26年奇点智能大会方斌：北京邮电大学具身智能与机器人——从算法创新到产业落地的学术视角
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演讲嘉宾：方斌（北京邮电大学"拔尖人才"教授）
所属大会：2026 奇点智能技术大会 · 北京
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一、引言：学术前沿与产业需求的交汇
具身智能（Embodied AI）是当前人工智能领域最热门的方向之一。然而，从实验室的算法创新到工厂车间的产业落地，之间存在着巨大的鸿沟。学术界追求算法的优雅和理论的完备，产业界则需要系统的可靠和成本的可控——如何 bridging this gap，是具身智能领域面临的核心挑战。
北京邮电大学"拔尖人才"教授 方斌，是这一领域的资深研究者。他的研究横跨视觉伺服、触觉感知、仿人机器人等多个方向，同时深度参与产业合作，对学术产业化有着独到的见解。本次大会，他将分享具身智能从算法到落地的完整思考。
二、视觉伺服：让机器人"看懂"并"行动"
2.1 视觉伺服的基本原理
视觉伺服（Visual Servoing）是通过视觉反馈控制机器人运动的技术：
class VisualServoing:
def __init__(self, robot, camera, controller):
self.robot = robot
self.camera = camera
self.controller = controller
def servo_to_target(self, target_image, current_image):
"""视觉伺服到目标位姿"""
# 1. 特征提取
target_features = self.extract_features(target_image)
current_features = self.extract_features(current_image)
# 2. 计算误差
error = target_features - current_features
# 3. 计算交互矩阵（Image Jacobian）
L = self.compute_interaction_matrix(current_features)
# 4. 计算控制律
# v = -lambda * L^+ * e
pseudo_inverse_L = torch.pinverse(L)
velocity = -self.lambda_gain * pseudo_inverse_L @ error
# 5. 执行控制
self.robot.set_velocity(velocity)
return velocity, error.norm()
def extract_features(self, image):
"""提取图像特征（如 SIFT、ORB、深度学习特征）"""
# 使用预训练的视觉编码器
features = self.visual_encoder(image)
return features
def compute_interaction_matrix(self, features):
"""计算图像雅可比矩阵"""
# 基于相机模型和特征深度
# L = [[-1/Z, 0, x/Z, x*y, -(1+x^2), y],
# [0, -1/Z, y/Z, 1+y^2, -x*y, -x]]
pass
2.2 基于深度学习的视觉伺服
传统视觉伺服依赖手工设计的特征和精确的相机标定。方斌团队探索了基于深度学习的端到端视觉伺服：
| 方法 | 输入 | 输出 | 优势 | 挑战 |
|---|---|---|---|---|
| 经典 PBVS | 图像 + 位姿 | 相机速度 | 理论完备 | 需要深度估计 |
| 经典 IBVS | 图像特征 | 相机速度 | 无需位姿估计 | 特征设计依赖 |
| 深度学习端到端 | 图像 | 关节速度 | 无需手工设计 | 数据需求大 |
| 混合方法 | 图像 | 特征 + 控制 | 结合两者优势 | 系统复杂 |
class DeepVisualServoing:
def __init__(self):
self.feature_extractor = ResNetEncoder()
self.controller_network = ControllerNetwork()
def forward(self, current_image, target_image):
"""端到端视觉伺服"""
# 编码当前和目标图像
current_feat = self.feature_extractor(current_image)
target_feat = self.feature_extractor(target_image)
# 拼接特征
combined = torch.cat([current_feat, target_feat], dim=-1)
# 网络输出控制指令
control = self.controller_network(combined)
return control
三、触觉感知：超越视觉的机器人感知
3.1 触觉传感器技术
方斌团队在触觉感知方面进行了深入研究。触觉传感器主要分为以下几类：
| 传感器类型 | 原理 | 分辨率 | 优势 | 局限 |
|---|---|---|---|---|
| 电阻式 | 导电聚合物变形 | 中 | 成本低 | 漂移、噪声 |
| 电容式 | 电容变化 | 高 | 灵敏度高 | 易受干扰 |
| 光学式 | 视觉测变形 | 很高 | 高分辨率 | 体积大 |
| 压电式 | 压电效应 | 中 | 动态响应好 | 无法测静态力 |
| 磁传感 | 磁场变化 | 高 | 耐用 | 复杂 |
3.2 触觉信息的处理与融合
class TactilePerception:
def __init__(self):
self.tactile_sensors = TactileSensorArray()
self.visual_sensor = Camera()
self.fusion_network = MultimodalFusionNetwork()
def perceive_object(self, object_in_hand):
"""通过触觉和视觉感知物体"""
# 1. 获取触觉数据
tactile_data = self.tactile_sensors.read()
# 2. 获取视觉数据
visual_data = self.visual_sensor.capture()
# 3. 多模态融合
fused_representation = self.fusion_network(
tactile=tactile_data,
