解决宇树科技的机器人难题，IFR和分离原则或可一用？
一、机器人行业困境
杭州宇树科技有限公司的机器人以其皮实的身板，敏捷的行动和极高的性价比，在CES 2025展览会大出风头，备受海内外关注。
然而宇树科技的创始人兼 CEO 王兴兴在与《每日经济新闻》的交流中，明确指出当下人形机器人和四足机器人领域正面临着巨大的挑战，他认为全球范围内的基层 AI 能力，与初代 GPT 或初代通用AI 相比，存在着显著差距。这一差距犹如横亘在行业发展道路上的巨石，严重阻碍了机器人在复杂场景中的应用拓展以及智能化水平的提升。
例如，在工业生产中，由于基层 AI 能力不足，人形机器人难以精准完成复杂的装配任务，无法像人类工人一样灵活应对生产线上的各种变化；在日常生活场景里，机器人也难以真正理解人类的复杂需求，难以提供贴心的服务。然而，这并非意味着我们对现状束手无策，通过一系列科学合理的策略，有望突破这一困境。
二、借用最终理想解分析问题
最终理想解是指在不改变系统本质的前提下，找到解决问题的最理想方法。
在这个机器人行业问题中，理想的状况是，在不影响现有系统稳定性和安全性的前提下，所有类型的机器人（包括人形机器人和四足机器人）都能具备与初代GPT或通用AI相当的智能水平。简单来说，就是让这些机器人变得更聪明，而不会带来新的问题。
我们借助最终理想解这一策略，在脑海中描绘出理想状态下人形机器人的模样：它犹如一位全能的助手，无论是在复杂的工业生产环境中，还是在日常生活的琐碎事务里，都能轻松应对。它能与人类进行自然流畅的交流，精准理解人类的意图，甚至能感知人类的情绪并做出恰当回应。
然而，如此全知全能的人形机器人属于终极目标IFR0，显然不可能短期能够实现，因此，我们可以将这个终极目标分解为一个个阶段性的小目标，从长期到短期可以是IFR1,2,3等。
以智能交互功能为例，IFR3短期目标设定为让机器人能够精准识别常见的语音指令，像 “开灯”“播放音乐” 这类简单指令，确保基本的交互准确性。就如同孩子刚开始学习语言，先从简单的词汇和指令学起。
IFR2中期目标则是使机器人能够理解简单的日常对话，例如回答 “今天天气怎么样”“附近有什么餐厅” 等问题，逐步拓展其语言理解和交流能力。
长期来看，IFR1目标通过持续优化算法，赋予机器人情感分析能力，实现真正意义上的深度交互，让机器人成为人类心灵相通的伙伴。
三、运用分离原则解决问题
（一）时间分离原则
时间分离是指将矛盾双方在不同的时间上分离开来，以获得问题的解决或降低问题的解决难度。
短期攻坚
在短期内，首要任务是对现有的人工智能算法进行整理和优化。目前由于大模型太多，算法犹如一堆杂乱的拼图，需要重新梳理拼凑。以人形机器人的基础动作控制为例，运用模型预测控制（MPC）等手段和垂直智能体设计，对机器人行走、抬手等动作的运动控制方法进行优化。想象一下，机器人原本行走如同蹒跚学步的幼儿，通过优化后，能够稳健、流畅地移动。
同时，升级计算机视觉算法，增强其环境感知能力。引入先进的特征提取和目标检测技术，让机器人拥有一双更加敏锐的 “眼睛”，能够快速识别周围的物体和环境特征。
另一方面，针对特定任务定制小型专用模型。例如为仓库搬运机器人打造物品识别与路径规划模型。仓库环境复杂，货物众多，搬运机器人需要快速准确地识别货物，并规划出最佳搬运路径。将该模型置于仓库的实际数据中进行强化训练，就像让运动员在模拟比赛场景中反复训练，使其能够迅速投入高效作业，无需等待通用 AI 的缓慢成熟。
