2021年最前沿的机器人研究：无模型框架拥抱现实应用

深耕科技前沿，揭示科技背后的真相，专注于科技产品的深度评测。在这个时代，创新是推动社会进步的重要力量。正如经济学家熊彼特所言，创新是建立一种新的生产函数，即生产要素的重新组合。机器人作为当今的新生产要素，正在逐渐融入我们的社会生活。

后疫情时代的科学家与产业人士，已经明确了机器人与人工智能的发展方向。他们致力于提升技术发展的速度，确保机器人能够在这个快节奏的时代中稳步前行。他们深知，机器人在未来的发展中，不仅要注重技术创新，更要注重与社会的融合。

我们将目睹一场科技与生活的完美融合，机器人不再仅仅是生产线上的工具，而是成为我们日常生活中的一部分。它们将深入到医疗、教育、服务等领域，为我们带来更加便捷、高效的生活体验。科学家和产业人士也将不断探索机器人的潜力，推动其在更多领域的应用，为人类的进步做出更大的贡献。CoRL展出了11个机器人项目，揭示了本年度最热门的机器人研究领域。在这令人瞩目的展示中，有四项特别引人注目，它们展示了四足机器狗的技术发展。这些机器狗包括瑞士ANYbotics的ANYmal、杭州宇树科技的A1，以及其他两款机器狗（编号为2、7和10）。这些机器狗不仅在技术上取得了重大突破，也展示了机器人技术在现实应用中的巨大潜力。它们的研究和发展，无疑将为未来的机器人技术开辟新的道路。

每一项展示都吸引了众多观众的眼球，展现了机器人技术的无限魅力和广阔前景。CoRL的这次展示，不仅让公众更深入地了解了机器人技术的最新发展，也激发了人们对未来科技生活的无限期待。这些机器人项目的研究，无疑将为我们的生活带来更多的便利和乐趣。经过深入分析和精细调整，这篇文章得以以更流畅、更吸引人的方式呈现。在性能层面，这些机器人巧妙地融合了机载本体感受与外感受反馈，将丰富的感官信息与精确的速度指令融合到行动规划中。它们不仅能够实时、在线地适应各种未知的地形环境，展现出卓越的适应性，还能在一系列运动步态中灵活切换，以最大限度地减少能量消耗。

而它们背后的无模型强化学习，更是成为了腿式机器人运动控制器开发的领先技术。这一技术的运用，使得这些机器人在无需预设模型的情况下，通过不断试错和自我学习，逐渐掌握复杂环境下的运动技能。这种智能化、自适应的学习方式，无疑为腿式机器人的运动控制开辟了新的可能。无模型强化学习的优势在于，它能够让机器人在面对未知环境时，通过自我学习和优化，逐渐适应并适应各种复杂场景。这种强大的自适应能力，无疑为腿式机器人在实际应用中的表现提供了强大的支持。

无模型强化学习是一种智能体与环境实时互动和探索的学习方式。它直接从获得的经验数据中学习，无需拟合环境动态模型。通过这种方式，智能体能够渐近收敛，达到最优解，实现累积收益最大化或达成特定目标。具体来说，这种学习模式赋予了智能体在复杂环境中自我决策的能力，就像一只四足机器狗，不仅能顺利走出实验室，更能适应各种复杂场景，实现名副其实的“跟着感觉走”。

进一步看，在机器人感知领域，视觉和触觉项目尤其引人注目。视觉领域有两个项目，分别是第一和第三个。而在触觉领域，则有六个、八个和九个项目。这些项目的推进，将不断提升机器人的感知能力，使其更好地适应和应用在各类场景中。

无模型强化学习为机器人技术打开了新的大门，使得机器狗等智能体能更加灵活地适应环境，实现自我决策。在视觉和触觉等感知项目的推动下，机器人的应用场景将更加广泛，功能将更加全面。随着技术的不断进步，我们期待看到更多智能体在实际环境中的出色表现。在机器人技术领域，实时密集三维映射（密集SLAM）一直是核心挑战之一。这一过程中，传感器自由度位姿的估计与环境的精准三维重建都是关键难题。尽管存在多种解决方案，如RGB-D映射，但深度信息的融合并非简单从传感器读取即可实现。在这一背景下，单目摄像机因其高性价比成为主流选择。

