科研快报 |从特斯拉到科沃斯：具身智能让机器人成真！
摘要：《Nature Machine Intelligence》最新研究提出AI在机器人技术中的发展路线图，强调具身智能需结合物理先验与学习框架，分阶段解决感知协同、泛化能力等核心挑战。短期聚焦数据集构建与仿真训练，长期目标为终身学习与跨平台迁移。应用方面，人形机器人（如Optimus）、物流机器人（如Digit）和服务机器人快速商业化，但仍面临训练成本高、安全性等瓶颈。研究指出，实现可靠具身智能
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-NO.2025018-
机器人技术中的人工智能路线图
A roadmap for AI in robotics
期刊：Nature Machine Intelligence（Q1/一区）
发布日期：2025年06月19日
DOI: 10.1038/s42256-025-01050-6
2025年最后一篇顶刊文章分享。我们借着一篇发表在《Nature Machine Intelligence》顶刊的论文，带大家聚焦于具身智能这个极具潜力的热门领域。
目录
一、论文观点概述
论文首先回顾了自1990年代以来人工智能在机器人领域的成果与瓶颈，提出了一个分阶段的研究路线图。作者强调，机器人在物理世界中的感知与运动比纯数据分析更具挑战，需要针对具体的机器人设计、任务和环境调整AI模型。
短期与中期目标：
- 建立大规模多样化数据集和模拟环境，以支持强化学习和仿真训练。
- 开发将“拟合到极点”的大型AI模型（如大型语言模型、视觉-语言模型）用于高层次决策和人机交互，但必须解决它们容易产生幻觉、缺乏形式安全保证的问题。
文章指出，为了安全可靠地应用AI技术，需要将物理先验（物理定律、运动学等）和符号规划融入学习框架，以提高机器人控制的可解释性和稳定性。
作者还归纳了AI机器人发展的短期与长期挑战（如数据采集、连续学习、能源效率等），并强调这些方向会并行推进，而非严格线性完成。
长期挑战则聚焦于终身学习和迁移能力：目标是让机器人在其生命周期中持续学习并将经验迁移到新硬件、任务和环境中。例如，需要解决机器人如何判断传递什么知识、如何传递以及何时传递三个关键问题。上图所示，不同机器人的跨平台合作（如四足机器人到机械臂）依赖于共享表征和语义通信协议。
安全部署也是终极目标之一：机器人要在高维部分可观测环境中进行高效探索，又不得损伤人身或设备，需结合好奇心驱动和形式化约束的风险感知策略。此外，论文强调能源效率与可持续性：机器人应采用低功耗计算、可循环材料等技术为长远发展奠基。
总体而言，作者归纳了数据感知、强化学习、混合智能、终身学习等一系列研究方向，并以图表形式分阶段提出了各自的发展目标和关键路径。
二、具身智能：概念与前沿应用
这篇论文特别提出“具身智能”（Embodied Intelligence）作为重要方向，即机器人与环境的紧密互动能力。当前研究和产业界已出现多个应用实例：
01 人形机器人
特斯拉Optimus、Figure AI、Agility Robotics等公司正在推进类人机器人商业化。
例如，特斯拉最新演示中Optimus可平稳慢跑、自主感知电量并导航至充电桩完成充电
；还具备单次搬运11公斤重物、自主避障等能力（虽然部分演示仍需远程操作辅助）
。
Figure AI发布的第3代Robot「Figure 03」，在智能视觉、触觉和无线充电等方面实现改进，专为家庭场景和规模化生产设计。
Agility Robotics的双足机器人Digit已在仓储环境中实地部署：据报道，Digit已在GXO物流中心搬运了10万余个料箱，验证了其持续、高强度作业的可靠性；它的通用人形结构（两臂两足）允许其在同一流水线中完成多样化搬运任务，显示出比传统固定臂机器人更好的场景适应力。
