科技日报记者 崔爽
聚光灯下，人形机器人关节的灵活度、步态的平稳性、复杂的传感器外衣，都在影响着它的表现。然而，真正决定它能否走出实验室、迈入真实物理世界，却是藏在钢铁之躯内的“数字大脑”。
如上海交通大学特聘教授王贺升所说，针对非结构化环境下机器人高精度复杂作业的挑战，其核心在于建立适用性广的自适应视觉伺服方法体系，让机器人具备大范围动态场景下的高精度控制与实时动作修正能力。
对此，优理奇（UniXAI）机器人通过UniTouch、UniFlex、UniCortex 三大核心算法引擎，建立起人形机器人的“感知-学习-规划”全新标准。
据介绍，UniTouch通过跨模态对比学习，让模型建立“看”与“摸”的强关联——当机器人“看”到物体时，系统能在零样本状态下，从高维特征中解码出材质、刚度与摩擦系数等物理属性。这种算法生成的“触觉先验”，使得机器人实现从“被动感知”到“主动预判”的质变。
UniFlex则是一个“感知-操作解耦”模仿学习框架。其将“看懂”与“做到”剥离，极大降低任务学习的门槛。工程师不需要编写复杂的代码或进行枯燥的反复调试，只需佩戴虚拟现实设备，进行5到10次动作示教，该框架就能精准捕捉并生成机器人可执行的指令。
为了让机器人拥有能应对复杂的容错力，优理奇还自主研发支持长程任务规划的推理架构——UniCortex，它相当于给机器人安装一个具有战略思维的大脑皮层。当接收到“把桌子收拾干净”这类高阶自然语言指令时，UniCortex先进行深度的语义理解，将大目标自动拆解为识别杂物等结构化子任务，并实时匹配最优路径与力度。
业内人士表示，具身智能的未来不在于堆砌昂贵的硬件，而在于算法对物理规律的高效理解与重构。UniTouch的“视觉生成触觉”、UniFlex 的“极简示教泛化”以及UniCortex的“分层容错决策”是一种轻量化、高泛化技术路线，有望为机器人成为真正的生产力工具，提供全新的行业标准。
网友评论
