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具身智能時(shí)代，算法成為驅(qū)動(dòng)機(jī)器人的“新內(nèi)核”

鄧劍云

鄧劍云

· 2024.12.29 18:57

1/ 11 在早期的人工智能研究中，很多人把AI當(dāng)成純粹的“頭腦計(jì)算”，忽視了行動(dòng)和環(huán)境互動(dòng)。后來(lái)發(fā)現(xiàn)，如果讓機(jī)器人“動(dòng)起來(lái)”、感受環(huán)境并通過(guò)反饋不斷學(xué)習(xí)，就能獲得更靈活、更真實(shí)的智能，這也是“具身智能”為什么會(huì)流行并不斷深入研究的原因。
  • 在早期的人工智能研究中，很多人把AI當(dāng)成純粹的“頭腦計(jì)算”，忽視了行動(dòng)和環(huán)境互動(dòng)。后來(lái)發(fā)現(xiàn)，如果讓機(jī)器人“動(dòng)起來(lái)”、感受環(huán)境并通過(guò)反饋不斷學(xué)習(xí)，就能獲得更靈活、更真實(shí)的智能，這也是“具身智能”為什么會(huì)流行并不斷深入研究的原因。
  • 具身智能（Embodied Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng) EAI），它的定義就是將人工智能融入機(jī)器人等物理實(shí)體，賦予它們感知、學(xué)習(xí)和與環(huán)境動(dòng)態(tài)交互的能力。
  • 簡(jiǎn)而言之，所謂的具身智能，其實(shí)就是機(jī)器人與生成式人工智能的結(jié)合。12月25日，虛擬動(dòng)點(diǎn)宣布與松延動(dòng)力達(dá)成戰(zhàn)略合作，而兩者的結(jié)合，正好滿(mǎn)足的了人工智能算法+機(jī)器人的結(jié)合邏輯。
  • 之所以機(jī)器人是具身智能的最好載體之一，因?yàn)樗鼈冇小吧眢w”（機(jī)械結(jié)構(gòu)、傳感器、動(dòng)力系統(tǒng)）和“大腦”（控制算法、決策模塊）。隨著機(jī)器人硬件不斷迭代（比如關(guān)節(jié)更加靈活、手爪更加靈巧、外骨骼能夠輔助行動(dòng)等），它們能更真實(shí)地“體驗(yàn)”世界，算法就能學(xué)到更豐富的技能，從而產(chǎn)生更高水平的“具身智能”。
  • 就像現(xiàn)場(chǎng)展示的那樣，面部捕捉技術(shù)賦能仿生機(jī)器人的成果，通過(guò)聯(lián)合研發(fā)，松延動(dòng)力的仿生機(jī)器人不僅學(xué)會(huì)了“喜怒哀樂(lè)”等擬人化表情，甚至可以讀懂人類(lèi)的語(yǔ)言并做出表情回應(yīng)。此外，依托虛擬動(dòng)點(diǎn)動(dòng)作大模型數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，機(jī)器人還現(xiàn)場(chǎng)跳了一段“美式恰恰”舞表演，讓機(jī)器人具備了控制動(dòng)作的能力。
  • 動(dòng)作捕捉和機(jī)器人，看起來(lái)彼此之間并沒(méi)有強(qiáng)聯(lián)系，但從原理層面來(lái)看，動(dòng)作捕捉主要是指用傳感器或攝像系統(tǒng)去獲取人體或物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，并把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字化信息。而應(yīng)用到機(jī)器人領(lǐng)域，機(jī)器人可以學(xué)習(xí)人類(lèi)演示的動(dòng)作，比如手把手教機(jī)器人如何擰螺絲、如何擺放物體等。
  • 同時(shí)，還能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，舉例來(lái)說(shuō)，如果我們能準(zhǔn)確捕捉和分析機(jī)器人的實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡，就能更好地實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)動(dòng)算法，避免摔倒或碰撞。此外，通過(guò)動(dòng)作捕捉，機(jī)器人可以識(shí)別人類(lèi)同事的動(dòng)作意圖，與其配合完成工作。
  • 而虛擬動(dòng)點(diǎn)提供的動(dòng)作捕捉算法、動(dòng)作大模型也成為讓機(jī)器人動(dòng)起來(lái)的前置條件。從數(shù)據(jù)，到服務(wù)，再到算法，最后是硬件，虛擬動(dòng)點(diǎn)在具身智能產(chǎn)業(yè)核心能力中實(shí)現(xiàn)了軟硬融合。 像是上文提到的模仿動(dòng)作，虛擬動(dòng)點(diǎn)無(wú)標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別算法，通過(guò)復(fù)刻技術(shù)人員的動(dòng)作，現(xiàn)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)了數(shù)字人及機(jī)器人上肢動(dòng)作同步。實(shí)現(xiàn)了無(wú)標(biāo)記識(shí)別算法幫助機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)，機(jī)器人可以借此完成對(duì)人類(lèi)動(dòng)作的模仿。
  • 此外，動(dòng)作算法以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容也很重要，通俗地理解，動(dòng)作算法就是關(guān)于“如何讓機(jī)器人按照某種目標(biāo)去運(yùn)動(dòng)或操作”的算法，包括路徑規(guī)劃、避障、力控（力反饋控制）等。虛擬動(dòng)點(diǎn)入局空間計(jì)算多年，基于在動(dòng)作捕捉領(lǐng)域的案例累積，公司不僅擁有大量、高精度、高質(zhì)量的動(dòng)作數(shù)據(jù)，也在持續(xù)產(chǎn)出更多的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，為人形機(jī)器人動(dòng)作訓(xùn)練提供依托。
  • 除了讓機(jī)器人更好地動(dòng)起來(lái)，在算法技術(shù)層面，虛擬動(dòng)點(diǎn)還積累了OptiTrack光學(xué)定位算法、LydCap無(wú)標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別算法以及LYDIA動(dòng)作大模型等多項(xiàng)核心算法技術(shù)，進(jìn)而又推出針對(duì)具身智能的SLAM機(jī)器視覺(jué)算法，為機(jī)器人的空間感知、行為決策和動(dòng)作控制提供支撐，并且，基于虛擬動(dòng)點(diǎn)融合傳感器攝像頭等產(chǎn)品，能夠讓人形機(jī)器人擁有“眼睛”，讓機(jī)器人具備“看見(jiàn)世界”的能力。
  • 為了能夠?qū)崿F(xiàn)在具身智能領(lǐng)域的完善布局，虛擬動(dòng)點(diǎn)還宣布與松延動(dòng)力正式成立“具身智能機(jī)器人聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”。虛擬動(dòng)點(diǎn)董事長(zhǎng)兼CEO劉耀東表示：“這個(gè)實(shí)驗(yàn)室未來(lái)將主要應(yīng)用于通過(guò)機(jī)器人產(chǎn)生數(shù)據(jù)、建立動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為機(jī)器人提供更好的算法，加速其在家庭場(chǎng)景的落地，而且虛擬動(dòng)點(diǎn)公司也將持續(xù)專(zhuān)注在算法領(lǐng)域的迭代，不會(huì)涉足機(jī)器人的制造業(yè)務(wù)?！?/li>
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