加快人工智能等數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新，突破基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)，強(qiáng)化算力、算法、數(shù)據(jù)等高效供給。

——摘自“十五五”規(guī)劃建議

今年的一次實(shí)驗(yàn)，讓實(shí)驗(yàn)室所有人都屏息凝視：當(dāng)玻璃瓶被仿生雙臂機(jī)器人穩(wěn)穩(wěn)放置在醫(yī)藥光譜檢測(cè)儀上時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員長(zhǎng)舒了一口氣。仿生雙臂機(jī)器人首次自主完成樣本轉(zhuǎn)移，這個(gè)看似簡(jiǎn)單的任務(wù)，卻要求它像人一樣感知、推理、執(zhí)行。具體來(lái)說(shuō)，需要通過(guò)多模態(tài)系統(tǒng)識(shí)別目標(biāo)，依靠大模型規(guī)劃路徑，用仿生靈巧手精準(zhǔn)抓取，實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)雙臂避免碰撞。這一刻，“大模型賦能具身智能”從概念變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，機(jī)器人具備了自主決策能力。

回顧研發(fā)過(guò)程，團(tuán)隊(duì)先是深耕機(jī)器視覺(jué)，讓工業(yè)設(shè)備“看得準(zhǔn)”，后又自主研發(fā)醫(yī)藥光譜快速檢測(cè)儀器，實(shí)現(xiàn)“測(cè)得精”。然而，這些系統(tǒng)相互獨(dú)立，如何將它們串聯(lián)起來(lái)成為亟須解決的難題。近年來(lái)，我們攻克了將靈活的“機(jī)器人身體”與精密的“分析儀器大腦”結(jié)合的難題，并引入大模型作為智能中樞，實(shí)現(xiàn)全流程自主化，突破了“仿生驅(qū)動(dòng)的一體化輕量化設(shè)計(jì)”與“大模型驅(qū)動(dòng)的分層決策控制”兩項(xiàng)前沿技術(shù)。

“仿生驅(qū)動(dòng)的一體化輕量化設(shè)計(jì)”是我們首先要攻克的技術(shù)難題。實(shí)驗(yàn)室空間有限，而且需要長(zhǎng)時(shí)間精密操作，傳統(tǒng)機(jī)械臂因自重大、慣性強(qiáng)而難以勝任。我們借鑒人體肌肉—骨骼協(xié)同機(jī)制構(gòu)建模型，提出單關(guān)節(jié)集成驅(qū)動(dòng)、傳感與控制的模塊化方案。同時(shí)優(yōu)化材料分布，使整機(jī)重量大幅減輕，在提升響應(yīng)速度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)的抓取精度。

解決了機(jī)器人“身體”的靈活性，如何賦予“大腦”智能決策能力成為下一個(gè)挑戰(zhàn)。我們提出大模型驅(qū)動(dòng)的分層決策控制策略，構(gòu)建“理解—規(guī)劃—控制”閉環(huán)。初期測(cè)試中，機(jī)器人常因規(guī)劃路徑不合理導(dǎo)致碰撞。我們創(chuàng)新構(gòu)建了“物理反饋學(xué)習(xí)”機(jī)制，自動(dòng)記錄碰撞點(diǎn)坐標(biāo)、抓取力度等關(guān)鍵參數(shù)，將這些“失敗經(jīng)驗(yàn)”轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù)反饋給大模型，使其不斷修正認(rèn)知，提升了成功率。

展望“十五五”，我們的目標(biāo)很清晰。一是在仿生一體化結(jié)構(gòu)上持續(xù)突破，引入軟體材料與剛?cè)狁詈显O(shè)計(jì)；二是深化大模型與具身智能的融合，攻克長(zhǎng)時(shí)序任務(wù)規(guī)劃、多模態(tài)實(shí)時(shí)決策能力；三是構(gòu)建“大模型—仿生本體—精密儀器”的智能系統(tǒng)示范，形成適用于實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化、精密作業(yè)等場(chǎng)景的通用解決方案。

（作者為湖南大學(xué)人工智能與機(jī)器人學(xué)院院長(zhǎng)，本報(bào)記者孫超采訪整理）

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如何讓機(jī)器人更智能

具身智能是讓機(jī)器人在物理世界中像人一樣感知、思考與行動(dòng)的前沿技術(shù)。與傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人只能執(zhí)行預(yù)設(shè)程序不同，具身智能系統(tǒng)需要“看得見(jiàn)、想得通、做得準(zhǔn)”，這要求仿生結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與大模型決策能力深度融合。仿生結(jié)構(gòu)為機(jī)器人提供靈活的“身體”，大模型賦予機(jī)器人智慧的“大腦”，兩者缺一不可。

人體的骨骼和肌肉能夠協(xié)同工作，如何用機(jī)械結(jié)構(gòu)模擬這種復(fù)雜協(xié)同，需要在材料科學(xué)、拓?fù)鋬?yōu)化等多領(lǐng)域取得突破。其次是大模型的理解難題。盡管大模型能流暢對(duì)話，但它對(duì)物理世界的理解仍停留在文字層面。如何讓大模型通過(guò)真實(shí)環(huán)境交互學(xué)會(huì)物理規(guī)律，是當(dāng)前的核心挑戰(zhàn)。面對(duì)這些難題，湖南大學(xué)機(jī)器人視覺(jué)感知與控制技術(shù)國(guó)家工程研究中心組建了跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，共同攻關(guān)，不斷推動(dòng)具身智能走向更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。

（本報(bào)記者孫超整理）