人形机器人真的能“摸鱼”吗？

刚刚结束的国际人形机器人运动会上，各家机器人的表现可谓精彩纷呈，但宇树科技的H1机器人“肇事逃逸”的小插曲却引发热议。这台机器人在赛场上不仅完成了复杂动作，还被网友拍到在比赛间隙刷短视频的场景。有人调侃说，机器人也开始懂得“摸鱼”了，这种人性化表现让不少观众感到意外。

这场风波反映出一个问题：当前依赖人工遥控的人形机器人，是否真的符合用户期待？宇树科技的王兴兴在赛后表示，未来比赛将全面实现全自主控制，这说明技术方向正在向更复杂的智能系统迈进。而波士顿动力作为行业老牌劲旅，显然对通用型AI机器人有着更深远的布局。

要让机器人真正实用，必须具备一系列复杂能力。从精准抓取不同材质的物体，到在复杂环境中协调身体动作，再到应对意外情况保持平衡，这些都需要AI系统具备高度的自主决策能力。波士顿动力联合丰田研究院开发的大型行为模型（LBM），正是为解决这些问题而生。

最新发布的Atlas机器人演示视频让人大开眼界。这个没有经过加速处理的视频里，机器人展示了多项令人惊叹的操作：在研究人员用冰球棍捣乱时，它能自主判断打开箱子盖并挪动箱子位置；当零件掉落时，能用另一只手迅速捡起；面对被丢在箱外的零件，也能灵活调整动作完成任务。

这些动作背后是AI控制模型的精妙设计。研究人员发现，这种模型能够充分利用人形机器人的各种能力，包括行走、精准定位双脚、下蹲、转移质心以及避免自我碰撞。这些能力在真实移动操作任务中至关重要，而LBM正是将这些能力整合到一个统一的控制框架中。

波士顿动力技术主管Lucas Manuelli表示，几年前看到这样的演示一定会感到震撼，但如今算法、数据和硬件的结合让这些奇迹成为现实。虽然大家想象中的无所不能的通用机器人仍然很遥远，但这次演示无疑让未来更近了一步。

网友对这次演示的评价褒贬不一。有人感叹“机器人比人还懂享受生活”，也有网友开玩笑说“那根捣乱的冰球棍真的会惹毛了机器人们”。这些评论反映出公众对机器人行为的期待和调侃，同时也说明AI技术正在逐渐融入日常生活。

研究团队在博客中详细介绍了LBM的构建过程。整个模型的开发遵循清晰的闭环流程：从真实机器人硬件和仿真环境的数据收集，到数据处理、模型训练和评估迭代。这种持续改进的机制确保了模型的不断优化。

在技术实现上，团队采用了先进的扩散Transformer架构，并结合流匹配损失函数进行训练。这种设计让模型能够将传感器数据、本体感知和语言指令实时转化为精确的控制指令，频率达到30Hz。这种高效的数据处理能力是实现复杂任务的关键。

实践成果展示中，机器人在“Spot车间”任务中展现了高度协调的移动与操作能力。这个包含三个连续子任务的演示，仅依靠一个通用的由语言指令驱动的控制模型便完成。从抓取零件到精准放置，从拉开箱子到搬运重物，每个动作都展现出AI系统的灵活性。

更令人印象深刻的是模型的异常处理能力。当零件掉落或箱盖意外关闭时，机器人能自主做出反应并纠正。这种能力并非来自固定程序，而是通过包含各种干扰和恢复场景的训练数据自主学习获得。这意味着开发新复杂行为不再需要顶尖编程专家和漫长开发周期。

模型的另一个亮点是执行速度的灵活性。实验表明，在不显著影响任务成功率的前提下，机器人执行速度可提升至演示速度的1.5到2倍。这种效率优势在某些场景下甚至可以超越熟练的人类操作员。

整个研发过程遵循三项核心原则：追求最广泛的任务覆盖、训练通用化的“通才”模型、建设支持快速迭代的基础设施。这些原则确保了模型的通用性和可扩展性，为未来大规模应用打下基础。

从技术角度看，这项成果展示了AI控制模型的巨大潜力。虽然通用型人形机器人仍需克服诸多挑战，但波士顿动力的探索为行业指明了方向。当机器人能像人一样自主判断、灵活应对时，我们距离真正意义上的智能助手又近了一步。