02 仓储/物流机器人
现代物流中心大量采用自动化机器人。
亚马逊在部分仓库中测试多臂机器人系统“BlueJay”，可同时协调多只机械臂并行进行拣选、上架、合拢等操作，将原本三道装配线合并为一道，大幅提高效率。
此外，各类AGV/AMR叉车机器人也在普及：越来越多仓储空间部署无人驾驶叉车和移动机器人来运输货物。这些机器人利用激光SLAM、视觉导航等技术进行自主路径规划与动态避障，能同时处理多任务，减少拥堵并提高拣选效率。
随着算法成熟与成本下降，智能无人叉车的市场渗透率仍有很大提升空间。例如，中国叉车巨头杭叉集团近期推出了X1系列物流机器人（具22个自由度），旨在整合AGV与人形机器人技术。
03 服务型机器人
家务、接待和陪伴机器人正加速进入日常场景。家用清洁机器人（如科沃斯、石头等国产品牌，或美国产品iRobot）已经广泛普及，2023年中国家庭用户渗透率约8%，预计到2030年突破25%
。
这类机器人主要承担扫地、拖地等清洁任务，而烹饪辅助或陪伴类机器人增长势头更快。在酒店、餐饮等场所，人形服务机器人也开始应用：如灵犀X2和擎朗XMAN-R1等产品可用于迎宾接待、倒酒斟茶、行李配送、环境清洁等场景。
业内预测，人形服务机器人将在2025年后逐步落地推广，到2030年全球市场规模将接近939亿美元。智能陪伴机器人方面，诸如索尼Aibo宠物狗、Softbank Pepper等虽更偏向于娱乐功能，但也体现出机器人提供情感陪伴和社交服务的趋势。
三、具身智能实现的主要瓶颈
尽管应用场景不断丰富，实现真正的具身智能仍面临多重挑战：
01 感知与动作协同困难
机器人需融合多模态传感信息并控制物理动作，这对算法提出高要求。
例如，论文图示的场景中，无人机与人形机器人在传递物体时，需要整合来自不同传感器、不同坐标系的空间信息并协同控制单手或双手动作。当前的视觉和触觉系统在复杂环境中仍难以提供稳定、实时的高质量感知，这导致机器人在真实世界中的动作规划和执行不够精准。
02 泛化能力弱
很多策略只能适用于特定机器人平台、特定任务和环境。如何让一个机器人学到的技能能够迁移到新平台或新环境，是核心问题。
例如，在论文中指出，将一种机器人（如双臂人形）的抓取技能转移到单臂机械臂时，需要考虑不同的运动学约束和感知差异。现实中，训练数据往往不够广泛，导致学习算法对未知场景表现不佳，难以应对多变的实际情况。
03 训练成本高、风险大
获取真实世界的训练数据既昂贵又耗时。机器人在物理环境中的试错代价高、存在损坏风险，因此当前多依赖仿真平台预训练，但仿真实际建模仍不完美，存在“仿真-现实差距”。
论文提到，虽然域随机化等方法可以部分缩小差距，但要完全一致需要额外的真实数据校正，很难在短期内实现。此外，实现终身学习等目标还需要高性能计算硬件和存储支持，这进一步增加了系统开发和运行成本。
04 安全性与法规障碍
虽然避免讨论伦理问题，但技术层面上，AI驱动控制策略需满足安全可靠的规范。目前强化学习的探索阶段在真实环境中很难保证绝对安全。相关监管和认证框架也尚未完全建立，对快速发展的机器人应用形成一定制约。
综上，实现具身智能需要在感知算法、学习框架、系统集成等方面取得突破，并综合利用仿真、实验和符号推理等多种方法提高鲁棒性。
SPIE会议征稿中：IC-IPPR 2026
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【审稿流程】投稿 (全英WORD+PDF) - 稿件收到确认 (1个工作日) - 初审 (3个工作日内) - 告知结果 (接受/拒稿)
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