AI+机器人，具身智能时代真的来了！
FAIR plus机器人全产业链接会 2025年03月19日 21:15 广东 听全文
当人工智能(AI)与机器人技术浪漫“牵手”，拥有泛化功能的机器人惊艳亮相，闯入大众视野。
以具身智能为强大内核的人形机器人，究竟能有怎样的惊人表现?它们能做些什么，从而改变的生活与生产方式?人工智能(AI)与机器人技术融合发展的核心方向有哪些?仍然存在的挑战和难点表现在哪些方面?
01
AI+机器人，
可以帮我们做什么？
● 既能搬运大负载大尺寸料箱，又能灵巧精拣柔软小物体，数十台优必选Walker S1在极氪5G智慧工厂“集训”如火如荼；
● 众擎人形机器人灵活奔跑在深圳湾绿道上，姿态稳定流畅，还可以0.5秒内通过4个自由度协同控制，稳稳完成前空翻动作；
● 乐聚机器人旗下的“夸父”，不仅在深圳两会举麦采访代表委员，更是亮相零下二十度的亚冬会火炬传递现场，与火炬手击掌互动；
“夸父”在-20℃的亚冬会火炬传递现场与火炬手击掌互动
“夸父”以“记者搭子”的角色参与深圳2025年两会新闻报道
● 来自逐际动力的双足机器人PI在野生石路、草坡沟渠等多种复杂地形中，高动态完成徒步测试；旗下人形机器人CL-1高动态地完成帕梅拉深蹲、甩腰、躺平等全身复杂动作；
● 自主完成做早餐，倒牛奶、水果摆盘、烤面包、烤培根、早餐摆盘、企业客户接待、倒咖啡、送文件、取快递等任务，越疆人形机器人使用不同工具完成100多种复杂灵巧的操作任务。
这些越来越多鲜活的案例加速落地，离不开人工智能（AI）与机器人深度融合发展，通过提升智能化水平、实现自主学习、推动自然交互、拓展应用场景、降低成本和提高效率，具身智能正在深刻改变我们的生活方式和工作模式。
此外，据了解，机器人是深圳“20+8”产业集群政策唯二的产业，在20和8中各占一席。一方面，以机电控制为主的现有机器人产业规模已经超过1000亿，属于战略性新兴产业。与此同时，放眼未来，与人工智能深度融合的新一代机器人其产业想象空间更大。
02
AI+机器人，
到底难在哪里？
人工智能（AI）与机器人技术的融合发展虽然前景广阔，但也面临诸多挑战和难点。以下是主要的难点：
1. 技术瓶颈
感知与识别：机器人需要精确感知和理解环境，但现有的传感器和计算机视觉技术在复杂、动态环境中的表现仍有局限。
决策与规划：AI算法在复杂环境中的实时决策和路径规划能力仍需提升，尤其是在不确定性和多变性较高的场景中。
自主学习：虽然机器学习和深度学习取得了显著进展，但机器人在实际环境中的自主学习和适应能力仍然有限。
2. 硬件能力
计算能力：AI算法通常需要强大的计算资源，而机器人的嵌入式系统往往计算能力有限，难以满足实时处理需求。
能源管理：机器人的能源供应和续航能力是一个重要问题，尤其是在需要长时间运行的任务中。
机械设计：机器人的机械设计和材料选择需要兼顾灵活性、耐用性和成本，这对硬件设计提出了高要求。
3. 数据与算法
数据质量：AI算法的性能高度依赖于训练数据的质量和数量，获取高质量、多样化的数据是一个挑战。
算法鲁棒性：AI算法在实际应用中的鲁棒性和泛化能力仍需提升，尤其是在面对未知或异常情况时。
实时性：许多应用场景要求机器人能够实时处理和响应，这对算法的效率和计算资源提出了高要求。
4. 人机交互
自然交互：如何实现自然、直观的人机交互是一个挑战，尤其是在语音识别、情感识别和手势识别等方面。
用户体验：提升用户体验，使AI机器人易于使用和接受，是一个重要目标。
5. 安全与伦理
安全性：AI机器人在执行任务时需要确保安全性，避免对环境和人类造成伤害。这涉及到故障检测、容错机制和应急处理等方面。
隐私保护与伦理问题：AI机器人通常需要收集和处理大量数据，如何保护用户隐私是一个重要问题。此外，广泛应用引发了一系列伦理问题，如责任归属、公平性和透明度等。
03
AI+机器人，
未来将走向哪里？
