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20科技研發(fā)的人形機(jī)器人登上舞臺(tái)，以其精準(zhǔn)的動(dòng)作和穩(wěn)定的表現(xiàn)深入人心。不僅展示出中國(guó)智造的強(qiáng)大實(shí)力，也讓大眾意識(shí)到，人工智能正以具身智能機(jī)器人為載體，逐步走進(jìn)人類(lèi)的生活。

具身智能，簡(jiǎn)而言之，是將人工智能系統(tǒng)與機(jī)器人等物理實(shí)體相結(jié)合，使其能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策并執(zhí)行動(dòng)作的一門(mén)技術(shù)。機(jī)器人形態(tài)多樣，包括雙足、四足、輪式、機(jī)械狗等，其中，人形機(jī)器人對(duì)人類(lèi)社會(huì)適配性最佳，被認(rèn)為是最能夠幫助人類(lèi)的機(jī)器人。

作為具身智能領(lǐng)域的學(xué)者，香港中文大學(xué)（深圳）劉桂良教授正帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主攻人形機(jī)器人發(fā)展的技術(shù)難題。他從具身機(jī)器人數(shù)字引擎入手，積極探索機(jī)器人的安全控制決策，推動(dòng)具身智能從展示走向通用與泛化。

劉桂良教授

具身機(jī)器人數(shù)字引擎：為機(jī)器人提供無(wú)限訓(xùn)練場(chǎng)景

要讓具身智能機(jī)器人真正變得“聰明”，它需要一個(gè)強(qiáng)大的“大腦”——這個(gè)“大腦”不是生物意義上的器官，而是一種能夠處理多種信息的多模態(tài)大模型。這種模型可以整合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感官數(shù)據(jù)，以及語(yǔ)言和指令等抽象信息，幫助機(jī)器人更好地理解周?chē)h(huán)境并做出決策。

然而，訓(xùn)練這樣一個(gè)“大腦”并不容易。雖然AI在文本、圖像和視頻生成方面已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，但在機(jī)器人控制決策方面仍然面臨巨大挑戰(zhàn)。核心問(wèn)題在于，機(jī)器人操作的數(shù)據(jù)與文本、圖像等數(shù)據(jù)完全不同。機(jī)器人需要在真實(shí)的三維空間中行動(dòng)，而這些數(shù)據(jù)的采集成本高、效率低，且不同來(lái)源的數(shù)據(jù)格式和采集方式不統(tǒng)一，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以整合用于訓(xùn)練。這種碎片化的數(shù)據(jù)收集方式使得數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，無(wú)法覆蓋多樣化的操作場(chǎng)景，嚴(yán)重限制了模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。因此，如何高效、低成本地獲取高質(zhì)量的操作數(shù)據(jù)，成為了開(kāi)發(fā)可應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景的“視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作”（VLA）通用機(jī)器人操作大模型的關(guān)鍵瓶頸。

針對(duì)這些問(wèn)題，劉桂良教授與團(tuán)隊(duì)提出了基于生成式仿真的機(jī)器人數(shù)字引擎。該引擎依托強(qiáng)大的生成模型算法，能夠?qū)⒄鎸?shí)世界的數(shù)據(jù)映射到虛擬環(huán)境中，在仿真空間內(nèi)生成多樣化的場(chǎng)景。通過(guò)這種方式，引擎能夠規(guī)?；厣扇诵螜C(jī)器人操作技能數(shù)據(jù)，并最終將這些數(shù)據(jù)無(wú)縫部署到真實(shí)機(jī)器人系統(tǒng)中，為機(jī)器人控制決策提供高效、低成本的數(shù)據(jù)支持。這一技術(shù)突破不僅大幅降低了數(shù)據(jù)采集的成本和復(fù)雜度，還為機(jī)器人操作大模型的訓(xùn)練和泛化能力提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

具身智能機(jī)器人數(shù)字引擎實(shí)現(xiàn)無(wú)縫部署（zero-shot deployment）到真實(shí)機(jī)器人

“當(dāng)你給出一段語(yǔ)言描述，它便能生成相應(yīng)的場(chǎng)景。就如同生成一個(gè)五彩斑斕的視頻，但內(nèi)容不僅是畫(huà)面，而是可以互動(dòng)的3D場(chǎng)景?！?劉教授解釋道。

