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AI+機器人，具身智能時代真的來了！

2025/3/20 11:15:13 標簽：中國傳動網(wǎng)

當人工智能(AI)與機器人技術浪漫“牽手”，擁有泛化功能的機器人驚艷亮相，闖入大眾視野。

以具身智能為強大內核的人形機器人，究竟能有怎樣的驚人表現(xiàn)?它們能做些什么，從而改變的生活與生產方式?人工智能(AI)與機器人技術融合發(fā)展的核心方向有哪些?仍然存在的挑戰(zhàn)和難點表現(xiàn)在哪些方面?

AI+機器人，

可以幫我們做什么？

● 既能搬運大負載大尺寸料箱，又能靈巧精揀柔軟小物體，數(shù)十臺優(yōu)必選Walker S1在極氪5G智慧工廠“集訓”如火如荼；

● 眾擎人形機器人靈活奔跑在深圳灣綠道上，姿態(tài)穩(wěn)定流暢，還可以0.5秒內通過4個自由度協(xié)同控制，穩(wěn)穩(wěn)完成前空翻動作；

● 樂聚機器人旗下的“夸父”，不僅在深圳兩會舉麥采訪代表委員，更是亮相零下二十度的亞冬會火炬?zhèn)鬟f現(xiàn)場，與火炬手擊掌互動；

“夸父”在-20℃的亞冬會火炬?zhèn)鬟f現(xiàn)場與火炬手擊掌互動

“夸父”以“記者搭子”的角色參與深圳2025年兩會新聞報道

● 來自逐際動力的雙足機器人PI在野生石路、草坡溝渠等多種復雜地形中，高動態(tài)完成徒步測試；旗下人形機器人CL-1高動態(tài)地完成帕梅拉深蹲、甩腰、躺平等全身復雜動作；

● 自主完成做早餐，倒牛奶、水果擺盤、烤面包、烤培根、早餐擺盤、企業(yè)客戶接待、倒咖啡、送文件、取快遞等任務，越疆人形機器人使用不同工具完成100多種復雜靈巧的操作任務。

這些越來越多鮮活的案例加速落地，離不開人工智能（AI）與機器人深度融合發(fā)展，通過提升智能化水平、實現(xiàn)自主學習、推動自然交互、拓展應用場景、降低成本和提高效率，具身智能正在深刻改變我們的生活方式和工作模式。

此外，據(jù)了解，機器人是深圳“20+8”產業(yè)集群政策唯二的產業(yè)，在20和8中各占一席。一方面，以機電控制為主的現(xiàn)有機器人產業(yè)規(guī)模已經(jīng)超過1000億，屬于戰(zhàn)略性新興產業(yè)。與此同時，放眼未來，與人工智能深度融合的新一代機器人其產業(yè)想象空間更大。

AI+機器人，

到底難在哪里？

人工智能（AI）與機器人技術的融合發(fā)展雖然前景廣闊，但也面臨諸多挑戰(zhàn)和難點。以下是主要的難點：

1. 技術瓶頸

感知與識別：機器人需要精確感知和理解環(huán)境，但現(xiàn)有的傳感器和計算機視覺技術在復雜、動態(tài)環(huán)境中的表現(xiàn)仍有局限。
決策與規(guī)劃：AI算法在復雜環(huán)境中的實時決策和路徑規(guī)劃能力仍需提升，尤其是在不確定性和多變性較高的場景中。
自主學習：雖然機器學習和深度學習取得了顯著進展，但機器人在實際環(huán)境中的自主學習和適應能力仍然有限。

2. 硬件能力

計算能力：AI算法通常需要強大的計算資源，而機器人的嵌入式系統(tǒng)往往計算能力有限，難以滿足實時處理需求。
能源管理：機器人的能源供應和續(xù)航能力是一個重要問題，尤其是在需要長時間運行的任務中。
機械設計：機器人的機械設計和材料選擇需要兼顧靈活性、耐用性和成本，這對硬件設計提出了高要求。

3. 數(shù)據(jù)與算法

數(shù)據(jù)質量：AI算法的性能高度依賴于訓練數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量，獲取高質量、多樣化的數(shù)據(jù)是一個挑戰(zhàn)。
算法魯棒性：AI算法在實際應用中的魯棒性和泛化能力仍需提升，尤其是在面對未知或異常情況時。
實時性：許多應用場景要求機器人能夠實時處理和響應，這對算法的效率和計算資源提出了高要求。

4. 人機交互

自然交互：如何實現(xiàn)自然、直觀的人機交互是一個挑戰(zhàn)，尤其是在語音識別、情感識別和手勢識別等方面。
用戶體驗：提升用戶體驗，使AI機器人易于使用和接受，是一個重要目標。

5. 安全與倫理

安全性：AI機器人在執(zhí)行任務時需要確保安全性，避免對環(huán)境和人類造成傷害。這涉及到故障檢測、容錯機制和應急處理等方面。
隱私保護與倫理問題：AI機器人通常需要收集和處理大量數(shù)據(jù)，如何保護用戶隱私是一個重要問題。此外，廣泛應用引發(fā)了一系列倫理問題，如責任歸屬、公平性和透明度等。

