清华教授谈人形机器人发展自主与遥控并存的现状

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2025-09-29 12:06:10 贝果财经

清华教授谈人形机器人发展自主与遥控并存的现状。当我们把镜头对准人形机器人时，可以看到它们在跑道上摔倒后再爬起来，在复杂的有障碍的路面上“盲走”并保持平衡，或在5v5的机器人足球比赛场上完成一次次传球、接球与射门，这些瞬间足够惊艳。然而，若走出受控赛场或部分预设场景，面对一个未“标注”的障碍物或一件未叠好的衣服时，它们往往需要由人来介入遥控。“人工遥控”因此成为人形机器人不可或缺的“第三只手”。这正是人形机器人发展所呈现出的一体两面：人形机器人已经具备了较强的运动能力，而对环境的理解与跨场景泛化仍是未解的短板。

清华大学教授、机器人控制实验室主任赵明国表示，现在的人形机器人凭借其本体感知能力，可以完成走、跑、跳、翻跟头，或在有障碍物的路面上行走，这种复杂动作的完成都需要其具备很强的智能水平。不过，目前许多人形机器人还不太具备理解环境的能力。比如说，当前面有个障碍物时，它是否能够自主绕行、是否能自主开门，这些方面还存在一些短板，需要人来指示。现阶段相关任务的执行可能80%是由人来遥控，20%是人形机器人自主完成，未来可能进化到60%由人遥控、40%由机器人自主完成。当前人形机器人在某些特殊场合已经能够实现完全自主，但这些自主能力仅限于特定场地、特定任务，场外迁移泛化能力还比较弱。

赵明国认为，完全由人来遥控人形机器人的每一个关节是不现实的，最终一定会过渡到100%由人形机器人自主决策。当然，人形机器人要实现所有环境下的完全自主还需要一个漫长的过程。从眼下来看，即便是要将人形机器人的自主能力提高到50%也仍然比较困难。理想中的人形机器人应具备完全自主的能力，但现实是当前的技术还远未达到这一目标。一种主流思路是尝试先构建一个通用的人工智能基座，再针对如叠衣服、踢足球等不同垂直领域，分别注入专用数据进行精细调整和训练，从而使人形机器人掌握特定技能。这一路径在逻辑上看似合理，但也存在明显的问题：如果机器人在单一具体任务上都未能做得足够好，又何谈建立一个能胜任所有任务的通用智能基座？这种构想目前既难以被证实，也难以被证伪，本质上存在一定的逻辑漏洞。

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