目前，這一研究項(xiàng)目得到了深圳市重大專(zhuān)項(xiàng)和大學(xué)聯(lián)合基金的支持。此前，劉教授團(tuán)隊(duì)與跨維智能公司合作，共同開(kāi)發(fā)出實(shí)現(xiàn)通用機(jī)器人智能AU和合成數(shù)據(jù)引擎DexVerseTM，以及背后提供支持的一些列具身智能關(guān)鍵技術(shù)，包括3D生成式AI、可微分仿真和渲染、3D基礎(chǔ)模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)等。

具身機(jī)器人數(shù)字引擎

人形機(jī)器人：集多角色于一體的未來(lái)智能助手

在具身機(jī)器人數(shù)字引擎搭建的技術(shù)基礎(chǔ)之上，劉教授正探索人形機(jī)器人的技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用。人形機(jī)器人因其類(lèi)似人類(lèi)的物理結(jié)構(gòu)，能夠無(wú)縫融入人類(lèi)工作環(huán)境，并承擔(dān)多種任務(wù)。這一特性使它們成為人工智能在現(xiàn)實(shí)世界中的重要載體。近年來(lái)，隨著硬件性能的提升和控制算法的不斷優(yōu)化，人形機(jī)器人在工廠(chǎng)、家庭和辦公室等各類(lèi)場(chǎng)景中的應(yīng)用日益廣泛，并發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而，由于人形機(jī)器人通常具備復(fù)雜的上半身和下半身結(jié)構(gòu)，涉及眾多自由度，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、高效的控制仍然面臨巨大挑戰(zhàn)。開(kāi)發(fā)先進(jìn)的控制算法，使其能夠適應(yīng)多變的環(huán)境，是當(dāng)前研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

技術(shù)路徑流程圖

目前，劉教授團(tuán)隊(duì)的研究重點(diǎn)在于機(jī)器人的安全控制決策，即魯棒優(yōu)化的人形機(jī)器人控制模型。

“我們?cè)O(shè)計(jì)了一套干擾排除算法，使機(jī)器人在外部干擾下仍能穩(wěn)定運(yùn)行。這種穩(wěn)定性體現(xiàn)在，機(jī)器人可以在各種地形行走，抵抗各種外部干擾，還能模仿人類(lèi)的動(dòng)作。此外，我們還實(shí)現(xiàn)了任務(wù)執(zhí)行模式的自動(dòng)切換。機(jī)器人在干擾較小時(shí)優(yōu)先執(zhí)行任務(wù)，干擾較大時(shí)則優(yōu)先抵抗干擾?！?/p>

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劉教授團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的干擾排除算法，使機(jī)器人在外部干擾下仍能穩(wěn)定運(yùn)行

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業(yè)內(nèi)普遍預(yù)測(cè)人形機(jī)器人將在未來(lái)五年內(nèi)大規(guī)模進(jìn)入市場(chǎng)。劉教授表示認(rèn)同。他認(rèn)為，盡管初期的人形機(jī)器人產(chǎn)品可以完成的工作較為有限，但隨著技術(shù)的迭代，它們會(huì)擁有越來(lái)越強(qiáng)大的功能。

今年二月，國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）正式發(fā)布由我國(guó)牽頭制定的養(yǎng)老機(jī)器人國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。這標(biāo)志著養(yǎng)老機(jī)器人產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入規(guī)范化發(fā)展階段。

對(duì)此，劉教授從成本方面分析了人形機(jī)器人引領(lǐng)智慧養(yǎng)老發(fā)展的可行性。

“對(duì)于老齡化社會(huì)來(lái)說(shuō)，人形機(jī)器人可以極大減輕社會(huì)的養(yǎng)老壓力?？梢灶A(yù)測(cè)的是，在五年內(nèi)，強(qiáng)大的中國(guó)智造可以將人形機(jī)器人的成本控制在10萬(wàn)元至20萬(wàn)元，有望讓具身智能在中高端養(yǎng)老院內(nèi)率先普及?！?/p>

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展望未來(lái)：AI定義本體，機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化

