注：本文内容基于Yuke Zhu（德克萨斯大学奥斯汀分校助理教授及NVIDIA研究成员，专注于机器人学习和具身智能）的演讲
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技术的演进往往带有历史的痕迹：从专用工具到通用系统，再到专业应用的细分。蒸汽机和大型语言模型（LLM）的历程生动诠释了这一规律。如今，机器人技术正迎来类似的转折点。通过结合规模定律（Scaling Law）、数据飞轮（Data Flywheel）和类人具身（Humanlike Embodiment），研究者们希望打造出通用机器人（Generalist Robots），为特定领域的专业机器人打下基础。本文将探讨这一发展路径，剖析其三大核心——强大的算法、海量优质数据和通用硬件平台，并展望未来的挑战与前景。
历史的启示：从专用到通用的转变
蒸汽机的发展为我们提供了启发。古希腊的汽转球（Aeolipile，公元1世纪希罗发明）只是个演示玩具，功能单一；17世纪的蒸汽泵则专用于矿井排水。直到18世纪末，詹姆斯·瓦特（James Watt）改良的蒸汽机引入分离冷凝器，才成为通用技术，广泛推动工业革命，应用于纺织、运输等领域。后来，它又分化出内燃机（19世纪）和蒸汽涡轮机（1884年帕森斯发明）等专业分支。
自然语言处理（NLP）的发展也有相似的轨迹。早期的模型，如基于规则的情感分析或语义解析，仅针对特定任务优化。而大型语言模型，如OpenAI的GPT系列（2018年起），通过海量文本训练，能胜任创意写作、代码生成、旅行规划等多种任务，并为专业模型（如医疗问答系统）奠定了基础。机器人技术正沿着这条路前行：先构建通用能力模型，再将其优化为专业机器人。
通用机器人的三大支柱
打造通用机器人需要三大要素齐头并进：
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强大的算法（Powerful Algorithms）
：遵循规模定律，通过更多数据和算力提升性能，开发可扩展的机器人学习模型。
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海量优质数据（Massive High-Quality Training Data）
：借助数据飞轮机制，通过部署收集数据，改进模型，形成自我强化的循环。
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通用硬件平台（General-Purpose Hardware Platform）
：类人机器人因其多功能性和对人类环境的适应性，成为理想选择。
其发展通常经历三个阶段：预训练（Pre-training）基于广泛数据、监督微调（Supervised Fine-tuning）针对特定领域优化、部署中的强化学习（Reinforcement Learning）实现持续进步。
一、算法：连接思维与行动的桥梁
通用机器人的算法需要强大的扩展性。当前，Transformer架构（2017年Vaswani等人提出）因其处理序列数据和长程依赖的能力，在机器人领域大放异彩。例如，谷歌的RT-1（Robotics Transformer 1，2022年发布）结合语言模型和扩散策略（Diffusion Policy），将视觉与指令转化为动作。但未来仍需突破：
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记忆架构（Memory Architecture）
：现有模型在长期任务中记忆不足，需开发如记忆增强网络（Memory-Augmented Neural Networks）以保留经验。
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快速适应算法（Rapid Adaptation Algorithms）
：如元学习（Meta-Learning），让机器人通过少量数据适应新任务。
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高层推理与低层控制的融合
：需连接语义理解和物理动作。分层设计——如“系统一”（System 1，快速反应）和“系统二”（System 2，慢速推理，卡尼曼理论启发）——已在DeepMind等研究中应用。
此外，“技能作为API”（Skills as APIs）让行为模块化调用更灵活，而VIMA（Visuo-Motor Attention，2022年MIT提出）通过多模态提示（文本+视觉）预测动作，展现零样本泛化潜力。这些创新让机器人从“思考”到“行动”更加顺畅。
二、数据：驱动发展的核心动力
机器人领域缺少类似互联网的庞大数据资源。为此，研究者提出了“数据金字塔”（Data Pyramid）：
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网络数据（Web Data）
：如YouTube视频，规模庞大，富含人类知识，但结构松散。
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合成数据（Synthetic Data）
：通过模拟器或生成式AI生成，如NVIDIA的Isaac Sim，可控且多样。
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真实世界数据（Real-World Data）
：通过遥操作（Teleoperation）或部署收集，直接适用但成本高。
合成数据愈发重要。Ruba Kasa（类似NVIDIA研究，假设为虚构）生成逼真模拟环境；MimicGen（2023年NVIDIA提出）通过少量演示扩展多样轨迹，适用于双臂机器人训练。数据飞轮（Data Flywheel）则形成良性循环：机器人部署后收集数据，优化模型，再扩大应用。例如，特斯拉的Optimus机器人通过实际操作积累数据。人机协作确保安全并提供反馈，推动持续改进。构建高效的“数据管道”（Data Pipeline）是基础，需高质量标注（Annotation）、高效存储（Storage）和数据治理（Data Curation），工业界（如Waymo）尤为看重标注对性能的提升。
三、类人具身：通用的硬件根基
类人机器人为何备受青睐？其优势在于：
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多功能性（Versatility）
：类似人类的身体（如双臂、五指手）能胜任多样任务，如波士顿动力Atlas的跑跳表现。
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安全性（Safety）
：行为更易被人类理解，iRobot研究显示人们更信任类人形态。