visual=visual_data
)
# 4. 物体属性估计
properties = {
"shape": self.estimate_shape(fused_representation),
"material": self.estimate_material(fused_representation),
"weight": self.estimate_weight(tactile_data),
"texture": self.estimate_texture(tactile_data),
"slip": self.detect_slip(tactile_data)
}
return properties
3.3 触觉在灵巧操作中的应用
触觉感知对于精细操作至关重要：
- 抓取力控制：根据触觉反馈调整抓取力度，避免损坏物体
- 滑动检测：检测物体是否在手中滑动，及时调整
- 形状重建：通过触觉探索重建物体三维形状
- 材质识别：通过触觉纹理识别物体材质
四、仿人机器人：技术挑战与前沿进展
4.1 仿人机器人的核心能力
仿人机器人需要具备以下核心能力：
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 运动能力 │
│ ├─ 双足行走：平衡、步态规划、地形适应 │
│ ├─ 上肢操作：抓取、操作、装配 │
│ └─ 全身协调：多肢体协同运动 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 感知能力 │
│ ├─ 视觉：环境感知、目标识别、深度估计 │
│ ├─ 听觉：语音交互、声源定位 │
│ ├─ 触觉：接触感知、力反馈 │
│ └─ 本体感觉：关节位置、速度、力矩 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 认知能力 │
│ ├─ 任务理解：自然语言指令解析 │
│ ├─ 规划推理：任务分解、路径规划 │
│ └─ 学习适应：从经验中学习、适应新环境 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 交互能力 │
│ ├─ 人机交互：语音、手势、表情 │
│ └─ 环境交互：操作物体、使用工具 │
└─────────────────────────────────────────┘
4.2 双足行走的强化学习
方斌团队在双足行走控制方面采用了强化学习方法：
class BipedalWalkingRL:
def __init__(self, robot_model):
self.robot = robot_model
self.policy = WalkingPolicy()
self.reward_function = WalkingReward()
def compute_reward(self, state, action, next_state):
"""行走奖励函数设计"""
reward = 0.0
# 前进速度奖励
forward_velocity = next_state.base_velocity[0]
reward += 2.0 * forward_velocity
# 平衡奖励
upright_bonus = next_state.torso_uprightness
reward += 1.0 * upright_bonus
# 能量效率奖励
energy_penalty = torch.sum(action ** 2)
reward -= 0.01 * energy_penalty
# 步态对称性奖励
symmetry = self.gait_symmetry(next_state)
reward += 0.5 * symmetry
# 存活奖励
if not next_state.has_fallen:
reward += 1.0
else:
reward -= 10.0 # 摔倒惩罚
return reward
五、从学术到产业：方斌的思考
5.1 学术研究与产业需求的差异
| 维度 | 学术研究 | 产业应用 |
|---|---|---|
| 目标 | 发表顶会论文 | 解决实际问题 |
| 环境 | 理想条件 | 复杂真实环境 |
| 评估 | 基准测试 | 用户满意度 |
| 时间 | 长期探索 | 短期交付 |
| 成本 | 不计成本 | 严格控制 |
| 可靠性 | 可复现即可 | 99.9%+ |
5.2 学术产业化的路径
方斌教授总结的学术产业化路径：
基础研究（学术）
│
├─→ 核心技术突破
│ ├─ 算法创新
│ ├─ 理论证明
│ └─ 实验验证
│
└─→ 技术转化（产学研合作）
├─ 原型系统开发
├─ 场景适配优化
├─ 可靠性验证
└─ 成本优化
│
└─→ 产品开发（产业）
├─ 工业设计
├─ 批量生产
├─ 质量管控
└─ 市场推广
5.3 给研究者的建议
- 选择有产业价值的问题：不仅关注学术热点，更要思考技术的实际应用场景
- 重视系统工程：算法只是系统的一部分，可靠性、成本、易用性同样重要
- 建立产业联系：通过合作项目了解真实需求，避免闭门造车
- 培养工程思维：从"能不能做"到"能不能做好、能不能量产"
六、未来展望
6.1 技术趋势
方斌教授对具身智能未来发展的判断：
- 多模态融合：视觉、触觉、听觉、本体感觉的深度融合
- 端到端学习：从感知到行动的端到端学习，减少手工设计
- ** Sim-to-Real**：仿真到真实的迁移技术成熟
- 人机协作：从替代人类到与人类协作
- 通用机器人：从专用机器人到通用机器人平台
6.2 产业机遇
具身智能的产业机遇：
- 工业制造：柔性制造、质量检测、装配操作
- 服务业：导览、接待、护理、教育
- 家庭：清洁、烹饪、陪伴、辅助
- 医疗：手术辅助、康复训练、护理
- 农业：采摘、种植、监测
七、总结
方斌教授的分享将展示具身智能从学术前沿到产业落地的完整图景。视觉伺服、触觉感知、仿人机器人——这些技术的融合正在推动机器人从"工具"向"伙伴"进化。
2026 年 11 月，奇点智能技术大会，与方斌一起探索具身智能的学术与产业未来。
大会信息
2026 奇点智能技术大会 + C++ 及系统软件技术大会
时间：2026 年 11 月 20-21 日
地点：中国·北京万达文华酒店
参会报名：https://boolan.com/enroll/c1051/event/1162?channel=seo
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DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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