人工智能（AI）与机器人技术融合的核心方向是推动机器人从简单自动化向智能化、自主化、协作化方向演进，其关键领域包括以下六大方向：
1.感知与认知能力的深度结合
多模态感知：通过视觉、触觉、语音、激光雷达等多传感器融合，提升机器人对复杂环境的动态理解能力。例如，自动驾驶汽车（如特斯拉Autopilot）通过多传感器融合实现环境建模；服务机器人（如波士顿动力Spot）通过视觉+激光雷达避障。
语义理解与推理：AI赋予机器人对场景的语义解析能力，如识别物体属性、理解人类意图。如仓储机器人（如亚马逊Kiva）通过AI识别货物类别并规划最优路径。
动态环境适应：AI算法（如强化学习、模仿学习）使机器人能在不确定性中实时调整行为。例如工业机器人（如ABB YuMi）通过AI优化装配流程；无人机（如大疆行业级无人机）在复杂地形中自主飞行。
多任务协同：AI支持多机器人系统的协同作业，如群体机器人协作完成搜索救援或物流分拣。
安全协作：通过力控技术、AI预测算法实现人机物理交互的安全性，如协作机器人（如UR机器人）在工厂中与工人共享工作空间。
自然语言交互：结合NLP技术，机器人能通过对话理解指令并反馈，如导览机器人（如猎豹移动豹小秘）通过语音交互提供服务。
情感交互：AI情感计算赋予机器人识别人类情绪的能力，如教育机器人通过表情分析调整教学策略。
小样本学习：解决数据稀缺问题，使机器人通过少量样本快速适应新任务，如工业机器人学习新零件的抓取方式。
终身学习：机器人通过持续与环境交互更新知识库，如家用清洁机器人（如科沃斯地宝）根据家庭布局优化清扫路径。
迁移学习：跨场景知识迁移，如工厂机器人将装配经验应用于不同生产线。
柔性机械结构：AI驱动软体机器人（如仿生章鱼机器人）适应非结构化环境，如医疗内窥镜或救灾场景。
模块化重构：通过AI规划，机器人可动态组合模块化部件执行不同任务，如模块化工业机械臂切换焊接、搬运功能。
边缘计算：AI模型轻量化（如TinyML技术）赋能机器人在本地端实时处理数据，减少对云端的依赖，如安防巡逻机器人实时分析监控画面。
能效管理：通过AI优化能源分配，延长机器人续航，如农业巡检无人机动态调整飞行模式以节省电量。
FAIR plus 2025
人工智能（AI）与机器人的融合正在从“工具替代”迈向“智能共生”阶段。未来，机器人将不仅是执行命令的机械装置，而是具备感知、学习和协作能力的“智能伙伴”。这一进程需要技术突破、伦理规范与社会接受的协同推进，最终实现“AI for Humanity”的愿景。
推进这一任重道远、道阻且长的美好愿景与发展目标，为更多机器人企业搭建国际化合作平台，推动技术创新、品牌建设和国际合作，助力深圳及全国机器人企业实现全球化发展，2025年4月24-26日，深圳机器人协会召集举行“机器人全产业链接会（FAIR plus 2025）,将通过学术会议、技术沙龙、社区培育、供需对接等方式，拉通和探讨人工智能与机器人融合中不足的技术和产业环节，促进AI+机器人各产业链环节共同合作，连同提升产业整体能力的建设和配置。
针对产业环节定向邀约150家+企业做实物展示。展商构成中3/4都来自上游的零部件模组厂家，包括机电、控制和AI模型，以及周边配套，代工厂等等；1/4为整机或者人形机器人等开发平台。
主导做技术交流，不仅有企业的市场、销售、方案部门人员，还有研发、技术人员参与，让对的企业遇见合适的人。
创新性采用技术社区共建的方式，联合NIVIDIA、ROSCon、Gitee等机器人相关主流技术社区背靠背做工作坊、技术沙龙等活动。邀请机器人相关标准专家组在活动现场做标准工作组会议。纯技术活动超过10场，可以送达的技术社区用户超100万人。
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关于极新：
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