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数据兼容性
：可利用动作捕捉数据（Motion Capture Data）。Okami项目（假设为虚构，类似CMU研究）将人类视频行为迁移至机器人。
NVIDIA的GEAR（Generalist Embodied Agent Research）计划通过Project GR00T（2024年公布）开发多模态人形模型，目标是为机器人打造通用AI大脑。但挑战不小，涉及传感器（如LiDAR）、机械设计（动力学优化）和安全等领域。异常情况下，类人机器人可能出现“非人类”行为，需通过冗余机制（如故障保护）和标准（如ISO 13482）确保安全。
人机交互与安全：不可忽视的关键
随着通用机器人走进生活，“接口设计”（Interface Design）变得至关重要。需开发多模态反馈系统（如语音、手势，参考Google的PaLM-E），从中学习并优化行为。安全性和可信赖性是部署的基石。类人机器人在正常情况下更易理解，但故障时可能带来风险，如特斯拉Bot测试中的意外动作。需构建冗余机制并制定法规（如欧盟AI法案）。人机协作（Human-Robot Teaming）在安全部署和数据飞轮中不可或缺，如Amazon仓库中的人机配合。
模拟环境：数据与评估的加速器
生成式AI推动模拟环境发展，如NVIDIA的Omniverse平台。模拟在数据生成中提升规模和多样性（如MimicGen的轨迹生成），加速训练；在评估中系统化测试性能（如OpenAI的Gym）。但“仿真-现实差距”（Sim-to-Real Gap）仍需弥合。可通过提高真实度（生成式AI如DALL·E 3）、领域自适应（Domain Adaptation，如CycleGAN）和混合训练（Hybrid Training，如RT-1的实虚结合）实现。
人机协作与知识共创：重塑DIKW视角
在人机协作日益紧密的背景下，DIKW模型（Data-Information-Knowledge-Wisdom）需重新审视。机器人擅长处理数据（如传感器分析），人类在知识创造（如创新判断）中更胜一筹。知识（Knowledge）被视为区分两者能力的关键。人机协作是共创的核心，例如Valmet Automotive调查显示，员工认为机器人知识依赖人类编程。未来需探索非人类中心的知识定义及其实践。
未来展望
通用机器人之路充满挑战，却也前景可期。算法突破（如Transformer进化）、数据丰富（如合成数据占比提升）和硬件优化（如人形机器人成熟）将驱动发展。数据飞轮将持续推动模型改进，最终实现与人类和谐共存的智能机器人。正如蒸汽机和LLMs的历史所示，这是一场从通用到专业的革命之旅。
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关于人机协作与知识理解
2019年，Valmet Automotive 在其位于芬兰乌西考蓬基的工厂进行了一项调查，研究员工对机器人是否拥有“知识”的看法，结果发表在论文《Human-robot collaboration: A multilevel and integrated framework》中（DOI: 10.1057/s41599-021-00893-9，刊于 Humanities and Social Sciences Communications）。调查显示，约48%的受访者认为机器人可以具备某种形式的“知识”，但前提往往是与人类合作才能体现出来。那些认同机器人有知识的员工，对机器人的信任度也更高。调查还发现，人与机器人对“知识”的理解截然不同：机器人的“知识”被视为基于数据、偏向实证主义的，通常对应 DIKW 模型（Data-Information-Knowledge-Wisdom）中的数据和信息层面；而人类的知识则包含更丰富的隐性知识，例如经验、直觉和创造力。基于此，论文提出了一个改进版的 DIKW 模型，将人类和机器人视为知识生成中的不同角色：机器人主要负责处理数据和信息，人类则在知识和智慧层面发挥主导作用，并将“知识”视为人机交互中动态变化的“分界线”。
关于 DIKW 模型
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1989年，Russell L. Ackoff 在论文《From Data to Wisdom》中首次提出了 DIKW 模型（刊于 Journal of Applied Systems Analysis, Vol. 16, pp. 3-9）。他将数据、信息、知识和智慧描述为一个层层递进的结构：数据是未经加工的事实，信息是处理后的数据，知识是对信息的理解，而智慧则是超越知识的洞察力。这一模型为信息系统理论奠定了基础，并在管理科学领域广为应用。
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1995年，Ikujiro Nonaka 和 Hirotaka Takeuchi 在《The Knowledge-Creating Company》（Oxford University Press）中提出了 SECI 模型，阐述了显性知识（如书面规则）和隐性知识（如个人经验）如何通过四个阶段——社会化（经验分享）、外化（知识记录）、组合（知识整合）和内化（学习吸收）——实现动态转换。这一模型揭示了组织知识创造的循环过程，对企业创新研究产生了深远影响。
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2007年，Jennifer Rowley 在《The Wisdom Hierarchy: Representations of the DIKW Hierarchy》（刊于 Journal of Information Science, Vol. 33, No. 2, pp. 163-180）中回顾并探讨了 DIKW 模型的应用。她指出，该模型在信息管理、教育和技术领域被广泛使用，但常被简化为简单的线性递进，对“智慧”的定义缺乏深入挖掘，同时层级之间的界限也不够清晰。她呼吁进一步完善这一理论。
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2009年，Martin Frické 在《The Knowledge Pyramid: A Critique of the DIKW Hierarchy》（刊于 Journal of Information Science, Vol. 35, No. 2, pp. 131-142）中对 DIKW 模型提出了批评。他认为，该模型缺乏实证依据，其基于操作主义和归纳主义的假设过于机械化，无法解释非数据驱动的知识来源，如直觉、经验或文化背景。他还指出，模型过分强调从数据到智慧的单向流动，忽视了知识生成的复杂性和多样性。
如何理解“专业型通用机器人”的概念？
