“以智提质,向新而行”,12月10-11日,AI 全球人工智能产品应用博览会在苏州举行。国家地方共建具身智能机器人创新中心CTO唐剑、运动控制负责人郭宜劼受邀出席本次大会并发表演讲,同期,创新中心承办“具身智能机器人前沿探索与应用创新”分论坛。
作为国内人工智能四大展会之一,2024全球智博会聚焦大模型、具身智能、工业AI等行业热点,展示人工智能前沿科技和产品,探讨人工智能未来发展方向。中国科学院院士梅宏,中国工程院院士、中国计算机学会理事长胡事民,美国国家工程院和美国国家科学院院士、图灵奖得主John 、华为昇腾计算业务副总裁史沛等多位院士专家和头部科技企业高管齐聚主论坛,共话“人工智能+”前沿发展,探索数智时代变革。
唐剑受邀出席主论坛,并发表了题为《天工开万物:大模型时代的具身智能》的主题演讲,分享大模型和具身智能对人形机器人技术和产业发展的重要影响。
唐剑认为,大模型与具身智能的深度融合为人形机器人的发展提供了强大的技术支撑,构成了人形机器人的“任督二脉”,通过“感知-学习-决策-行动”的全链路具身智能能力闭环,推动人形机器人在多样化场景中的落地应用。
从数字世界向物理世界延伸是人工智能发展的最新趋势,具身智能是指通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动,从而产生智能行为和适应性。不同于互联网和大数据驱动的数据智能,具身智能面临多样化的挑战,如不确定的场景、不固定的流程、多种多样的物品、众多操作中的失误等多种因素。
为了推动具身智能的技术发展和应用落地,作为引领具身智能技术突破与产业协同发展的关键平台,创新中心围绕“天工”和“开物”两大核心任务展开攻坚,致力于解决具身智能机器人关键共性技术问题。“天工”是创新中心自研的通用机器人母平台,拥有优越可靠的本体性能,自发布以来快速更新迭代,具身智能能力不断加强,且具备开源开放性和兼容扩展性。“开物”包含AI大模型驱动任务规划的具身“大脑”和以数据驱动的端到端技能执行的具身“小脑”:具身“大脑”实现自然交互、空间感知、意图理解、分层规划和错误反思等。具身“小脑”分为具身操作和具身运控两个子平台,其中,具身操作子平台包含元技能库、泛化抓取、技能拆解和错误恢复,具身运控子平台负责全身控制、双臂协作、稳定行走、移动导航。同时,创新中心正在联合全行业打造具身数据生态,实现具身数据零门槛应用和赋能,加速具身智能落地进程。
同期,创新中心承办AI “具身智能机器人前沿探索与应用创新”分论坛,汇聚多位具身智能领域院士、专家和企业代表共同探讨具身智能领域的实践经验、最新进展和未来趋势,促进产、学、研、用、深度融合。
分论坛现场,俄罗斯工程院外籍院士、苏州大学先进制造技术研究院院长孙立宁,北京银河通用机器人有限公司合伙人、算法工程负责人史雪松,广东省具身智能机器人创新中心副总经理刘志强,株式会社爱都思企画董事长、总经理闫萍,创新中心运动控制负责人郭宜劼等分别分享了各自在具身智能领域的研究成果与前沿观点。
郭宜劼发表了题为《人形机器人的运动智能》的专题报告,汇报了人形机器人领域运动智能的发展路径、技术趋势,以及创新中心的最新研究进展。
运动智能是指机器人按照任务要求控制身体并执行任务的能力,涉及接触、力、移动等多个物理层面的因素,从汽车到机械臂、轮式机器人,再到双足人形机器人,本体结构越复杂的智能体,运动越困难,对运动智能的要求也相应越高。在具身智能机器人时代,智能体所要面对的是“移动”和“操作”结合的任务场景,以及非结构化和不确定的环境,需要解决人形机器人动态的平衡控制问题,并与复杂环境及物体进行力的交互控制,以完成指定任务。
从本田的ASIMO、波士顿动力的Atlas再到创新中心的“天工”,人形机器人的运动智能经历了三次迭代。最初基于简化模型的控制算法让机器人能够在固定的环境下稳定完成动作,但泛化性弱,第二阶段,基于模型预测控制与全身控制结合的算法有更高的灵活性和稳定性,然而计算成本过高,难以在通用场景下实现,第三阶段,使用数据驱动的方式进行运动控制策略的训练,基于强化学习的算法使得机器人能够从环境中自主学习,从而拥有强大的泛化性和不断学习进化的能力。
郭宜劼表示,采用创新中心自主研发的基于状态记忆的预测型强化模仿学习方法,“天工”在移动方面取得了诸多亮眼成果,如高速拟人奔跑、感知移动、复杂地形移动以及强抗干扰能力等,并在中关村仿生机器人大赛中获得人形仿生机器人赛道的竞速赛冠军和障碍赛冠军。以双足移动为基础,同时,创新中心也在深耕人形机器人上下肢协同的全身运动智能,“天工”率先实现了基于网络的全身协同控制,能够高拟真度还原人类动作,模仿人类复杂技能。
伴随着全球人工智能技术的飞速发展,具身智能产业正形成强大的生态系统,创新中心愿携手产学研各界合作伙伴,聚焦具身智能机器人关键共性技术研发和生态建设,促进产业高效发展,共创繁荣的具身智能产业生态体系。
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