TANDEM框架在摄像机跟踪方面展现出卓越性能，相较于其他基于学习的单目视觉里程计（VO）方法，其创新之处令人瞩目。该框架采用全新跟踪前端，依赖由密集深度预测增量构建的全局模型渲染的深度图，执行精确密集的直接图像对齐。这一设计显著提升了实时三维重建的性能。

为了预测稠密的深度图，TANDEM框架引入了级联视图聚合MVSNet (CVA-MVSNet)。这一网络能够充分利用整个活动关键帧窗口，通过分层构造具有自适应视图聚合的3D成本量，巧妙地在不同关键帧之间平衡立体基线。系统将预测的深度图融合成一致的全局图，以截断的带符号距离函数(TSDF)体素网格形式呈现，确保三维环境的精确重建。

iMAP模型是首个采用神经隐式场景表示的SLAM系统。它巧妙运用MLP技术，在毫无先验数据的情况下，实时操作中即可完成训练，构建一个密集、针对特定场景的隐式3D占用和颜色模型。这一创新，为视觉研究注入了新的活力。

针对软传感器寿命短暂、退化迅速的问题，ReSkin设计创新性地将磁传感与电子电路分离，方便未来更换接口。这一举措，无疑为软传感器的长期使用提供了强有力的支持。

尽管皮肤感知技术当前尚处于起步阶段，但研究者们已经聚焦于“指尖感应”领域。借助深度学习，我们有能力解读高分辨率的触觉数据，从而实现对手持物体的精细操控，以及轻松稳定的抓取。这一领域的进展令人充满期待。

在机械臂运动规划的研究中，模仿学习成为了今年的焦点。专家们通过模仿人类或其他生物的运动模式，为机械臂赋予了更加自然、流畅的动作。这种学习方式不仅提高了机械臂的运动效率，也为其在实际应用中的表现带来了更多可能性。ReSkin的设计与这些研究进展共同推动着智能机械领域的进步，让我们对未来充满期待。而关于最佳论文奖的重头戏，研究焦点集中在“灵巧手”领域。最佳论文奖：灵巧手

荣誉的背后，是三位卓越的大脑与无尽的智慧。来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (MIT CSAIL) 的这支团队，凭借卓越的才华和深入的研究，赢得了业界的广泛赞誉。他们是——陈涛、徐捷以及陈涛的博导Pulkit Agrawal。

陈涛与徐捷，两位青年才俊，以其独特的视角和创新的思维，在人工智能领域取得了令人瞩目的成果。他们的研究成果不仅为学术界所认可，更在实际应用中展现出巨大的潜力。而他们的导师Pulkit Agrawal，更是以深厚的学术底蕴和丰富的实践经验，引领着这支团队走向更高的荣誉。

这篇获奖论文，是他们集体智慧的结晶。每一个公式、每一个模型、每一个实验数据，都凝聚着他们的汗水与心血。他们的创新精神、严谨的态度和不懈的努力，使得这项研究成为人工智能领域的一次重要突破。

他们的成就，不仅仅是对自己的肯定，更是对麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的认可。他们为实验室赢得了荣誉，也为人工智能领域的发展做出了巨大贡献。他们的成功，激励着我们继续前进，不断探索未知的领域，为人类的未来贡献更多的智慧与力量。巧的是，陈涛与徐捷这对同年本科毕业生，都于2016年从我国顶尖学府走出，分别毕业于上海交通大学的机械工程及自动化专业和清华大学的计算机科学与技术系。如今，他们都在MIT CSAIL实验室深造，各自跟随不同领域的专家进行深入研究。陈涛师从Improbable AI实验室的Pulkit Agrawal教授，专注于机器人学习、操作和导航；而徐捷则在计算设计和制造组(CDFG)的Wojciech Matusik教授指导下，主要研究机器人仿真、设计协同优化与模拟现实。

