時間：2025-04-05 08:32 來源：中國廣告網 閱讀量：13386 會員投稿
浙江人形機器人創新中心：直面具身智能操作挑戰，開啟技術突破新程
在 2025 年 3 月 13 日舉辦的第三屆具身智能機器人產業發展論壇上，浙江人形機器人創新中心首席科學家、浙江大學求是特聘教授熊蓉分享了關于機器人智能操作發展的深刻見解。
機器人智能操作從最初簡單的抓放，發展到如今的高精度作業，這一巨大飛躍離不開大模型的融合應用，它極大提升了機器人的行為規劃與決策能力。隨著數據驅動技術的進步，機器人正從感知智能邁向行為智能，接觸交互的重要性日益突出。但當下數據獲取與應用成為難題，數據稀缺制約著發展。常用的數據獲取手段有人工遙控采集和合成數據生成。遙控采集對設備實時性及操作人員經驗要求高，成本昂貴;合成數據在視覺渲染上較成熟，可接觸仿真卻存在明顯缺陷。
從技術方法看，大模型雖有通用性，但準確性有待提高，尤其在機器人高精度、高可靠性和高效率的行為要求下，這一不足更為凸顯。同時，機器學習領域也面臨可解釋性差、災難性遺忘等問題，亟需優化。盡管挑戰重重，但人形機器人、大動作模型和空間智能等技術正處于產業起步階段，資本和研究投入積極活躍。
在機器人發展歷程中，操作能力一直是關鍵。早期機器人通過專家離線編程在工業場景發揮作用，隨著應用場景拓展，機器視覺技術興起，基于專家規則的在線感知及伺服控制推動了制造業發展。如今，具身智能操作成為研究熱點，從 2011 年起計算機領域采用數據驅動提升智能可泛化性，在自動化和機器人領域，借助人工智能通過環境交互獲取數據學習操作。2016 年谷歌利用機器人訓練學會抓取操作，之后相關機構不斷融合技術，推動具身智能從簡單抓放走向復雜作業，不過大模型在動作軌跡和力覺信息處理上仍有不足。
具身智能操作面臨數據、方法和執行體性能等多方面挑戰。數據匱乏，遙控采集成本高，合成數據接觸仿真薄弱;方法上大模型通用性和準確性難平衡，機器學習存在可解釋性差等問題;執行體組件在接觸作業中的性能無法滿足具身智能操作需求。
浙江大學熊蓉團隊在機器人領域深耕多年。自 2000 年聚焦智能融合，2012 年推動自主學習。在人形機器人研發上成果顯著，研發出多種類型機器人。2023 年 12 月注冊成立浙江人形機器人創新中心有限公司，專注人形機器人與具身智能融合，發布領航者 1 號和 2 號樣機。在操作技術研究方面，團隊在感知層、行為層、動作層和底層控制等方面都探索出獨特方法，有效提升機器人操作性能，在多個領域得到應用，顯著提升自動化水平。
聲明：免責聲明：此文內容為本網站轉載企業宣傳資訊，僅代表作者個人觀點，與本網無關。僅供讀者參考，并請自行核實相關內容。
