当人工智能(AI)与机器人技术浪漫“牵手”,拥有泛化功能的机器人惊艳亮相,闯入大众视野。
以具身智能为强大内核的人形机器人,究竟能有怎样的惊人表现?它们能做些什么,从而改变的生活与生产方式?人工智能(AI)与机器人技术融合发展的核心方向有哪些?仍然存在的挑战和难点表现在哪些方面?
● 众擎人形机器人灵活奔跑在深圳湾绿道上,姿态稳定流畅,还可以0.5秒内通过4个自由度协同控制,稳稳完成前空翻动作;
● 乐聚机器人旗下的“夸父”,不仅在深圳两会举麦采访代表委员,更是亮相零下二十度的亚冬会火炬传递现场,与火炬手击掌互动;
“夸父”在-20℃的亚冬会火炬传递现场与火炬手击掌互动
“夸父”以“记者搭子”的角色参与深圳2025年两会新闻报道
● 来自逐际动力的双足机器人PI在野生石路、草坡沟渠等多种复杂地形中,高动态完成徒步测试;旗下人形机器人CL-1高动态地完成帕梅拉深蹲、甩腰、躺平等全身复杂动作;
● 自主完成做早餐,倒牛奶、水果摆盘、烤面包、烤培根、早餐摆盘、企业客户接待、倒咖啡、送文件、取快递等任务,越疆人形机器人使用不同工具完成100多种复杂灵巧的操作任务。
人工智能(AI)与机器人技术的融合发展虽然前景广阔,但也面临诸多挑战和难点。以下是主要的难点: 感知与识别:机器人需要精确感知和理解环境,但现有的传感器和计算机视觉技术在复杂、动态环境中的表现仍有局限。 决策与规划:AI算法在复杂环境中的实时决策和路径规划能力仍需提升,尤其是在不确定性和多变性较高的场景中。 自主学习:虽然机器学习和深度学习取得了显著进展,但机器人在实际环境中的自主学习和适应能力仍然有限。 计算能力:AI算法通常需要强大的计算资源,而机器人的嵌入式系统往往计算能力有限,难以满足实时处理需求。 能源管理:机器人的能源供应和续航能力是一个重要问题,尤其是在需要长时间运行的任务中。 机械设计:机器人的机械设计和材料选择需要兼顾灵活性、耐用性和成本,这对硬件设计提出了高要求。 数据质量:AI算法的性能高度依赖于训练数据的质量和数量,获取高质量、多样化的数据是一个挑战。 算法鲁棒性:AI算法在实际应用中的鲁棒性和泛化能力仍需提升,尤其是在面对未知或异常情况时。 实时性:许多应用场景要求机器人能够实时处理和响应,这对算法的效率和计算资源提出了高要求。 自然交互:如何实现自然、直观的人机交互是一个挑战,尤其是在语音识别、情感识别和手势识别等方面。 用户体验:提升用户体验,使AI机器人易于使用和接受,是一个重要目标。1. 技术瓶颈
安全性:AI机器人在执行任务时需要确保安全性,避免对环境和人类造成伤害。这涉及到故障检测、容错机制和应急处理等方面。
隐私保护与伦理问题:AI机器人通常需要收集和处理大量数据,如何保护用户隐私是一个重要问题。此外,广泛应用引发了一系列伦理问题,如责任归属、公平性和透明度等。
人工智能(AI)与机器人技术融合的核心方向是推动机器人从简单自动化向智能化、自主化、协作化方向演进,其关键领域包括以下六大方向:
1. 感知与认知能力的深度结合
多模态感知:通过视觉、触觉、语音、激光雷达等多传感器融合,提升机器人对复杂环境的动态理解能力。例如,自动驾驶汽车(如特斯拉Autopilot)通过多传感器融合实现环境建模;服务机器人(如波士顿动力Spot)通过视觉+激光雷达避障。
语义理解与推理:AI赋予机器人对场景的语义解析能力,如识别物体属性、理解人类意图。如仓储机器人(如亚马逊Kiva)通过AI识别货物类别并规划最优路径。
2. 自主决策与实时规划
动态环境适应:AI算法(如强化学习、模仿学习)使机器人能在不确定性中实时调整行为。例如工业机器人(如ABB YuMi)通过AI优化装配流程;无人机(如大疆行业级无人机)在复杂地形中自主飞行。
多任务协同:AI支持多机器人系统的协同作业,如群体机器人协作完成搜索救援或物流分拣。
3. 人机协作与自然交互
安全协作:通过力控技术、AI预测算法实现人机物理交互的安全性,如协作机器人(如UR机器人)在工厂中与工人共享工作空间。
自然语言交互:结合NLP技术,机器人能通过对话理解指令并反馈,如导览机器人(如猎豹移动豹小秘)通过语音交互提供服务。
情感交互:AI情感计算赋予机器人识别人类情绪的能力,如教育机器人通过表情分析调整教学策略。
4. 自主学习与持续进化
小样本学习:解决数据稀缺问题,使机器人通过少量样本快速适应新任务,如工业机器人学习新零件的抓取方式。
终身学习:机器人通过持续与环境交互更新知识库,如家用清洁机器人(如科沃斯地宝)根据家庭布局优化清扫路径。
迁移学习:跨场景知识迁移,如工厂机器人将装配经验应用于不同生产线。
5. 柔性化与模块化设计
柔性机械结构:AI驱动软体机器人(如仿生章鱼机器人)适应非结构化环境,如医疗内窥镜或救灾场景。
模块化重构:通过AI规划,机器人可动态组合模块化部件执行不同任务,如模块化工业机械臂切换焊接、搬运功能。
6. 边缘智能与低功耗优化
边缘计算:AI模型轻量化(如TinyML技术)赋能机器人在本地端实时处理数据,减少对云端的依赖,如安防巡逻机器人实时分析监控画面。
能效管理:通过AI优化能源分配,延长机器人续航,如农业巡检无人机动态调整飞行模式以节省电量。
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