他们的研究路径虽然各异，却在一项关于灵巧手的课题上找到了交汇点。他们在各自领域的专业背景和技能，为他们在灵巧手项目上的合作奠定了坚实的基础。陈涛的机器人学习和操作专长，使得灵巧手的动作更为精准和智能；而徐捷在机器人仿真和模拟现实方面的才能，使得灵巧手的设计更为完善和真实。他们的合作，无疑将激发出更多的创新火花，为未来的科技发展带来更多的可能性。经过与团队核心成员陈涛的深入交流，AI科技评论对近期引人注目的研究项目有了更全面的了解。该项目不仅为大家展示了一种全新的研究思路，即将强化学习与模仿学习相结合以训练灵巧手控制器，而且在实际操作中，机械手在极端情况下（如手面朝下）也能灵活转动形状各异的物体。

更值得一提的是，该灵巧手控制器具备出色的鲁棒性。即使面对未知的物体形状，它也能以高成功率完成转动任务。论文详细描述了这一技术的卓越性能：灵巧手拥有24个自由度，已经成功地重新定位了超过2000个形状各异的物体，其实用性和通用性显而易见。

对于不同形状的物体，该系统的成功率有所不同。例如，面对苹果、网球、弹珠等小型圆形物体时，其成功率接近100%。而对于勺子、螺丝刀或剪刀等复杂形状的物体，成功率也达到了约30%。尽管有所成就，但研究团队并未止步。他们意识到，成功率受物体形状影响，接下来会基于物体形状来进一步优化和训练模型，以提高操作的精准度和效率。这一进步不仅为机器人技术带来了新的突破，也为未来自动化操作提供了更广阔的视野。这个灵巧手在性能上展现出了惊人的能力。它不仅能够借助桌子平台，将物体向上和向下重定向，还能在空中进行物体的重定向，其表现已经接近人类的手部功能。

当我们谈论桌面重定向时，左边展示的是物体应该达到的姿势，而右边则是实际的定向演示。这个灵巧手能够利用桌子作为支撑，完成精准的物体重定向。

至于空中重定向，这是一个更为复杂的任务。当手掌朝下时，我们需要考虑重力的影响，确保物体能够准确地被重定向。而当我们手掌朝上，进行空中重新定向时，物体的形状复杂性会加大，但这个灵巧手依然能够应对自如。

无论是借助桌子支撑的重定向，还是在空中完全自由的重定向，这个灵巧手都表现出了其高度的灵活性和实用性。它的这些特点，使其在人机交互、机器人技术等领域具有广泛的应用前景。在灵巧手研究领域，研究者遍布国内外。当前最常用的控制器主要为真空式吸盘和平行夹爪。它们在性能上具有显著的优势和劣势。优点在于，这些控制器的抓取速度极快，且装载系统的成本相对较低。缺点也同样明显，它们的自由度有限，灵活度不够高。

陈涛以一个生动的例子进一步解释了这个现象。想象一下，如果我们的手像钳子一样，只能进行打开和闭合的动作，那么我们将很难使用日常生活中的许多工具，比如剪刀、螺丝刀等。这正是“灵巧手”研究所致力于解决的问题。这里的“灵巧手”不仅要有高效的抓取速度，更要拥有类似于人类手部的高自由度和灵活性，这样才能让我们更方便地使用各种工具，提高生活和工作的效率。这个研究领域充满了挑战和可能性，也吸引了众多研究者的关注和投入。未来家务机器人的灵巧之手

陈涛描绘了一个愿景：未来，机器人能够自如地进入我们的日常生活，帮助我们完成最基本的家务，如清理餐具、打扫厨房和客厅、整理衣物等。现实是，现有的机器人还未能具备这样的能力。这其中，一个关键的物理条件缺失是灵巧的机械手。