對(duì)于具身智能的下一步發(fā)展方向，劉教授提出了“AI定義本體”的概念。傳統(tǒng)的具身智能研究通常將機(jī)器人視為智能體，并圍繞其感知、決策和控制展開(kāi)探索。然而，這種研究范式難以保障機(jī)器人對(duì)環(huán)境的持續(xù)適應(yīng)能力，也無(wú)法像生物進(jìn)化那樣推動(dòng)機(jī)器人自身的進(jìn)化。

為此，在A(yíng)I定義本體的研究框架下，劉教授提出一種新方法：利用虛擬仿真環(huán)境中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和大模型技術(shù)，在更新機(jī)器人控制策略的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)其自動(dòng)化設(shè)計(jì)與形態(tài)優(yōu)化。通過(guò)這種方式，機(jī)器人能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主適應(yīng)并完成任務(wù)。優(yōu)化后的形態(tài)可轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)，進(jìn)行生產(chǎn)與測(cè)試，推動(dòng)具身機(jī)器人的自然選擇與進(jìn)化。

劉教授進(jìn)一步解釋道：“未來(lái)的機(jī)器人制造廠(chǎng)可以根據(jù)需求自動(dòng)組裝出適合特定任務(wù)的機(jī)器人形態(tài)。比如，你需要一個(gè)會(huì)開(kāi)車(chē)的機(jī)器人，工廠(chǎng)就能定制出適合開(kāi)車(chē)的形態(tài)。通過(guò)仿真環(huán)境中的不斷迭代，機(jī)器人將逐步優(yōu)化其形態(tài)與控制能力，最終走出工廠(chǎng)即可投入工作。”

DeepSeek團(tuán)隊(duì)提到，他們的全新推理模型曾出現(xiàn)連內(nèi)部都未預(yù)料到的“Aha Moment”（頓悟時(shí)刻）。這是一個(gè)從量變到質(zhì)變的過(guò)程，反映了AI技術(shù)階躍性突變的特點(diǎn)——進(jìn)步往往在某一刻突然發(fā)生。

從生成式具身智能引擎到人形機(jī)器人，再到AI定義本體，劉桂良教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在具身智能領(lǐng)域不斷探索與突破。他期待，隨著技術(shù)的持續(xù)迭代與更新，他與團(tuán)隊(duì)也將迎來(lái)屬于自己的“頓悟時(shí)刻”。

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青年教授簡(jiǎn)介

劉桂良

港中大（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院助理教授

劉桂良博士現(xiàn)任香港中文大學(xué)（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院助理教授。他本科畢業(yè)于華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，隨后在加拿大西蒙弗雷澤大學(xué)（Simon Fraser University）計(jì)算機(jī)科學(xué)系獲得博士學(xué)位，并在加拿大滑鐵盧大學(xué)（University of Waterloo）及向量研究院（Vector Institute）完成博士后研究。劉桂良教授的研究主要聚焦于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與具身智能決策。其中，在安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面，他基于逆約束推斷方法，致力于提升強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全性。此外，他還專(zhuān)注于具身機(jī)器人操作技能的研究，開(kāi)發(fā)高效的數(shù)據(jù)引擎，以提升機(jī)器人在復(fù)雜任務(wù)中的操作能力，并設(shè)計(jì)穩(wěn)健的控制算法，確保人形機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的安全性和穩(wěn)定性。與包括華為、百度以及跨維智能在內(nèi)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)展開(kāi)合作。自2022年以來(lái)，劉桂良教授在包括NeurIPS、ICML、ICLR在內(nèi)的國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊上發(fā)表論文30余篇，并入選工信部“啟明計(jì)劃”、深圳市“鵬城優(yōu)才”及香港中文大學(xué)（深圳）“校長(zhǎng)青年學(xué)者”計(jì)劃。此外，他主持廣東省和深圳市面上項(xiàng)目，并擔(dān)任深圳市重大專(zhuān)項(xiàng)子課題負(fù)責(zé)人。他的研究工作受到廣泛認(rèn)可，曾獲得“加拿大Vector研究基金及Mitacs研究獎(jiǎng)”的資助。

劉桂良教授團(tuán)隊(duì)合影