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10月16日，第二屆美的遠見者大會在佛山順德舉行。中國科學院院士、華中科技大學教授丁漢，中國科學院院士、南方科技大學教授趙天壽，上海交通大學研究生院院長鄧濤教授，中山大學教授、鵬城實驗室多智能體與具身智能研究所所長林倞等重量級行業專家，與美的集團副總裁兼工業技術事業群總裁伏擁軍、副總裁兼CDO張小懿、副總裁兼CTO衛昶，第29屆美的科技月部分獲獎專家、研發體系代表，以及數十位媒體記者齊聚一堂，圍繞AI與儲能技術，探討未來產業發展方向。

人工智能為機器人注入技術深度

機器人發展歷史悠久，當前機器人分類眾多，但目前其功能和實用性與期望存在差距，如工業機器人只能在結構化環境工作，服務機器人功能簡單，特種機器人靠操作完成任務。而近年來信息技術尤其是人工智能技術的發展為機器人應用提供了更多空間。未來機器人自己學習、編程、規劃轉變已不是難事。

中國科學院院士、華中科技大學教授丁漢

“人形機器人是各類技術的集大成者，”丁漢指出，“人形機器人有可能成為一個顛覆性的產品?！比诵螜C器人最主要的趨勢是集成AI，當前人形機器人的難點是模擬人類行為。其中，模擬大腦是需要實時收集和處理數據，像人一樣實現手眼腦協同；模擬小腦是保證行為表征、協同自主能力和交互能力，完成復雜運動控制；機器人機件本體的柔性化設計，也是未來攻克難點。丁漢認為，人形機器人的應用場景包括危險環境、工業制造、家庭服務等，量產中需要持續優化包括骨骼機構、電機、電缸結構等。

目前人形機器人處于發展黃金期，在大數據、人工智能、端到端學習等技術的推動下，人形機器人也在逐漸走向通用化。同時，人形機器人的發展會帶動本體廠商和下游零部件的快速發展，尤其是傳感器。

具身智能發展迎來大模型驅動

林倞的演講主題是“具身智能”。具身智能，與離身智能相對，具有主動性和強交互性，能通過機器人主動、自適應地完成改造世界的任務，是從認識世界到物理世界的跨越。特別是人工智能大模型驅動機器人后，具身智能就成了機器人理解數字空間與真實世界的關鍵鑰匙。

中山大學教授、鵬城實驗室多智能體與具身智能研究所所長林倞

大模型驅動具身智能這項技術剛剛起步，目前面對諸多挑戰。第一個需要解決的難題是空間推理能力，人工智能數據常丟失空間和物理信息，這阻礙機器人對空間的深度感知和理解；其次是長程任務規劃，機器人對話是動態上下文，不同于語言任務對話，需進行長程任務規劃；機器人還需要彌補“小腦能力”，需回到大小腦協同架構完成運動控制和概率模型結合；此外，具身智能需要圍繞著數據集、數據驅動，建立數據集必不可少。

林倞也總結了具身智能的關鍵技術，分別是：傳統感知技術、交叉方面技術、虛實融合與自主可控生態。出身計算機視覺的林倞，在感知方面三管齊下，其一是把圖像、文本和 3D 點云對齊，構建走入物理空間的多模態對齊模型；其二是從被動感知到主動感知，構建模擬環境并用遞歸神經網絡做規劃和目標搜索；其三是把大語言模型和環境感知融合做路徑規劃和導航。

在具身智能的“任務規劃和決策”“虛實遷移”兩方面，林倞也有建樹?！叭蝿找巹澓蜎Q策”上，林倞早期嘗試用遞歸神經網絡、機器神經網絡做任務規劃，構建世界模型和知識表達，預測任務分步驟；近期結合大語言模型實現復雜場景下任務規劃和導航，用大語言模型拆解任務，用跨模態模型發現關鍵位置和地標并執行任務，提高了抓取能力精度和可控性。

為了構建“虛實遷移”，林倞帶領團隊構建通用框架統一高層任務和下層控制、執行接口，進行智能具身化嘗試；并在虛擬仿真空間利用AIGC技術探索，構建具身仿真平臺，結合多種算法采集示教數據和訓練技能，掃描真實環境輸入仿真空間訓練，進行了從仿真到真實世界的策略模型遷移嘗試。