为何需要研究灵巧手重定向物体技术？其实这一技能在生活中有着广泛的应用。例如，我们经常会遇到的拧螺丝、拧瓶盖等动作，都可以描述为物体在手上的位移，从水平到竖直的转变。如果机器人能够通过灵巧手实现这一高频技能，那么它将能够使用更多的工具，解决大部分场景的应用问题。

从机器人面对复杂场景的应用，到灵巧末端控制器重定向的研究，这一研究转向显得自然且合理。陈涛谈到，他与导师Pulkit Agrawal的一次饭后闲聊，激发了关于灵巧手研究的灵感。随后，这一研究迅速推进，前后周期不过短短三、四个月。期间为导师新开课程做助教占据了一些时间，所以实际研究周期可能更短。

随着技术的不断进步，我们期待机器人能够更深入地融入我们的日常生活，而灵巧手的研究无疑是实现这一愿景的关键一步。陈涛及其团队的努力，让我们看到了机器人技术未来的无限可能，也让我们对机器人的未来充满了期待。在项目推进过程中，徐捷的加入为整个研究团队注入了新的活力。由于疫情的影响，无法在真实机械手上进行模拟实验成为了一大难题。研究物理仿真的徐捷迅速搭建了仿真环境，成功解决了灵巧手在仿真环境中遇到的棘手问题。

谈及灵巧手的研究方法，陈涛表示，灵巧手具有极高的自由度，若采用传统的控制理论和动力学建模方法，项目进展将受到极大挑战。灵巧手本身是一个高维度的控制系统，那么是否可以跳过建立模型这一步，直接采用无模型的强化学习来训练灵巧手完成任务呢？这是一个值得深入探索的方向。

在仿真环境的辅助下，研究者们可以更加专注于算法和策略的优化，通过不断的试验和调整，让灵巧手在虚拟环境中完成各种复杂任务。这种研究方法不仅节约了成本和时间，还降低了实际操作中的风险。

徐捷和陈涛等人的研究为我们提供了一种全新的视角，让我们看到了无模型强化学习在灵巧手控制中的巨大潜力。未来，随着技术的不断进步，我们有望看到更多创新性的研究成果，为灵巧手的应用和发展打开新的大门。经过一系列严谨的实验，他们发现了一种现象：当仅依赖物体姿态、手指关节角以及物体目标朝向的信息来训练控制器时，其学习进程显得相当缓慢，且最终的成功率并不理想。这让人们不禁思考，如何能够更有效地加速控制器的训练过程呢？

受2019年CoRL的一篇关于自动驾驶研究的论文的启发，他们意识到，虽然在最终的实际应用中，我们期望控制器能够仅依赖于物体姿态、手指关节角以及物体目标朝向等信息进行运作，但在训练阶段，我们其实可以引入更多的辅助信息来助力控制器的快速学习。这些辅助信息就像是我们为控制器提供的“训练轮”，帮助它在技能上取得突破。一旦控制器掌握了这些技能，我们就可以逐步移除这些辅助信息，让它逐渐适应更为真实、复杂的环境。

陈涛用一个生动的例子进一步解释了这一思想：在我们学习驾驶的时候，科目二的训练场地上的那些辅助线和辅助杆。这些辅助信息帮助学员快速掌握侧方停车的技巧。有了这些训练过程中的辅助信息，学员可以更快地掌握驾驶技巧，并成功地将这些技能应用到实际的驾驶环境中。同样地，控制器的训练过程也可以借助这样的思路，通过引入适当的辅助信息来加速其学习进程。在陈涛及其团队的研究中，他们采用了相似的思路。在训练过程中，他们给控制器提供了丰富的额外状态信息，如物体的速度，这些信息极大地加速了控制器的训练进程。当控制器训练完成后，研究者们面临一个挑战：如何让控制器在没有这些额外辅助信息的情况下也能正常工作。这时，他们引入了知识蒸馏或模仿学习的技术。

