大数据分析和决策支持，而反身智能则使其能够自我反思和优化自身的行为，从而使机器人具备更强的自主性和适应性。

2、人形机器人中的具身、离身与反身智能

在人形机器人系统中，具身智能、离身智能与反身智能相互融合，形成高度协同的智能体系。具身智能通过传感器和执行器与物理环境直接交互，获取实时感知数据并执行物理操作，为机器人提供了对环境的直接适应能力；离身智能则利用大数据、云计算等技术，在虚拟空间中进行信息处理与知识提炼，为机器人提供决策支持和优化策略；反身智能使机器人能够自我监测、反思和调整自身状态与行为模式，确保其在复杂任务中的灵活性和可靠性。三者融合使机器人能够在多变环境中自主学习、优化决策并高效执行任务，展现出强大的适应性和智能水平。

（1）信息融合

具身智能为人形机器人提供了直接感知物理环境的信息，如通过摄像头获取视觉信息，通过力传感器感知与物体的接触力等，还可能包括温度、湿度等环境传感器的数据。离身智能则为机器人提供了来自外部大数据平台的信息，如天气预报、交通状况等。而反身智能让机器人对自己的内部状态进行监测和反思，如电池电量、电机温度等。这些不同来源的信息在融合过程中，需要进行多源信息/数据格式的统一、时间戳对齐等处理，以确保信息的准确性和一致性。与此同时，具身智能获取的实时感知信息与离身智能提供的先验知识和大数据分析结果相互补充增强。例如，机器人在陌生环境中，具身智能帮助其感知周围障碍物和地形，离身智能则提供类似环境的经验数据和路径规划建议。反身智能则根据自身状态对信息进行筛选和调整，如根据电量情况确定优先行驶的路径。

（2）控制融合

人形机器人涉及分层控制架构，具身智能主要负责低层的运动控制，如关节的精准控制、平衡保持等，确保机器人能够稳定地移动和执行动作。离身智能则在中层进行任务规划和决策，如根据任务目标和环境信息确定要执行的动作序列、规划路径等。反身智能在高层对整体控制进行监督和调整，如在执行任务过程中，根据自身状态和外部环境变化，实时调整任务优先级和控制策略。

还关联各种控制的动态调整，具身智能的运动控制会根据离身智能的任务规划和反身智能的监督反馈进行实时调整。例如，离身智能规划了机器人从 A 点到 B 点的路径，具身智能负责按照规划路径进行运动控制，但若反身智能发现机器人的电量较低，就会及时调整控制策略，使机器人优先寻找充电站，同时离身智能重新规划路径。

（3）协同融合

首先是内部模块协同，具身智能的传感器和执行器、离身智能的计算模块和数据处理模块、反身智能的自我监测和反思模块之间需要紧密协同。例如，在机器人抓取物体时，具身智能的视觉传感器捕捉物体位置和姿态，触觉传感器感知抓取力度，离身智能根据这些信息计算出最佳的抓取策略，反身智能则实时监测机器人的状态，如抓取是否成功、是否对自身造成损害等，并将反馈信息传递给其他模块进行调整。

其次与外部环境及人类协同，人形机器人需要与外部环境和其他机器人、人类进行协同工作。具身智能使其能够与其他物体进行物理交互，如与人类握手、搬运物体等；离身智能帮助机器人理解和遵循外部环境的规则和指令，如在工厂中与其他机器协同完成生产任务；反身智能则使机器人能够根据自身状态和任务要求，主动与人类和其他设备进行沟通和协调，如当机器人发现任务无法按时完成时，主动向人类请求帮助或与其他机器人进行任务分配。

