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wzjs 2025/8/14 15:30:45

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AI革命！《自然》发布机器人技术路线图：从模仿学习到终身进化，未来十年这样走！

原创 Eureka 机器人研习社 2025年06月30日 22:33 上海

顶尖科学家描绘AI如何让机器人真正走进工厂、家庭与复杂世界，并直面安全与伦理挑战。

引言：
想象一下，仓库里的机器人能像熟练工人一样灵活分拣各种包裹；无人机能在狂风中稳定飞行并自主规划路线；家用机器人不仅能打扫卫生，还能理解你的模糊指令并安全地帮忙递送一杯水...这些场景的实现，核心在于人工智能（AI）与机器人技术的深度融合。然而，将实验室里的AI模型直接搬到现实世界的机器人上，远比在虚拟空间里下围棋或生成图片要复杂得多。

近日，来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）、德国宇航中心（DLR）、加州大学伯克利分校等全球顶级机器人研究机构的11位权威专家在《Nature Machine Intelligence》上联合发表了重磅前瞻文章《A roadmap for AI in robotics》（AI在机器人领域的路线图）。文章不仅回顾了AI赋能机器人的历史成就，更系统性地提出了短期（低垂果实）和长期（核心挑战）的研究路线图，为未来十年AI如何真正解锁机器人的潜力指明了方向。

核心洞察：物理世界是终极挑战场
文章开篇即指出一个关键现实：在物理世界中行动和感知，比在纯数据环境中（如游戏、图像生成）要困难得多、挑战也截然不同。

状态空间巨大且复杂： 现实环境充满不确定性（光线变化、物体移动、风力干扰等），远非游戏规则可比。
训练数据稀缺且难获取： 获取真实、多样、标注好的机器人交互数据（如力觉、复杂操作轨迹）成本高昂，尤其是在涉及人机交互的场景下，还面临严格的隐私和伦理限制。
安全与可靠性是底线： 机器人一旦出错，后果可能是物理性的伤害或重大损失，容错率极低。模型“幻觉”在机器人领域是绝对不可接受的。

AI赋能机器人的两大基石：回顾与现状
文章回顾了自20世纪90年代以来在机器人领域取得显著成功的两类主要AI方法：

模仿学习（Learning from Demonstration, LfD）： 机器人通过观察人类专家演示（动作捕捉）来学习技能（如抓取、飞行控制）。优势在于数据效率高，能快速掌握复杂动作。挑战在于依赖专家演示，且难以泛化到演示之外的情境。新方向包括：向非专家学习、从次优演示中学习、结合主动学习/单次模仿/行为克隆等提高效率。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 机器人通过“试错”在仿真环境中学习策略（如四足/双足机器人行走、无人机竞速）。优势在于无需预定义精确模型，能发现创新策略。最大挑战在于“仿真到现实鸿沟”（sim-to-real gap）——仿真环境再逼真也无法完全模拟现实物理（如复杂接触力、材料变形）。同时，设计有效的奖励函数本身就很困难。

未来已来：短期研究路线图（“低垂的果实”）
文章提出了未来几年有望取得突破的关键方向：

构建更强大、更通用的数据集：
- 覆盖多样化机器人本体（机械臂、腿式、轮式、无人机）、多样化任务（操作、导航、人机交互）和环境（家庭、工厂、户外）。
- 整合现有分散数据集（如多个机械臂操作数据集），创建大规模通用数据集（如RT-X模型所用数据），提升模型泛化能力。
- 挑战： 人机交互数据获取尤其困难（安全、伦理、复杂性）。
攻克“仿真到现实”鸿沟（sim-to-real）：
- 开发专用算法（如领域随机化、系统辨识、在线自适应）和课程学习（Curriculum Learning），让在仿真中学的策略能无缝迁移到真实机器人。
- 探索利用少量真实数据“校准”仿真器，提升其逼真度。
- 新思路： 反向关注“现实到仿真”（real-to-sim），利用真实数据改进仿真模型。
融合模型驱动与数据驱动方法：
- 将机器人动力学、环境物理的先验知识与控制理论（提供稳定性、安全性保证）与机器学习（处理不确定性、适应变化）结合。
- 优势： 加速学习、提高鲁棒性、增强安全性、提供可解释性基础。
- 应用例： 优化抓取（先用深度学习初筛，再用模型算法精调）、保证强化学习轨迹稳定性。
拥抱大型生成模型（LLMs & LVMs）：
- LLMs赋能人机交互： 让普通人能用自然语言直观地指挥机器人（“把那个红色的盒子拿给我”）。
- 大型视觉模型（LVMs）赋能感知： 专门为机器人导航等任务训练视觉模型，理解场景上下文，预测机器人移动中将看到什么。
- 语言-视觉-动作模型（LVAMs）是前沿： 如RT-2模型，将视觉、语言理解和机器人动作生成统一起来，像LLM生成文本一样生成动作序列。这是将“想法”转化为“行动”的关键一步，但如何提供高质量训练数据、确保行动逻辑与可行性是核心挑战。

星辰大海：长期研究路线图（核心挑战）

终身学习（Lifelong Learning）： 让机器人像生物一样，在整个生命周期中持续学习新知识、新任务，而非依赖一次性训练。
- 巨大挑战： 如何保证学习新知识时不遗忘旧技能？如何管理有限的存储和计算资源（“选择性遗忘”）？如何测试和认证一个能力不断进化的系统？硬件升级后（如更换夹具）如何自动迁移知识？这需要借鉴神经科学和发育心理学。
迁移学习（Transfer Learning）： 让机器人能将在一个任务/环境/本体上学到的技能，高效迁移到新的任务/环境/本体上（图2）。
- 核心三问： 迁移什么知识？如何迁移（利用旧知识，填补新空白）？何时迁移（判断任务/环境是否足够相似）？
安全探索（Safe Exploration）： 在现实世界的高维、部分可观测状态空间中，如何让机器人进行有效且对自身及环境都安全的探索？这对于终身学习和适应未知环境至关重要。
安全、伦理与可持续性：
- 可解释性与透明度： 机器人决策过程必须可理解、可追溯，这是建立信任、划分责任、防止误用的基石。当前黑盒深度学习模型难以满足要求。
- 防止偏见与保护隐私： 数据收集、处理和应用必须严格遵守伦理规范。
- 可持续设计： 推动节能计算、算法与数据的可重用性、可生物降解硬件，使机器人技术本身成为绿色解决方案（如自动化电池回收、太阳能板安装）。