具体来说，他们将先前训练好的控制器视为“教师”，并以此为基础来训练第二个控制器，这个新的控制器就像“学生”一样，通过模仿“教师”的行为来学习。这种方法的运用，使得控制器的训练更加高效，同时在实际应用中的表现也更加稳定。通过这种方式，第二个控制器能够在没有额外状态信息的情况下，依然能够有效地执行任务，表现出极高的自主性。经过深入研究和不断试验，团队已经解决了灵巧手学习框架的问题，并开始模拟现实应用场景的挑战。在真实世界中，手在执行任务时会面临各种朝向，其中手掌朝下的情况尤为复杂，不仅要精确操纵物体，还需应对重力带来的挑战，防止物体脱落。

陈涛表示，现有框架在测试中发现仍然有效，但需要进一步改进。为了在每次转动物体时获得更好的效果，需要提供物体姿态和手指关节角的初始值，而非随机初始化。这些初始值应能在初始时刻使手指精准触碰到物体。由于物体形状的多样性和灵巧手的高维状态空间，通过传统方法如运动学逆解来获取这些初始值非常困难。

为了解决这个问题，他们巧妙地训练了一个控制器，该控制器能够借助桌子从下方抓取物体。在成功抓取后，控制器会自动调整到一个良好的初始姿态设定。在此基础上，团队就可以利用之前构建的框架来训练控制器，使其能够更智能地处理各种形状的物体。这一创新方法不仅提高了控制器的性能，还使其在实际应用中更加可靠和高效。经过一系列的训练，他们发现灵巧手在朝下转动物体的成功率大约在50%。尽管这个成功率对于机器来说已经相当可观，但如果与人相比，仍显得非常高。想象一下，当你闭眼时尝试用手掌朝下将一个形状不规则的物体转向特定方向，你的成功率会有多高呢？他们并未满足于现状，仍希望进一步提高这一成功率。于是，他们开始思考物体重力的影响，并决定以此为突破口。

这一思考引领了他们走向下一个提升成功率的策略：他们首先让机械手在无重力的真空环境下进行训练。当机械手学会如何转动物体后，再逐渐增加重力加速度，并对控制器进行持续训练，直至其能在正常重力环境下成功转动物体。他们称这一策略为“Gravity Curriculum”（重力课程）。

而整个项目的最终结果出乎所有人的预料：无论是机械手朝上还是朝下，他们都能成功地训练出一个控制器，使其能够在不知道物体形状的情况下，随意转动各种形状的物体。这一发现无疑为机械手的操作能力和灵活性开辟了新的天地。陈涛对未来灵巧手的研究充满期待。他认为灵巧手是机器人领域尚未被充分研究的一项课题，希望他们的努力能引起更多人对灵巧手操作的关注，并吸引更多人投入到这一领域中来，共同推动灵巧手技术的发展。

会议结束后，研究仍在进行。陈涛表示，他们计划做一些拓展工作，例如将目前在仿真器中训练好的控制器迁移到真实的机械手上。他们希望在真实的机械手上也能实现灵活操纵各种物体的目标。他还提到，如果未来有其他人能在灵巧手中加入视觉或触觉信息，使其在真实环境中的成功率更高，那将是一个令人兴奋的发展。

对于未来，这款机械手有着广泛的应用前景。它可以被转移到真实的机器人系统中，应用于物流和制造业，如物体打包、插槽装配等。它还可以被应用于家庭场景，处理各种杂物。随着灵巧手技术的不断发展，机器人将逐渐融入我们的生活，使我们的生活变得更加便捷。这是因为这两种方法都有各自的优点，结合起来可以形成强大的技术组合。无模型强化学习具有强大的自适应能力，能够在复杂环境中自主学习，而模仿学习可以从人类或其他优秀表现者的行为中学习，快速获取经验。二者的结合使得机器人能够在复杂环境中快速适应并表现出优秀的能力。

 