通过融合三种智能，人形机器人能够在复杂环境中更加自主地完成任务。具身智能使其能够直接与环境交互，离身智能提供更广泛的决策支持和知识，反身智能让机器人能够自我反思和调整，从而在面对各种挑战时做出更合理的决策和行动。融合后的系统能够更好地适应环境变化和任务需求的动态变化。机器人可以利用具身智能实时感知环境变化，离身智能快速分析和更新策略，反身智能根据自身状态和外部情况及时调整，从而在不同场景下保持高效运行。具身智能、离身智能和反身智能的相互融合，使人形机器人的智能水平得到显著提升。它不仅能够完成基本的运动和操作任务，还能进行复杂的决策、规划和自我优化，展现出更接近人类的智能行为。

二、如何实现理想中的人形机器人？

当前的机器人还处在“得形忘意”阶段，距离“得意忘形”水平还有不少距离。人形机器人要实现从机环（机器与环境）交互到人机环境交互的转变，是其逐渐形成人们所期待的具有智慧的关键所在。

1、感知能力的拓展

（1）环境感知升级

人形机器人在机环交互阶段主要是通过传感器感知环境中的物理信息，如温度、湿度、障碍物距离等。而在人机环境交互阶段，其视觉系统要能够识别场景中的物体、人物表情和动作意图。如机器人不仅要看到前面有一张桌子，还要能识别出桌子上的物品类别，如杯子、文件等，以及判断人物表情是高兴还是生气。听觉系统要从简单的声音检测发展到能够理解语言的含义和情感。比如，机器人能分辨出欢呼声和惊叫声的区别，并且能够理解人类语言中的双关语、隐喻等表达方式。

（2）身体感知增强

机器人需要精准地感知自身身体状态，包括关节的角度、肌肉的“张力”（通过电机电流等参数间接反映）等。这使得机器人在与人类互动时，能够更好地控制自己的动作力度，避免对人类造成伤害。同时，机器人还要能够感知人类的生理信号，如通过皮肤电传感器感知人类的紧张程度，或者通过简单的医疗检测设备（如集成的小型脉搏传感器）了解人类的基本健康状况。

2、认知与决策能力的提升

（1）环境理解与风险评估

在人机环境交互中，机器人对环境的理解不再局限于物理空间布局，还要考虑环境中的社会和文化因素。如在不同的文化场景下，机器人要理解某些手势或行为的含义是否合适。并且，机器人还需要实时评估环境中的风险，这不仅包括物理风险（如是否会碰撞到物体），还包括社交风险（如是否会因为不当的言行引起人类的反感），在拥挤的公共场合，机器人要规划出既能安全移动又不会打扰他人的路径。

（2）决策的灵活性与适应性

机器人根据对环境和人类的理解，做出灵活的决策。在帮助人类搬运物品时，如果发现前方道路被堵，机器人能够迅速重新规划路线，并且考虑到人类的便利性，选择最优的替代路径。其决策还要适应不同人类的需求和偏好。例如，对于老年用户，机器人可以采用更缓慢、温和的交互方式；而对于儿童用户，可以采用更活泼、有趣的交互模式。

3、交互能力的深化

（1）自然语言交互的优化

机器人要实现流畅的自然语言对话，能够理解上下文语境，并且具有一定的语言生成能力。在一段对话中，机器人能够记住之前提到的话题内容，并在后续回答中合理引用。还需要具备多语言交流能力，以适应不同语言背景的用户。与此同时，机器人还要能够理解方言和一些特殊的语言表达方式。

（2）肢体语言与非语言交互的协调

机器人的肢体语言要与人类的肢体语言习惯相匹配。当机器人在向人类解释一件事情时，能够通过手势（如指向某个方向或物品）来辅助表达。它还要理解人类的非语言信号，如眼神交流，机器人可以通过眼神的注视来判断人类的注意力方向，或者通过眼神的闪烁来判断人类是否在思考或者是否感到困惑。

4、持续学习能力的重要性

（1）环境学习与适应

机器人在人机环境交互过程中，要不断学习新的环境知识。当它进入一个新的工作场所或家庭环境时，能够通过观察和与人类的交流，快速了解这个环境中的特殊规则和习惯，甚至可以根据环境的变化（如季节变化、家具布局调整等）自动更新自己的知识库和行为模式。

