王耀南：AI大模型驅動的具身智能人形機器人與展望

　　我們正處于智能化時代，從機械化時代的工業(yè)1.0，到電氣化時代的工業(yè)2.0，再到信息化的工業(yè)3.0，現(xiàn)在我們正邁向工業(yè)4.0智能化的時代。在這個時代背景下，工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人發(fā)揮著越來越重要的作用。智能機器人已廣泛應用于工業(yè)制造、國防安全、智能服務和智慧農業(yè)等各個行業(yè)，呈現(xiàn)出同步發(fā)展的趨勢，并具有廣闊的應用前景。

　　在過去的幾十年里，工業(yè)機器人發(fā)揮了重要作用。而為了解決服務機器人的問題，人類與我們共同走向了人形機器人的研發(fā)之路。

　　那么，為什么要發(fā)展人形機器人?人形機器人主要模仿人的形態(tài)、運動和功能，可以與人進行交流。它不僅模仿了人的外形、外觀和行為，還是一種通用的智能機器人，是國際公認的人工智能、高端制造新材料等尖端技術的集成者，也是科技競爭的制高點和未來的新賽道。

　　我們預判人形機器人將成為繼個人計算機、手機和智能汽車之后新一代智能終端，可能形成萬億級市場。因此，我們關注產業(yè)化路徑，提出了人形機器人發(fā)展的主要動力來自于需求牽引和整機帶動。應用場景，如智慧農業(yè)、醫(yī)療、家庭服務等，是推動人形機器人發(fā)展的關鍵。整機研發(fā)是主攻方向，軟件和硬件必須協(xié)同，以培育一個完整的生態(tài)，進而帶動產業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈和人才鏈的發(fā)展轉型升級。

　　在關鍵技術突破方面，我們將人形機器人的發(fā)展劃分為大腦、小腦和肢體三個方面。大腦主要解決復雜環(huán)境感知決策、人機交互以及提升機器人的學習適應能力。小腦，即過去的控制系統(tǒng)，主要負責運動建模、復雜控制以及各種形態(tài)的控制。而肢體方面則是整機和部件的共同發(fā)展。

　　未來，人形機器人開發(fā)工具要形成大產業(yè)，必須具備大模型訓練數據標注軟件和應用軟件。這樣我們可以將機電一體化考慮在內，形成人形機器人的發(fā)展路線。

　　我們2020年提出的人形機器人架構是一個云網端架構的系統(tǒng)，大腦負責多模態(tài)模型建模、強化學習、地圖創(chuàng)建和數據訓練。數據訓練端作為云端大腦，訓練完成后，通過網絡高速互聯(lián)互通進入人形機器人機構本體。機構本體的小腦則重點管理表情計算、視覺控制、感知信息等各種驅動手和關節(jié)的控制，形成一體的小腦控制。

　　目前，人形機器人國內外研發(fā)重點主要包括：

　　環(huán)境感知：人形機器人的環(huán)境感知部分主要涉及各種傳感器的研發(fā)，包括內部傳感器、慣導傳感器、立位傳感器、皮膚傳感器、外部傳感器、視覺傳感器、激光雷達傳感器以及聲學傳感器等。

　　執(zhí)行器：執(zhí)行器部分涉及驅動電機和靈巧手等執(zhí)行機構。研發(fā)動力部件、驅動減速器等關鍵零部件對于人形機器人的發(fā)展至關重要。

　　小腦開發(fā)：小腦負責機器人的運動控制，從傳統(tǒng)的模型驅動轉向數據驅動。通過強化學習，機器人小腦變得更加靈活，加速了控制器的開發(fā)。

　　大腦開發(fā)：大腦負責感知、控制、傳感和控制一體，涉及高級決策核心。通過多模態(tài)模型建模、強化學習、地圖創(chuàng)建和數據訓練，大腦能夠管理和協(xié)調機器人的各種功能。

