5位院士答网友问:人形机器人真正普及还有多远?

2025-04-13 | 来源: 人民日报 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

嫦娥奔月、蛟龙入海、飞虹卧波……从重大工程到精密仪器，从生命科学到空间物理，一代代科技工作者胸怀国家、求实创新、追求真理、勇攀高峰，创造出一个个具有里程碑意义的科学成就，也铸就了爱国、创新、求实、奉献、协同、育人的科学家精神。

习近平(专题)总书记强调：“科学成就离不开精神支撑。科学家精神是科技工作者在长期科学实践中积累的宝贵精神财富。”

2021年，人民日报要闻六版开设“讲述·弘扬科学家精神”栏目，已累计刊发99期。栏目始终坚持以精神为帆、用文字作桨，描摹广大科学家躬耕科学沃土、服务生产生活、培育科研人才的动人故事。

四载春秋，百篇故事。今天，本版推出“弘扬科学家精神”100期特别策划。我们联合人民日报法人微博发起“百名科学家百问百答”活动，诚邀广大网友积极参与、踊跃向科学家提问，并推出专版报道，特邀5位院士，针对网友们关心关注的人工智能、航空航天、生物技术等领域问题进行解答，共同探讨科技新知，共同期待科技让生活更美好……

——编者

我们距离人形机器人真正普及还有多远？

王耀南

网友提问：最近，具身智能机器人很火，我比较好奇，面对复杂的环境，它是如何保证高效安全工作的？我们距离人形机器人真正普及还有多远？

具身智能机器人的核心在于通过本体与环境的动态交互形成智能行为闭环，它的技术路径围绕“感知理解—交互决策—任务执行”展开。机器人利用多模态传感器（视觉、触觉等）采集环境信息，智能感知系统通过深度学习方法实现动态目标识别与语义理解，为后续决策提供认知基础。之后，交互决策层依托大模型技术将抽象指令转化为可执行的行动逻辑。最终，在任务执行阶段，深度学习驱动的强化学习和扩散策略算法将认知结果转化为精确的机电控制指令，完成物理世界的行为闭环。

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总体而言，具身智能的本质是感知、认知与行动的深度耦合。深度学习作为人工智能的主要特征之一，提供从数据处理到功能实现的理论框架，是推动机器人突破单一任务限制的主要动力。

人工智能与人形机器人的融合，目前已经进入从实验室验证向商业化探索的关键过渡期。虽然以双足运动控制、环境交互和自主决策为关键的技术体系已取得一定突破，但距离真正普及仍有一段距离。首先，双足机器人的动态平衡与复杂地形适应能力尚未达到人类水平，在面对突发干扰或复杂环境时仍存在稳定性风险。其次，多模态感知系统的场景理解能力存在局限，一方面在光线变化、物品堆叠等现实场景中容易产生误判，另一方面也还未实现在复杂场景中的通用感知、认知和理解能力。最后，认知决策系统在开放式任务中的泛化能力不足，难以处理需要常识推理的复杂任务需求。

（作者为中国工程院院士、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任，本报记者申智林采访整理）

太阳的脾气很“暴躁”，我们怎样监测和预报？

王赤

网友提问：生活中，依据天气预报，我们能知道要不要带伞。太空中，面对“暴躁”的太阳，我们该怎样监测预报？

遥远的太空并不平静。太阳无时无刻不在发生剧烈活动，由太阳耀斑、日冕物质抛射等引起的日地空间环境短时间变化，被称为空间天气。

当前，科学家通过天基（发射科学卫星）和地基（建设地面监测站）两种方式监测空间天气事件，并在此基础上做预报。不同的空间天气事件，用到的监测和预报手段也不相同。比如，监测太阳耀斑，靠的是科学卫星搭载的专门载荷、滤光片等，“拍”下太阳大气，获取太阳的磁场、温度等信息，捕捉到太阳耀斑爆发时的高温等离子体辐射，清晰地展现耀斑的形态、结构和演化过程。

随着技术发展，空间天气预报的手段也在进步。过去很长一段时间，预报太阳耀斑和日冕物质抛射，人们是通过对黑子结构等进行分类和鉴别，基于人工经验和分析统计模型，进而预测黑子产生耀斑的可能性。最近，通过建立物理模型以及人工智能技术，科学家已经可以分析黑子的磁场结构和演化，依靠大数据分析开展耀斑以及日冕物质抛射的预报。不过，太阳的“脾气”不好把握，预报仍然存在难点。