（2）人类学习与模仿

机器人要从人类的行为和反馈中学习。当人类对机器人的某个动作表示满意或不满意时，机器人能够将这种反馈纳入自己的学习系统，优化自己的行为策略，可以通过模仿人类的行为来学习新的技能，如模仿人类的舞蹈动作、手工艺制作过程等。

人形机器人从机环交互到人机环境交互的转变是一个复杂的过程，涉及到感知、认知、决策和交互等多方面能力的提升。只有实现这一转变，机器人才能真正逐渐形成人们所期待的智慧，成为人类生活和工作中的得力助手。

三、实现理想人形机器人的关键之处

实现人形机器人从脖子以下的灵活动作、行为到脖子以上的智力、智能、智慧是一个复杂且多学科交叉的挑战，良好的态势感知能力是实现这一转变的关键因素之一。

1、提升态势感知能力

（1）传感器融合

在视觉传感器方面，需要研发高分辨率的摄像头来模拟人眼的视觉功能。这些摄像头可以是多视角的，如在机器人头部的不同位置安装摄像头，使其能够像人一样观察周围的环境。通过计算机视觉算法，对摄像头捕捉到的图像进行处理，利用深度学习中的目标检测算法，可以识别出环境中的物体类别、位置和大小。像YOLO（You Only Look Once）算法可以在短时间内检测出图像中的多种物体，为机器人提供关于周围物体的详细信息，使其了解周围物体的状态。

在听觉传感器方面，需要采用高精度的麦克风阵列来模拟人耳的听觉。麦克风阵列可以定位声源的方向和距离，通过语音识别技术，机器人可以理解周围的声音信息，在嘈杂的环境中，机器人能够区分不同人的说话声，并从中提取有用的信息，就像人在会议中能够集中注意力听某个发言者一样。

触觉传感器方面，应该在机器人的身体表面，特别是手掌、指尖等部位安装敏感的触觉传感器。这些传感器可以感知压力、温度和纹理等信息。当机器人触摸物体时，能够感知物体的软硬度、表面粗糙程度等特性，从而更好地理解物体的属性，并且可以根据触觉反馈调整抓取物体的方式，就像人用手拿起易碎物品时会很小心一样。

其他传感器还涉及惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）等来感知自身的运动状态和姿态，机器人可以通过这些传感器保持身体平衡，在行走或进行其他动作时调整姿态。

（2）数据处理与分析

构建高效的计算系统，能够实时处理来自各种传感器的数据。因为态势感知需要及时更新周围环境的信息，所以采用并行计算架构，如GPU（图形处理器）加速技术。如在处理视觉数据时，GPU可以快速对大量的图像像素进行计算，识别出物体的边缘、特征等信息，从而实现快速的目标识别和跟踪。除此以外，还需要利用传感器数据构建周围环境的三维模型，通过同时定位与地图构建（SLAM）技术，机器人可以在未知环境中一边移动一边构建环境地图，并且确定自身的位置。在构建的环境模型中，机器人可以理解空间布局，比如房间的大小、家具的摆放位置等，这有助于机器人规划路径和进行其他复杂的任务。

2、脖子以下灵活动作行为的实现与提升

（1）机械结构设计

设计灵活的关节结构，使机器人的四肢能够像人类一样自由运动。例如，采用仿生学原理，设计类似人类髋关节、膝关节和踝关节的结构，使机器人腿部能够实现行走、奔跑等多种动作模式。关节的活动范围要尽可能接近人类，这样才能保证机器人的动作灵活性。同时，构建合理的骨骼-连杆机构来支撑机器人的身体和传递力，通过精确的机械设计，使机器人的手臂能够完成抓取、挥动等复杂动作。例如，机器人的手指部分可以设计多自由度的连杆机构，使其能够灵活地抓握不同形状和大小的物体，就像人类的手一样。

