5位院士答網友問:人形機器人真正普及還有多遠?

2025-04-13 | 來源: 人民日報 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

嫦娥奔月、蛟龍入海、飛虹臥波……從重大工程到精密儀器，從生命科學到空間物理，一代代科技工作者胸懷國家、求實創新、追求真理、勇攀高峰，創造出一個個具有裡程碑意義的科學成就，也鑄就了愛國、創新、求實、奉獻、協同、育人的科學家精神。

習近平(专题)總書記強調：“科學成就離不開精神支撐。科學家精神是科技工作者在長期科學實踐中積累的寶貴精神財富。”

2021年，人民日報要聞六版開設“講述·弘揚科學家精神”欄目，已累計刊發99期。欄目始終堅持以精神為帆、用文字作槳，描摹廣大科學家躬耕科學沃土、服務生產生活、培育科研人才的動人故事。

四載春秋，百篇故事。今天，本版推出“弘揚科學家精神”100期特別策劃。我們聯合人民日報法人微博發起“百名科學家百問百答”活動，誠邀廣大網友積極參與、踴躍向科學家提問，並推出專版報道，特邀5位院士，針對網友們關心關注的人工智能、航空航天、生物技術等領域問題進行解答，共同探討科技新知，共同期待科技讓生活更美好……

——編者

我們距離人形機器人真正普及還有多遠？

王耀南

網友提問：最近，具身智能機器人很火，我比較好奇，面對復雜的環境，它是如何保證高效安全工作的？我們距離人形機器人真正普及還有多遠？

具身智能機器人的核心在於通過本體與環境的動態交互形成智能行為閉環，它的技術路徑圍繞“感知理解—交互決策—任務執行”展開。機器人利用多模態傳感器（視覺、觸覺等）采集環境信息，智能感知系統通過深度學習方法實現動態目標識別與語義理解，為後續決策提供認知基礎。之後，交互決策層依托大模型技術將抽象指令轉化為可執行的行動邏輯。最終，在任務執行階段，深度學習驅動的強化學習和擴散策略算法將認知結果轉化為精確的機電控制指令，完成物理世界的行為閉環。

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總體而言，具身智能的本質是感知、認知與行動的深度耦合。深度學習作為人工智能的主要特征之一，提供從數據處理到功能實現的理論框架，是推動機器人突破單一任務限制的主要動力。

人工智能與人形機器人的融合，目前已經進入從實驗室驗證向商業化探索的關鍵過渡期。雖然以雙足運動控制、環境交互和自主決策為關鍵的技術體系已取得一定突破，但距離真正普及仍有一段距離。首先，雙足機器人的動態平衡與復雜地形適應能力尚未達到人類水平，在面對突發幹擾或復雜環境時仍存在穩定性風險。其次，多模態感知系統的場景理解能力存在局限，一方面在光線變化、物品堆疊等現實場景中容易產生誤判，另一方面也還未實現在復雜場景中的通用感知、認知和理解能力。最後，認知決策系統在開放式任務中的泛化能力不足，難以處理需要常識推理的復雜任務需求。

（作者為中國工程院院士、機器人視覺感知與控制技術國家工程研究中心主任，本報記者申智林采訪整理）

太陽的脾氣很“暴躁”，我們怎樣監測和預報？

王赤

網友提問：生活中，依據天氣預報，我們能知道要不要帶傘。太空中，面對“暴躁”的太陽，我們該怎樣監測預報？

遙遠的太空並不平靜。太陽無時無刻不在發生劇烈活動，由太陽耀斑、日冕物質拋射等引起的日地空間環境短時間變化，被稱為空間天氣。

當前，科學家通過天基（發射科學衛星）和地基（建設地面監測站）兩種方式監測空間天氣事件，並在此基礎上做預報。不同的空間天氣事件，用到的監測和預報手段也不相同。比如，監測太陽耀斑，靠的是科學衛星搭載的專門載荷、濾光片等，“拍”下太陽大氣，獲取太陽的磁場、溫度等信息，捕捉到太陽耀斑爆發時的高溫等離子體輻射，清晰地展現耀斑的形態、結構和演化過程。

隨著技術發展，空間天氣預報的手段也在進步。過去很長一段時間，預報太陽耀斑和日冕物質拋射，人們是通過對黑子結構等進行分類和鑒別，基於人工經驗和分析統計模型，進而預測黑子產生耀斑的可能性。最近，通過建立物理模型以及人工智能技術，科學家已經可以分析黑子的磁場結構和演化，依靠大數據分析開展耀斑以及日冕物質拋射的預報。不過，太陽的“脾氣”不好把握，預報仍然存在難點。