今年的CoRL会议带来了两大领域的研究进展：一是以无模型强化学习为核心，结合模仿学习的机器人技术；二是融合视觉、触觉等多种感知方式的机器学习系统。其中，“无模型强化学习+模仿学习”的联合应用成为了一大亮点。

究竟是何缘由，让研究者们更加重视机器人在环境中的进化成果呢？他们以不同的方式探索着机器人的进化之路。

以ANYmal机器狗为例，它在现实环境中实现了在线进化，不断地适应环境，展现出惊人的灵活性。陈涛团队的灵巧手研究则选择了一条不同的道路。他们首先在仿真环境中对机械手进行训练，通过模仿学习逐步提高其泛化能力。这一过程仿佛是让机械手先在虚拟世界里“试水”，然后再将其迁移到真实的机械手上，观察其迁移性能。

不论采用有模型的训练框架，还是无模型的训练框架，无论是在真实环境还是仿真环境中进行训练，各种方法的好坏并非绝对，而是要看它们是否适配特定的机器本体——无论是仿人机器人还是仿狗机器人等等。这是一个关于适配性与策略选择的问题。

以今年的CoRL会议上的热门话题——无模型强化学习为例，其受到广泛关注的原因是什么呢？要解答这个问题，我们首先需要理解强化学习的概念。强化学习是一种让机器通过不断试错来学习的技术。在这个过程中，没有固定的规则或模型来指导机器的行为，它必须依靠自身的经验和环境的反馈来调整策略。这种学习方式具有极高的灵活性和适应性，能够应对各种复杂和不确定的环境。无模型强化学习成为了一种非常具有潜力的技术，尤其在处理复杂任务时表现出色。

在今年的CoRL会议上，无模型强化学习受到了广泛的关注和研究。由于其高度的灵活性和适应性，它可以在各种不同的场景中实现出色的表现。由于其不需要预先定义模型，因此可以更加灵活地适应各种任务和环境变化，具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步和研究的深入，无模型强化学习将在未来的机器人技术和人工智能领域中发挥越来越重要的作用。强化学习是机器学习领域中的一种学习范式，与监督学习和无监督学习并列。其核心特点是通过与环境进行交互来学习，旨在最大化累积收益。在强化学习的算法分类中，有模型化强化学习和无模型强化学习两种。

模型化强化学习算法的核心是智能体通过与环境交互获取数据，然后利用这些数据学习和构建一个模型。这个模型被用来优化智能体的行为，使其能够更有效地应对环境中的挑战。这种算法的一个显著优点是数据利用效率极高。一旦模型被拟合出来，智能体就能够根据模型来预测和应对从未访问过的区域，极大地提高了数据的利用效果。由于模型的存在，智能体与环境之间的交互次数可以大大减少。简言之，基于模型的强化学习算法就是追求Data efficiency。

这种算法让智能体能够基于已获取的数据构建出环境的模型，进而优化其行为，使得其在面对复杂环境时能够更加智能、高效地进行决策。这种深度学习和环境交互的方式，为人工智能的发展开辟了新的道路，也让强化学习在机器学习领域中的地位日益凸显。从基于模型的强化学习算法的流程中，我们可以清晰地看到其存在的不足之处。尽管它尝试通过拟合模型来寻找最优解，但由于模型存在偏差，因此无法保证最优解的渐近收敛。

在无模型的强化学习中，智能体通过与环境的实时互动来学习并找到最优策略。由于没有预先拟合的环境模型，智能体完全依赖于与环境的交互来感知和认知环境。在陈涛的研究中，使用了高达2000个形状各异的物体进行仿真训练，这样的高交互次数使得无模型强化学习的效率相对较低，且在实际物理场景中的应用受到一定限制。

尽管如此，无模型强化学习算法具有一个引人注目的优点：渐近收敛性。这意味着，只要智能体不断地与环境进行交互，它最终将能够找到最优解。这一性质使得无模型强化学习算法在理论上具有巨大的潜力，虽然实际应用中还需面对诸多挑战。从这一点出发，我们可以探索提高训练速度的方法。为此，我们可以考虑添加更多的辅助信息，并通过知识蒸馏的方法逐步去除这些辅助信息。这个过程就像是先做加法，逐渐优化模型。