（2）运动控制算法

建立机器人的精确动力学模型，考虑机器人的质量、惯性、摩擦力等因素。通过动力学模型，可以预测机器人的运动状态，并且根据控制目标生成合适的关节力矩指令。例如，在机器人行走时，利用动力学模型计算出每个关节需要产生的力矩，以保持身体平衡和稳定的步态。采用先进的运动规划算法，如基于模型预测控制（MPC）的算法。这种算法可以根据当前的环境信息和机器人的状态，在线规划出最优的运动轨迹。例如，在机器人需要穿过狭窄的通道时，通过实时运动规划，机器人可以调整身体的姿态和运动速度，顺利完成通过通道的任务。

3、脖子以上智力、智能、智慧的提升

（1）人工智能算法

利用深度学习中的神经网络，如循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来处理时间序列数据和语言信息。例如，在自然语言处理方面，通过训练这些神经网络，机器人可以实现语言理解和生成。当用户向机器人提问时，机器人能够理解问题的语义，并生成合适的回答。让机器人通过与环境的交互来学习最优的行为策略。如在机器人学习下棋时，通过强化学习算法，机器人可以根据当前棋局的状态，选择最优的下一步棋。机器人在不断尝试和犯错的过程中，根据奖励信号（如赢得棋局得到正奖励，输掉棋局得到负奖励）来调整自己的策略，最终掌握下棋的技巧。

（2）知识表示与推理

为机器人构建知识图谱，将各种知识（包括常识、专业知识等）以图的形式表示出来。知识图谱中的节点表示实体（如物体、概念等），边表示实体之间的关系，在医疗领域，知识图谱可以包含疾病、症状、治疗方法等实体以及它们之间的关联关系，机器人可以通过知识图谱进行推理，当患者描述症状时，机器人可以结合知识图谱推断可能的疾病，并提供相应的治疗建议。开发逻辑推理引擎，使机器人能够进行基于规则的推理，在法律领域，根据法律条文和案件事实，机器人可以通过逻辑推理来判断案件的法律责任，通过设定一系列的法律规则（如条件 - 结果规则），机器人可以对输入的案件信息进行推理，得出合理的结论。

通过上述多方面的努力，人形机器人或许可以逐步实现从脖子以下的灵活动作行为到脖子以上的智力（知识的学习）、智能（知识的使用）、智慧（组织的协同）的转变，并且良好的态势感知能力将贯穿其中，使人形机器人既有形也有意，兼具机器的功能和人的智慧特点。

总而言之，未来理想的人形机器人将不仅仅再是一个简单的工具，而是一个复杂且高度智能化的人机环境系统。这些机器人将具备计算智能、感知智能和认知智能等多维能力。计算智能使得机器人能够执行复杂的任务，通过快速处理大量数据和算法推理，提供高效的决策支持；感知智能使机器人能够精准地感知并理解周围的环境，包括视觉、听觉、触觉等感官数据的获取和分析，从而实现与环境的无缝互动；认知智能则赋予机器人处理抽象问题、进行推理和理解人类语言与情感的能力，使其能够更自然地与人类沟通和合作。除此之外，洞察智能是未来人形机器人的重要特点，它不仅仅局限于感知和认知，更能通过对人类情感、意图的深刻理解以及对环境复杂性的分析，作出更为精准的“算计”、预判和决策。这使得机器人不仅能与人类友好相处，还能够通过不断学习、适应和优化，成为人类生活和工作中的得力助手。在与人类互动的过程中，这些机器人能够敏锐地察觉人类的需求、情感变化和环境动态，从而提供个性化的帮助和服务。同时，随着技术的进步，理想中的人形机器人还将成为人类探索未知世界的伙伴，无论是进入深海、太空，还是执行高风险任务，它们都能够在极端环境中有效工作，突破人类生理和感知的局限，拓展人类的认知边界。总之，未来的人形机器人不仅是人类的工具，它们将是能够与人类共同生活、合作和探索的新型伙伴，为人类带来更多可能性和希望。

本文摘自《环球财经》2025.09（总298期）