清華教授談人形機器人發(fā)展自主與遙控并存的現(xiàn)狀(2)

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2025-09-29 12:06:10 貝果財經

當前，許多人從大語言模型的成功經驗出發(fā)，認為可以將其模式遷移至人形機器人領域，但虛擬信息空間與真實物理空間之間存在本質差異，前者的路徑對于后者而言未必能行得通。物理世界中的智能能力，必然需要大語言模型之外的另一套智能系統(tǒng)來支撐。目前，在真實物理世界的智能方面，我們主要依賴強化學習這一方法，但這還遠遠不夠。如何有效獲取物理數(shù)據(jù)或高質量仿真數(shù)據(jù)，仍是整個領域共同探索的課題。因此，未來更可能的發(fā)展方向是兩個世界的智能能力深度融合、協(xié)同工作。即便為了解決物理世界的問題而借助虛擬世界的手段，那也僅是工具層面的輔助，終極目標仍是解決物理世界存在的一系列現(xiàn)實問題。當前階段，我們更應把這些問題進行明確的定義，開展與大語言模型形成互補的研究工作。

趙明國認為，不應一刀切地用單一百分比去描述和定位人形機器人智能程度的占比。人應該管人該做的部分，機器人應該管機器人該做的部分；隨著時間的推移，人形機器人的感知和理解能力會逐步增強，人形機器人的智能化是一個漸進突破的過程。從眼下來看，要讓人形機器人真正走進普通人的日常生活，還需要一定的時間。車百會研究院近期發(fā)布的研究報告顯示，目前智能機器人仍屬于“玩具”“教具”“展具”“科研工具”，能夠通過預編程或高度優(yōu)化的演示環(huán)境，展現(xiàn)出較強的動作控制能力和流暢的語言交互能力，通過“演示”吸引公眾關注，但距離產業(yè)成熟規(guī)模化應用階段仍有距離，需解決數(shù)據(jù)、標準、安全、場景融合等問題。

趙明國指出，要提升人形機器人的智能化水平，意味著必然對人形機器人的硬件能力提出更高要求。若傳感器數(shù)量不足、數(shù)據(jù)資源匱乏，人形機器人的智能化便無從談起。隨著任務復雜度的提升，軟件算法的復雜度也必須相應增加。硬件是承載智能的物理基礎，軟件是驅動智能的決策核心，二者缺一不可。他認為，如果這兩方面的能力無法實現(xiàn)同步突破，那么實現(xiàn)人形機器人完全自主的終極目標就將難以達成。目前，還沒有任何一個人形機器人的運動能力能夠達到人類的水平。因此，有不少人反對讓人形機器人去進行跑步、踢足球這類活動，認為這些工作沒有實際意義，他們認為機器人應該直接進入工廠應用才有意義。趙明國則認為，人形機器人無論是進入工廠還是家庭，都需要一個漸進的過程。上述實際場景中的運用，本質上來說都是一項要求極高的“瓷器活”，而我們是否擁有完成這些任務的“金剛鉆”，首先需要一個合適的場景來進行驗證。在現(xiàn)階段，運動場恰恰可以充當這樣一個驗證場景。

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