长期布局
从长远来看，科研机构和企业需要加大对基础 AI 模型研究的投入。就像建造高楼大厦需要坚实的地基一样，基础 AI 模型是机器人智能化发展的根基。我们可以借鉴 Transformer 架构在自然语言处理领域的成功经验，大胆探索适用于人形机器人的全新神经网络架构。
此外，构建行业公共数据平台至关重要。将机器人在不同场景下产生的数据，如传感器数据、操作反馈数据等汇聚起来，用于模型训练。数据就如同机器人的 “学习资料”，资料越丰富，机器人的学习效果就越好，有助于推动机器人朝着最终理想形态发展。
（二）条件分离原则
条件的分离是将矛盾双方在不同的条件下分离开来，以获得问题的解决或降低问题的解决难度。
环境应对
在室内结构化环境，如办公室、家居环境中，我们可以预先录入室内布局、物品摆放等信息，为机器人构建一个“室内地图”。同时结合超宽带定位（UWB）技术和视觉感知，让机器人能够像熟悉自家一样，在室内精准行动。它能准确找到电灯开关的位置，轻松避开家具，就像我们在熟悉的房间里闭着眼睛也能找到想要的东西。
而在室外复杂环境中，面临的挑战则大不相同。在雨雾天气下，视觉传感器容易受到干扰，此时毫米波雷达就像机器人的 “另一双眼睛”，辅助视觉传感器，确保机器人能够准确感知周围环境。在崎岖山路行走时，增设快照传感器，实时感知地面状况，防止机器人摔倒或陷入困境。并且针对不同的室外场景，如城市街道、野外救援现场等，开发适配的算法，使机器人能够根据环境变化灵活调整自身的工作模式，如同变色龙根据环境改变颜色一样。
任务策略
对于简单任务场景，如迎宾、简单清洁等，采用强化学习的方法。以清洁机器人为例，让它在房间里不断尝试不同的清洁路径和动作组合。就像我们在玩迷宫游戏时不断尝试不同路线，随着经验的积累，清洁机器人能够摸索出最优化的清洁方案，高效完成清洁任务，而无需依赖复杂的通用 AI 技术。
在复杂任务场景，如医疗手术辅助、高端制造业装配中，人机协作成为关键策略。在手术辅助场景中，医生凭借丰富的经验和专业知识，在关键节点做出决策，机器人则利用其精确的操作能力，执行精细的手术任务，如精准传递手术器械、进行微小创口的缝合等。同时，为这类复杂任务定制专门的 AI 模块，例如手术辅助机器人的医学图像识别与器械操作精度控制模块，如同为机器人配备了专业的 “医疗技能包”，极大地提升手术的安全性和成功率。
（三）空间分离原则
空间分离指将矛盾双方在不同的空间上分离开来，以获得问题的解决或降低问题的解决难度。
工作空间适配
狭窄空间作业的机器人，其机械结构设计得精巧灵活，如同瑞士军刀一样，功能多样且便于操作。机械臂和身体部件可折叠、伸缩，方便在狭小空间内施展。配备短距激光雷达、超声传感器，如同给机器人装上了 “近距离探测器”，能够及时感知周围近距离物体。结合专为狭窄空间定制的路径规划算法，机器人能够在狭小空间内自由穿梭，完成诸如在狭窄货架间取放货物的任务。
开阔空间的机器人，则需要具备更广阔的视野和快速移动的能力。配备高分辨率视觉传感器、长距雷达，拓宽机器人的视野范围，使其能够提前感知远处的物体和环境变化。结合卫星定位（适用于户外开阔地）或高精度室内定位（针对大型室内场馆）技术，以及合适的移动底盘，如轮式、双足四足混合式等，机器人能够像在赛场上奔跑的运动员一样，快速精准地移动，例如在大型物流仓库中快速搬运货物。
功能空间优化
