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【TR35】具身智能如何“有用”?加州大學伯克利分校博士后羅劍嵐 發布時間:2025-05-30 09:34:18


他是讓機器人“用手做事”的中國面孔,是讓“真機強化學習”成為現實的破局者。他是入選2024年《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”(TR35)榜單的加州大學伯克利分校博士后、人工智能與機器人專家羅劍嵐。



在一段操作看似流暢的視頻中,一只機器人手持鞭狀工具,從層層疊放的積木堆中精準抽出指定積木塊。它動作柔順、位姿穩定,完成了高度精密的操作任務。對人類來說,這不僅需要肌肉控制的極度細膩,還要在毫厘之間掌控物理世界的不確定性。而HIL-SERL系統中的機器人,在短短兩小時訓練后,就實現了100%的成功率。


01

操控優先,

突破“大腦”短板


當前多數機器人“會走會跳”,卻難以完成操作任務,暴露出“重運動、輕操控”的結構性短板。羅劍嵐并非“讓機器人跳舞更流暢”,而是“讓它學會用手做事”。

“操控能力是目前最短缺的能力,這一直是機器人行業皇冠上的明珠。”羅劍嵐指出。他強調,當前許多機器人系統仍停留在“運動能力”展示階段,但真正推動生產力的,是具身智能系統的“操作力”,即應對不確定環境的靈巧反應能力。


“當機器人必須識別不同材質、抓取不同形狀并組裝部件時,面對的是一個高度不確定、動態變化的開放系統。”羅劍嵐說,這種區別,決定了技術價值是否真正落地。


羅劍嵐便投身于機器人控制與強化學習的交叉研究已有10年。在UC Berkeley讀博期間,他便系統性構建了面向真實物理世界的學習框架。2022年博士后回歸伯克利人工智能實驗室(BAIR)后,他帶領團隊開發出全球首個在多任務上達到或超越人類水平的真機RL系統HIL-SERL(參考模仿學習基線)。


該系統突破性地實現了機器人在復雜操作任務中的全面泛化能力,完成抽取積木、安裝皮帶輪、電腦主板裝配等一系列高精度、多約束動作任務,且任務成功率達100%。


HIL-SERL最大的不同,是“以真機數據為核心”,放棄對仿真的依賴。這意味著每一次操作反饋都來自真實世界,機器人必須在極高的不確定性下迅速建模和反應。這正是“操控”在具身智能中所代表的技術核心——不僅僅是能動,更是能理解物理世界并精準交互。


“仿真器無法模擬真實世界的復雜性,唯有直面物理交互數據,才能實現真正的智能進化。”羅劍嵐說。他相信,唯有技術與場景共生,才能真正打開未來的智能系統之門。



02

科研與產業

形成正向飛輪



從UC Berkeley到Google X、再回到Berkeley,羅劍嵐幾乎橫跨了機器人領域最頂尖的學術與工業場域。他始終強調:科研與產業之間不是兩條獨立的路徑,而是一個可以彼此賦能、持續反饋的正向飛輪,“場景錘煉算法,算法反哺場景。”


在伯克利,他聚焦算法機制創新,用強化學習解決“樣本效率”“任務泛化”等基礎難題;而在谷歌,他親歷工業界對系統可靠性、可部署性與硬件耦合性的極致要求。


“我建議青年研究者,不要只關注能否發頂刊論文,更要思考問題本身是否值得花時間。”他說,只有將科研問題放入實際系統中運行,經歷反饋、修正、再提升,才能真正形成技術飛輪。


盡管當前多個機器人平臺已在實驗室中展現驚艷表現,但距離真正應對工業級復雜環境,仍面臨魯棒性、實時性與自適應能力的嚴峻挑戰。


通用人形機器人距離真正“有用”還缺哪些技術拼圖?羅劍嵐的答案是“閉環能力”,即機器人系統不僅能執行任務,還能從每一次交互中學習、改進。他提出,未來10年,真正的通用具身智能系統,必須具備這種“帶記憶”的學習能力——不是靠硬編碼或海量標注數據,而是靠自身交互中不斷獲得經驗。


“這是一種能從過去的失敗和成功中提煉策略的能力。”他說。比如一個機器人在初次嘗試裝配零件失敗后,不是回到仿真重頭再來,而是能立即理解偏差并調整策略,這種動態學習,是工業落地的必要前提。


“在谷歌期間,我深刻體會到工程可靠性的重要性;在伯克利,我敢于突破基礎科學。這種雙重歷練,構成了我今天理解技術的方式。”羅劍嵐說。


03

從Demo到部署

走出實驗室



隨著通用機器人研發逐步進入深水區,如何從演示級技術走向工程部署,成為評判技術成熟度與產業價值的關鍵尺度。

對羅劍嵐而言,TR35不僅是榮譽,更是一份責任。“我希望把這個榮譽化作一種推動力。”他說,“過去10年,我們讓強化學習在真實機器人上跑起來;接下來的10年,我們要讓它真正產生價值。”


幾個月前,羅劍嵐正式加入智元機器人,擔任首席科學家。他牽頭組建的“具身智能研究中心”專注于“大小腦一體”的系統研究與落地。這一研究方向,聚焦“場景驅動的具身智能數據采/訓/推一體化綜合平臺”“多模感知仿人靈巧手及具身交互控制技術研究與驗證”等核心課題,得到了上海市科委“科技創新行動計劃-新一代信息技術領域技術攻關(第一批)項目”的支持。


“我們的目標,是讓機器人24×7地在真實世界中工作,不再只是Demo。”他說。他相信,機器人走出實驗室進入現實世界的“窗口期”正在到來。


“我希望未來的具身智能系統,可以真正在工廠中裝配產品,在無人便利店里搬運貨架,甚至在危險區域中代替人類作業。”這是他正著手構建的“閉環”。


“讓機器人成為現實世界的一員”,這不僅是他的科研方向,更是他對未來技術與社會的承諾。


轉載From:上海科技




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