中國的人形機器人完成雙手縫紉壯舉 精細任務(wù)新突破。人形機器人現(xiàn)場刺繡。TARS機器人展示了一項令人驚訝的技能:在柔軟的織物上以亞毫米級精度完成刺繡任務(wù)。這項精細的操作長期以來被認為超出了自動化能力范圍,但中國初創(chuàng)公司它石智航在2025年12月22日的演示中成功實現(xiàn)了這一目標。機器人雙手協(xié)作,整個過程流暢穩(wěn)定,幾乎與熟練工人無異。
刺繡代表了機器人操作領(lǐng)域最棘手的技術(shù)難題之一,需要精密的視覺引導、自適應(yīng)的力度控制、雙手高度協(xié)調(diào)的運動,以及處理形狀不斷變化的柔性材料的能力。任何一個環(huán)節(jié)出問題,線就會斷裂或者針腳錯位。工業(yè)界長期以來認為這類任務(wù)屬于“人類專屬區(qū)域”,因為傳統(tǒng)工業(yè)機器人雖然力量大、速度快,但在精細操作和靈活應(yīng)變方面遠不如人類。
它石智航的解決方案核心是一套名為“數(shù)據(jù)-AI-物理”的閉環(huán)系統(tǒng)。創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官陳亦倫博士解釋說,他們并不是針對刺繡這個特定任務(wù)編程,而是教會機器人通用的身體技能。這種思路類似于人類學習——掌握基礎(chǔ)運動模式后遷移到不同場景。
具體來說,它石智航開發(fā)了名為SenseHub的數(shù)據(jù)采集平臺,通過捕捉真實人類操作者的視覺、觸覺和動作數(shù)據(jù),建立起龐大的行為數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)隨后被用來訓練TARS AWE 2.0具身智能模型,一個專門學習物理世界操作技能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模型學到的能力最終被部署到公司的T系列通用型和A系列工業(yè)型人形機器人上。
這套方法的關(guān)鍵在于最小化“仿真到現(xiàn)實”的差距。傳統(tǒng)機器人研發(fā)往往先在虛擬環(huán)境中訓練算法,然后遷移到真實世界,但兩者之間的物理差異會導致性能大幅下降。它石智航從一開始就使用真實世界數(shù)據(jù)訓練模型,機器人的機械設(shè)計也經(jīng)過優(yōu)化以匹配AI模型的輸出特性,這種軟硬件協(xié)同設(shè)計讓算法學到的技能可以更可靠地在現(xiàn)實中執(zhí)行。
11月2日,第十五屆全運會火炬?zhèn)鬟f將在深圳舉行。屆時,將有一位特殊的“0號”火炬手——人形機器人“夸父”,以擬人奔跑姿態(tài)完成百米傳遞,成為全場焦點
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