　　近年來，人形機器人發(fā)展迅速。通過感知、傳動、算一體的端到端大模型學習和訓練大腦，人形機器人得到了更多的活力。大模型使人形機器人可以解決復雜規(guī)劃問題，具備情感、精準執(zhí)行能力和理解人的意圖等優(yōu)勢。此外，具身智能的發(fā)展也加速了人形機器人的多模態(tài)交互和學習能力。

　　經過研判，今年人形機器人規(guī)模發(fā)展非常迅速，但仍處于艱苦的爬坡過坎階段。從市值分析，目前中國在人形機器人產值尚未達到預期。從分布角度來看，國內人形機器人的地域分布相對集中，主要集中在沿海發(fā)達地區(qū)，包括重慶中部地區(qū)和南部地區(qū)。我們更多地需要通過形成產業(yè)生態(tài)鏈、創(chuàng)新鏈和上下游聯(lián)動，以推動人形機器人的大發(fā)展，形成真正的新三板。

　　回顧過去，我們團隊在1985年就開始研發(fā)機器人，主要采用模型驅動，如神經網絡模型驅動的機器人智能控制。然而，開發(fā)周期緩慢，需要完成多個程序。為了改善控制能力，我們設計了模糊神經網絡控制系統(tǒng)作為輔助修正學習。現(xiàn)在，我們需要融入新技術，如深度強化學習和大模型驅動，以加速人形機器人的開發(fā)周期。

　　那么，AI大模型如何賦能人形機器人開發(fā)?將AI大模型賦能到人形機器人，需要注意幾個方面。首先，通過這個模型提升人形機器人的自然語言交互，使機器人能夠與人進行自然語言的交互理解。其次，需要識別復雜場景視覺感知。第三，需要對動作和規(guī)劃進行精準把控。最后，需要進行自主學習提升來完成任務。

　　人形機器人與其他機器人的最大不同，在于它需要具備情感計算和表達能力。大模型為機器人注入了新的活力，使人形機器人具備了情感表達和分析能力。

　　未來，人形機器人行業(yè)還有很多工作需要完成。我們應該聯(lián)合企業(yè)、政府、高校和研究所，共同梳理和發(fā)力，讓人形機器人真正走向生活、智能制造和國防等領域。

　　首先，我們需要打破訓練數據大模型之下的壁壘，充分利用他人的優(yōu)勢進行開發(fā)。其次，我們可以采用小模型進行分布式開發(fā)。最后，我們需要探討如何高效地應對大模型的多模態(tài)企業(yè)特征、提升端到端控制的通用性和訓練效率、保障模型的泛化能力和可解釋性等問題。

　　為了實現(xiàn)這些目標，我們需要研究人工智能大模型，推動人形機械一體化發(fā)展。我們需要設立一個開源數字底座，涵蓋計算智能、感知智能、認知智能、決策智能、行為智能以及真正的具身智能。這個底座應該具備感知、認知、思考、分析、判斷、推理和交互功能，以推動人形機器人具備智能自主操控性。

　　此外，未來的人形機器人還需要具備情商和智商兼?zhèn)涞奶攸c。數字人與機器人的有機結合將是未來的發(fā)展趨勢。數字人已經在各個領域廣泛應用并形成產業(yè)化，我相信實體人形機器人也將與數字人一樣在數字空間和實際中發(fā)揮作用。為了實現(xiàn)這一目標，我們需要取得突破，在數字人具備群智兼?zhèn)涞幕A上，還需要解決腦認知驅動的情感激勵、多模態(tài)前置大模型融合的解釋建議以及個性化情感的表征與動態(tài)等科學問題。

　　總之，通用人形機器人的發(fā)展需要多學科交叉協(xié)同創(chuàng)新，突破運動、操作、智能三大專業(yè)技術。我們應該攜手共進，無論是企業(yè)、高校還是科研院所，都應該共同努力推進人形機器人的發(fā)展。讓我們攜手艱苦攻關，實現(xiàn)通用人形機器人的夢想!

　　文章為中國工程院院士王耀南在2024機器人和智能制造技術與標準創(chuàng)新發(fā)展(杭州)大會上的報告實錄

　　來源：國家智能制造專家委員會公眾號