上海交通大学高峰:机器人的核心是机构学,不要过度追捧AI通用机器人并非发展最优解!

机器人大讲堂 2025-08-16 12:00
对于人形机器人而言,是本体设计更重要,还是大模型算法更重要?或许多数人会认为,大模型和算法赋予了人形机器人更多能力。但上海交通大学的高峰在世界人形机器人大会上提出,人类的智能是肢体与 “灵魂”(即驱动行为的底层逻辑)共同作用的结果,机器人若想实现真正的自主行为,关键在于通过设计赋予其“学习的能力”,而非仅仅让它“学习已有知识”。


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高峰认为,机器人的智能并非 “教会” 的,而是 “设计出来的”。以让机器人学会拧螺丝为例,不能只依赖海量数据训练来提升其动作精度,更要设计出能感知力反馈、并能自适应螺丝松紧程度的机械结构与控制逻辑。这种 “能学习的设计”,才是机器人的 “灵魂”。高峰还表示,当前工业机器人在3C装配领域难以替代人工,根源就在于缺失这样的 “灵魂”既没有微米级精度的机构作为支撑,也缺乏应对接触作业的自适应逻辑。


机构学是被低估的“卡脖子”领域 并非依附于AI


当整个行业都在沉迷于深度学习与大模型时,高峰给出了不同的观点,他认为,机器人的核心是机构学,而非人工智能。机器人是物理世界的载体,其运动精度、负载能力、响应速度等核心性能,本质上由机构构型决定,就像人类的跑跳能力依赖骨骼与肌肉的结构,而非仅靠大脑指令。


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高峰表示,我国工业机器人虽市场规模庞大,但传统串联机械臂的固有缺陷(低刚度、低响应)使其只能从事喷漆、上下料等非接触作业,在汽车总装、精密装配等领域几乎空白。而并联、混联机构虽能突破这些限制,却因设计难度大、知识壁垒高,成为行业不敢触碰的 “深水区”。


忽视机构学,就像造房子只搭框架不打地基,再先进的 AI 算法,也无法让 “先天残疾” 的机器人完成复杂任务。


从“逆向仿制”到“正向创造” 中国机器人必须跨过的坎


高峰介绍到,团队能包揽多项国家级机器人项目,核心在于其突破了 “拆图仿制” 的传统模式,建立了“功能驱动构型” 的正向设计方法。传统逆向设计靠拆解国外产品获取参数,却永远学不会 “为什么这样设计”;而正向设计则从功能需求出发,用数学工具(如他提出的 GF 集理论)推导出全新机构构型。


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例如,为解决嫦娥五号飞船对接模拟的高频响需求,团队并非改良现有液压系统,而是创造出 “双丝杠插动冗余驱动” 机构,靠纯电动方案实现了高频响与高刚度 —— 这种 “从 0 到 1” 的创造,正是中国机器人摆脱跟踪模仿的关键。


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反观当下,国内不少机器人企业仍在复刻国外两足、四足机器人的外观,却对其机构原理一知半解,最终陷入“低水平内卷”。


“专才”机器人才能解决真问题 通用化是伪命题


与目前主流观念不同,高峰认为机器人不能做“通才”,要做“专才”。高峰以富士康为例:几十万人拧螺丝的场景,需要的不是 “既能拧螺丝又能搬运” 的全能机器人,而是 “能在13毫米窄边精准拧0.6毫米螺丝”的专用设备。


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高峰团队研发的“串-并协作装配机器人” 正是如此:在汽车生产线晃动的情况下,靠6 自由度力补偿器与工业机器人的组合,实现了带震动环境下的高精度拧螺丝。这种 “专才” 设计,比追求 “全场景适配” 的通用机器人更能解决产业痛点。正如他所言:“大学生自称‘通才’会找不到工作,机器人也是如此,只有专注一个场景做到极致,才有不可替代性。”


具身智能的本质不是 “模仿人”,而是 “像人一样感知与决策”


高峰将机器人智能定义为 “望闻问切 + 神圣工巧”,他认为智能不是孤立的算法,而是感知、决策与执行的闭环。他团队研发的冰壶机器人 “六打六中”,靠的不是海量数据训练,而是将国际裁判的经验转化为数学模型,让机器人“理解”冰壶运动的本质。


反观当下某些机器人,虽能“说话”“走路”,却因缺乏力觉、视觉的深度融合,在复杂场景中频频失误。这也印证了高峰的判断:真正的智能,是让机器人 “像人一样思考”,而非 “像人一样表演”。


慢下来 才能走得更远


高峰以 “石器时代耗时千年” 类比机器人智能的发展,他认为机器人创新不是追热点、拼参数,而是在机构学根基上深耕,在具体场景中打磨。从嫦娥五号的对接模拟器到冬奥会的冰壶机器人,只有沉下心解决 “卡脖子” 的机构设计问题,让机器人成为真正的 “场景专家”,中国才能在全球机器人竞争中占据主动。


来源:具身智能大讲堂



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