哈喽，大家好，今天小墨这篇科技解析，就带大家聚焦浙大团队的重磅研究，把人类当 “特殊机器人” 采集数据，底层空间感知技术究竟如何破解机器人训练难题？
现在人形机器人越来越受关注，但想让它们自主干活，先得解决一个关键问题，怎么精准“看懂”周围环境？
浙大研究员彭思达在“世界模型”分论坛上，分享了通用空间感知技术的研究成果，不仅破解了这个难题，还提出了用人类行为数据训练机器人的新思路。
机器人“看懂”世界难在哪
机器人要自己行动，得具备三个基础“感知能力”，一是知道自己在哪（相机定位）。
二是清楚和周围物体的距离（深度估计），三是能察觉物体动不动（物体运动估计）。
这三项能力就像机器人的“眼睛和大脑”，是它避开障碍、抓起东西、规划路线的关键前提。
目前行业有两个难解决的问题，一是复杂环境下感知不准，比如白天黑夜交替、热成像和普通画面混用的场景，传统技术容易“失灵”，导致机器人“迷路”。
二是训练数据不够用，仿真数据和真实世界有差距，人工操控采集的数据又没法大规模获取。
彭思达团队正是瞄准这两个问题，一边优化底层感知技术，一边找新的训练数据获取方式。
但目前行业有两个绕不开的难题，复杂环境下“看不清”，比如白天黑夜切换、热成像和普通画面混用的场景，传统技术容易出错，导致机器人“迷路”。
训练数据不够用，仿真数据和真实世界有差距，人工操控采集的数据又没法大规模获取，拖累技术进步。
给机器人装上“高清感知眼”
在相机定位上，传统方法在纹理少、视角偏差大的场景下容易失效。
在“知道自己在哪”（相机定位）方面，传统方法在纹理少、视角偏的场景下容易失效。
团队用大模型替代传统方式，解决了这个问题，后来推出的MatchAnything技术更厉害，能实现红外和可见光、卫星和无人机图像的精准匹配，就算无人机夏天拍的卫星图、冬天去工作也能对应上，大大提升了遥感和自动驾驶的可靠性。
针对技术落地的问题，团队还优化了流程，让三维重建更精准。
在“判断距离”（深度估计）方面，团队解决了行业通病，物体边缘判断不准的“飞点”问题。
通过优化模型，能精准识别到远处叶片的细节，还借鉴语言提示词的思路，让雷达数据辅助判断绝对深度，提升机器人抓取成功率。
后续技术还解决了三维重建的裂痕问题，让机器人能完成抓线缆这样的精细活。
在此基础上他们还借鉴语言提示词技术，让雷达数据作为“参考”输入模型，实现了绝对深度输出，提升了机器人抓取成功率。
后续的InfiniDepth方法，还解决了三维重建的裂痕问题，让机器人能完成抓取线缆这样的精细活。
把人类当“老师”，解决数据匮乏
除了技术优化，团队还有个大胆想法：人类本身就是“最厉害的机器人”，有完整的身体和成熟的行为模式。
如果能通过感知技术，把人类日常行动的数据记录下来，就能直接用来训练机器人，从根源上解决数据不够的问题。
为了精准记录人类行为，团队研发了三维跟踪技术。
和传统的二维跟踪容易丢目标不同，它能把图像还原到三维空间，跟踪更稳定，让“用人类数据练机器人”的想法能落地。
这些技术已经能用到多个领域，自动驾驶中，帮车辆更好地应对复杂路况，减少极端天气事故。
遥感领域，让无人机精准匹配地形，助力测绘和灾害监测；工业场景里，提升机器人抓取、装配的精度，推动智能制造。
这些成果离不开浙大在相关领域的积累，团队研发的开源工具还获得了2024年相关行业奖项。
底层空间感知技术是机器人变智能的关键。
彭思达团队的研究，既解决了机器人“看不清”的问题，又找到了新的训练方法，为机器人商业化指明了方向。
未来随着技术落地，机器人会更精准灵活地融入生活，浙大等科研机构的深耕也会助力中国在这一领域保持优势。
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