AI+機器人，

未來將走向哪里？

人工智能（AI）與機器人技術融合的核心方向是推動機器人從簡單自動化向智能化、自主化、協(xié)作化方向演進，其關鍵領域包括以下六大方向：

1. 感知與認知能力的深度結合

多模態(tài)感知：通過視覺、觸覺、語音、激光雷達等多傳感器融合，提升機器人對復雜環(huán)境的動態(tài)理解能力。例如，自動駕駛汽車（如特斯拉Autopilot）通過多傳感器融合實現(xiàn)環(huán)境建模；服務機器人（如波士頓動力Spot）通過視覺+激光雷達避障。
語義理解與推理：AI賦予機器人對場景的語義解析能力，如識別物體屬性、理解人類意圖。如倉儲機器人（如亞馬遜Kiva）通過AI識別貨物類別并規(guī)劃最優(yōu)路徑。

2. 自主決策與實時規(guī)劃

動態(tài)環(huán)境適應：AI算法（如強化學習、模仿學習）使機器人能在不確定性中實時調整行為。例如工業(yè)機器人（如ABB YuMi）通過AI優(yōu)化裝配流程；無人機（如大疆行業(yè)級無人機）在復雜地形中自主飛行。
多任務協(xié)同：AI支持多機器人系統(tǒng)的協(xié)同作業(yè)，如群體機器人協(xié)作完成搜索救援或物流分揀。

3. 人機協(xié)作與自然交互

安全協(xié)作：通過力控技術、AI預測算法實現(xiàn)人機物理交互的安全性，如協(xié)作機器人（如UR機器人）在工廠中與工人共享工作空間。
自然語言交互：結合NLP技術，機器人能通過對話理解指令并反饋，如導覽機器人（如獵豹移動豹小秘）通過語音交互提供服務。

情感交互：AI情感計算賦予機器人識別人類情緒的能力，如教育機器人通過表情分析調整教學策略。

4. 自主學習與持續(xù)進化

小樣本學習：解決數(shù)據(jù)稀缺問題，使機器人通過少量樣本快速適應新任務，如工業(yè)機器人學習新零件的抓取方式。
終身學習：機器人通過持續(xù)與環(huán)境交互更新知識庫，如家用清潔機器人（如科沃斯地寶）根據(jù)家庭布局優(yōu)化清掃路徑。
遷移學習：跨場景知識遷移，如工廠機器人將裝配經(jīng)驗應用于不同生產線。

5. 柔性化與模塊化設計

柔性機械結構：AI驅動軟體機器人（如仿生章魚機器人）適應非結構化環(huán)境，如醫(yī)療內窺鏡或救災場景。
模塊化重構：通過AI規(guī)劃，機器人可動態(tài)組合模塊化部件執(zhí)行不同任務，如模塊化工業(yè)機械臂切換焊接、搬運功能。

6. 邊緣智能與低功耗優(yōu)化

邊緣計算：AI模型輕量化（如TinyML技術）賦能機器人在本地端實時處理數(shù)據(jù)，減少對云端的依賴，如安防巡邏機器人實時分析監(jiān)控畫面。
能效管理：通過AI優(yōu)化能源分配，延長機器人續(xù)航，如農業(yè)巡檢無人機動態(tài)調整飛行模式以節(jié)省電量。

FAIR plus 2025

人工智能（AI）與機器人的融合正在從“工具替代”邁向“智能共生”階段。未來，機器人將不僅是執(zhí)行命令的機械裝置，而是具備感知、學習和協(xié)作能力的“智能伙伴”。這一進程需要技術突破、倫理規(guī)范與社會接受的協(xié)同推進，最終實現(xiàn)“AI for Humanity”的愿景。

推進這一任重道遠、道阻且長的美好愿景與發(fā)展目標，為更多機器人企業(yè)搭建國際化合作平臺，推動技術創(chuàng)新、品牌建設和國際合作，助力深圳及全國機器人企業(yè)實現(xiàn)全球化發(fā)展，2025年4月24-26日，深圳機器人協(xié)會召集舉行“機器人全產業(yè)鏈接會（FAIR plus 2025）,將通過學術會議、技術沙龍、社區(qū)培育、供需對接等方式，拉通和探討人工智能與機器人融合中不足的技術和產業(yè)環(huán)節(jié)，促進AI+機器人各產業(yè)鏈環(huán)節(jié)共同合作，連同提升產業(yè)整體能力的建設和配置。

針對產業(yè)環(huán)節(jié)定向邀約150家+企業(yè)做實物展示。展商構成中3/4都來自上游的零部件模組廠家，包括機電、控制和AI模型，以及周邊配套，代工廠等等；1/4為整機或者人形機器人等開發(fā)平臺。

主導做技術交流，不僅有企業(yè)的市場、銷售、方案部門人員，還有研發(fā)、技術人員參與，讓對的企業(yè)遇見合適的人。

創(chuàng)新性采用技術社區(qū)共建的方式，聯(lián)合NIVIDIA、ROSCon、Gitee等機器人相關主流技術社區(qū)背靠背做工作坊、技術沙龍等活動。邀請機器人相關標準專家組在活動現(xiàn)場做標準工作組會議。純技術活動超過10場，可以送達的技術社區(qū)用戶超100萬人。