目录
机器人运动的基石：大扭矩与平衡术
大扭矩：力量的源泉
平衡术：动态平衡的艺术
从运动到智能：AI学习的“灵魂”注入
强化学习：试错中的成长
模仿学习：站在巨人的肩膀上
数据与知识共享：智能化的未来
小编总结
近年来，人形机器人领域迎来了爆发式增长，宇树和智元两家公司更是凭借其创新技术频频出圈。宇树机器人在春晚的秧歌表演让大众对人形机器人产生了浓厚兴趣，而智元机器人则在3月11日发布了基于GO-1具身智能大模型的灵犀X2，展示了其行走、骑自行车、缝线等生动行为。这些机器人不仅动作流畅，还展现出了一种“灵魂”般的智能。那么，人类是如何为机器人“注入灵魂”的呢？本文将从技术角度深入探讨这一问题。
机器人运动的基石：大扭矩与平衡术
要理解机器人如何“注入灵魂”，首先需要明白机器人为何不会摔倒。机器人运动的秘诀在于大扭矩和平衡术。
大扭矩：力量的源泉
机器人的运动可以分解为本体运动和肢体运动。肢体运动包括关节的旋转和肢体的伸缩，而这些运动本质上都可以通过旋转运动来实现。例如，拧螺丝的动作就是将旋转运动转化为直线运动。电机是实现这些旋转运动的核心，而大扭矩则是确保机器人能够完成复杂动作的关键。
大扭矩的意义在于：
- 举重能力：机械臂可以施加更强的力，用于举起重物。
- 抗干扰能力：在承载重物时保持稳定，避免因外力干扰而失衡。
- 精密操作：通过降低转速，精准控制旋转角，适用于精密手术等场景。
- 行走与跨越障碍：大扭矩使机器人能够克服地面摩擦、重力和其他阻力，确保稳定的运动。
平衡术：动态平衡的艺术
机器人的本体运动是通过肢体运动与环境交互实现的质心平移和旋转。例如，人类行走时，身体会不断在失衡与平衡之间切换。机器人通过线性倒立摆模型（LIPM）来模拟这一过程。LIPM假设机器人的所有重量集中在一个质心点上，通过无质量的杆支撑在地面上，行走时保持质心高度不变。
在LIPM模型中，零力矩点（ZMP）是关键。ZMP是地面上所有水平方向力矩之和为零的点，确保机器人不会围绕该点旋转而摔倒。通过规划ZMP路线，机器人能够实现稳定的行走、跑动甚至后空翻。
从运动到智能：AI学习的“灵魂”注入
机器人不仅需要稳定的运动，还需要具备智能决策能力。强化学习和模仿学习是机器人智能化的两大核心技术。
强化学习：试错中的成长
强化学习通过奖励和惩罚机制，让机器人在试错中学习最优策略。例如，机器人在行走时，如果采用了正确的步伐或没有摔倒，就会获得奖励；反之，则会受到惩罚。这种机制类似于游戏中的奖励系统，机器人通过不断尝试，逐渐优化其行为。
然而，强化学习也存在动作空间过大的问题。机器人有太多方式完成任务，导致资源消耗巨大，且可能出现“奖励欺骗”现象，即机器人通过非预期的方式获取奖励。
模仿学习：站在巨人的肩膀上
模仿学习通过让机器人观察人类或专家的动作来学习技能，极大缩小了动作空间。例如，机器人可以通过观察人类挂衣服的动作，学习如何完成这一任务。模仿学习不仅提高了学习效率，还避免了强化学习中的无效探索。
然而，模仿学习也存在泛化能力不足的问题。机器人可能只在特定场景下表现良好，一旦遇到新环境，就容易出错。为此，研究者提出了交互式模仿学习，让机器人在遇到未知场景时向人类专家求助，进一步优化其行为。
数据与知识共享：智能化的未来
机器人智能化的核心在于数据和知识共享。智元机器人通过构建百万级的真机实操数据集AgiBot World和虚拟仿真框架AgiBot Digital World，为机器人提供了丰富的训练数据。这些数据集不仅涵盖了多种基础动作和复杂场景，还引入了随机因素，帮助机器人更好地适应现实世界的复杂性。
此外，知识共享也是机器人智能化的重要方向。通过共享神经网络的表征空间，机器人可以将在一个任务中学到的知识迁移到其他任务中。例如，智元机器人的GO-1具身智能大模型通过视觉大语言模型和行动规划专家的知识共享，实现了跨领域的技能迁移。
小编总结
人形机器人的“灵魂”注入是一个复杂的技术过程，涉及大扭矩、平衡术、强化学习、模仿学习以及数据与知识共享等多个方面。宇树和智元的成功，不仅展示了机器人技术的飞速发展，也为未来的智能化应用提供了无限可能。
| 技术领域 | 关键技术 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 运动控制 | 大扭矩、平衡术 | 行走、跑动、跨越障碍 |
| 智能学习 | 强化学习、模仿学习 | 任务执行、技能学习 |
| 数据与知识 | 大数据集、知识共享 | 跨领域技能迁移、场景适应 |
未来，随着大模型的突破和技术的不断进步，人形机器人有望在更多领域实现广泛应用，成为人类生活中的重要伙伴。