在工业生产空间中，机器人的 AI 系统与生产管理系统深度融合。借助工业互联网接口，机器人能够实时获取生产任务订单、产品设计参数等信息，如同学生提前知道考试题目，做到心中有数。周边设置辅助定位、校准设备，确保机器人操作的高精度，在生产线上精准完成零部件加工、装配等任务，保障工业产品质量。
在生活功能空间里，人机交互和情感感知是重点。例如在家居环境中，机器人配备高保真的语音交互系统，无论是普通话还是方言，都能准确识别和理解。通过面部表情识别、情感分析算法，机器人能够敏锐捕捉家人的情绪状态，当家人疲惫时，播放舒缓的音乐，给予贴心关怀。同时，制定符合家庭场景的行为规范，让机器人的行为与家庭生活习惯相契合，避免出现尴尬或不适当的行为。
（四）系统级别的分离原则
系统级别的分离指将矛盾双方在不同的系统级别上分离开来，以获得问题的解决或降低问题的解决难度。
硬件升级革新
在机械硬件方面，研发新型材料，如碳纤维，用于机器人的骨骼、关节。碳纤维具有高强度、低密度的特点，使机器人运动起来更加敏捷灵活，同时能够承载更重的物体，提升其性能表现。设计模块化机械结构，方便根据不同任务更换部件。就像我们根据不同的工作需求更换工具一样，机器人可以在搬运重物时换上更坚固的机械臂，在进行精细操作时换上更灵活的手部部件。
优化传感器硬件，提高视觉、触觉、力觉传感器的分辨率和灵敏度。例如，高分辨率的视觉传感器让机器人能够看清更细微的物体细节，灵敏的触觉传感器使机器人在抓取物体时能够精准控制力度，避免损坏物品。通过融合多传感器数据，为机器人提供更全面、准确的感知能力，使其能够更好地应对复杂的环境和任务。
软件架构重塑
软件系统采用分层设计，底层负责硬件资源的管理，如电机控制、传感器数据采集等，如同大楼的地基，为整个系统的稳定运行提供基础支持。中层搭建任务调度与通信框架，协调不同软件模块之间的工作，就像交通枢纽指挥交通一样，确保各个模块能够高效协作。上层根据应用场景进行定制开发，满足不同行业和用户的特定需求。
算法遵循模块化原则，将感知、决策、控制模块独立划分。感知模块负责收集环境信息，决策模块根据感知信息制定行动策略，控制模块将决策转化为实际动作。各模块之间通过高效的消息传递机制和数据共享策略，实现紧密协同，使机器人在面对不同任务和环境时能够灵活应对，即使基层 AI 能力有限，也能通过各模块的协同配合发挥出最佳性能。
四、总结与前景展望
尽管当前人形和四足机器人受到基层 AI 能力的限制，发展面临诸多困难，但通过最终理想解及四大分离原则，从多个维度深入研究和实践，我们完全有望突破这一瓶颈。因为，我们没有必要为了喝口水而煮沸一湖水。
从成本角度考量，不同使用场景的机器人无需具备全面的功能。比如家用清洁机器人，它的核心功能是高效完成清洁任务，能够精准识别家中的家具、地面材质，合理规划清洁路线，同时巧妙避开宠物、玩具等障碍物即可。若为其添加复杂的工业装配功能，不仅增加成本，还可能降低其清洁效率。工业机器人则主要聚焦于高精度的零部件加工与装配任务，全力提升生产效率和产品质量，至于陪伴聊天等功能则可忽略不计。通过精准定位功能，既可以有效控制成本，又能满足市场的实际需求。
未来，我们完全可以根据AI的成熟度来开发针对不同场景最适合的机器人，而不是最好的最完美的机器人。而机器人也将深度融入生活的各个领域。在工业生产中，大幅提高生产效率和产品质量；在医疗领域，辅助医生进行更精准的手术，拯救更多生命；在日常生活中，成为贴心的生活助手，为人们提供便利和陪伴，开启人机和谐共处的新时代。