随之而来的问题是模型的泛化能力，即从仿真环境到现实环境的适应能力。机器学习的最终目标是训练出能够在特定问题上表现出强大泛化能力的模型。在这一阶段，师生模仿学习成为了一种有效的手段。通过观察和学习教师和学生的行为，模型可以更好地适应现实环境并解决现实问题。

小数据模型受到追捧的背后，也反映了近年来技术研究范式的转变。科学家们逐渐厌倦了大数据研究和繁琐的数据搬运、标记工作，因为这些任务不仅耗时耗力，而且往往模型的泛化能力并不理想。随着认知神经科学等学科的深入参与，生物进化思想在智能体迭代的研究中逐渐渗透，科学家们开始深刻认识到：机器人研究，犹如走在一条连接“机器”与“人”的桥梁上。为了真正掌握机器人技术的精髓，我们必须将其置于实际环境中进行进化，使其能够学习到人类最根本的学习范式——经验学习。

在这种背景下，研究者们开始深刻反思机器人技术与自身数据化生存的关系。这一步的跨越，是他们走出固有研究框架、拓宽视野的囹圄的重要尝试。他们开始意识到，技术的探索并非孤立存在，而是与现实生活紧密相连。

后疫情时代的机器人研究

随着疫情持续影响全球，机器人研究领域也受到了前所未有的关注。在这个特殊时期，机器人成为了众多领域的焦点，从工业到医疗，再到服务领域，它们都在发挥着重要作用。疫情的影响并非已经结束，它仍然以一种难以预料的方式影响着我们的日常生活和科技发展。

在这个时代背景下，机器人的前端研究是如何被社会环境所笼罩的呢？疫情的持续让许多应用场景的机器人需求激增。例如，在医疗领域，手术机器人成为了重要的辅助工具，它们以精准的操作和高效的性能为人类带来了福音。工业和服务领域的机器人也经历了前所未有的发展机遇。这种发展趋势背后，其实是机器人硬件市场持续增长的直接体现。更为重要的是，随着技术的不断进步，机器人的底层研发逻辑也在逐步转变。从最初的机械概念到现在的智能化、自动化和协同化方向，机器人不再仅仅是人类的工具或设备，而是成为了人类生活和工作的重要伙伴。它们不仅仅是人类感官的延伸，更是人类智慧的体现。在这一转变过程中，机器人的应用场景划分也愈发细致和多样化。从医疗手术机器臂到工业自动化生产线上的协作机器人，再到服务行业中的智能服务机器人，每一个领域都在推动着机器人技术的进步和创新。随着技术的不断迭代和市场的不断拓展，机器人的未来充满了无限的可能性和潜力。在这个充满挑战和机遇的时代，机器人研究将继续深入发展，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。后疫情时代下的机器人研究正在开启新的篇章，让我们共同期待其未来的发展吧！随着疫情的持续影响，机器人技术迎来了飞速发展的第二阶段。在这一阶段，机器人以“车”的形式再度活跃于人们的视线中，展现出卓越的组织调度能力，进一步延伸人类的活动范围。这些智能车辆被广泛应用于仓储分类、干线运输和清洁服务等领域，发挥着不可替代的作用。与此机器人技术也逐渐渗透到生活的最后一公里，越来越接近人们的日常生活环境。

随着第三阶段的到来，机器人技术不断取得突破。在研发模式上，机器人呈现出两大趋势。一方面，钢铁本体的拟人化程度不断提高，出现了越来越多的仿生机器人。这些机器人模仿生物的骨骼和外形结构，不仅在形态上更加逼真，而且在功能上也不断完善。另一方面，机器人的智力也在融合化，开始调动多种模态的信息，如视觉、听觉、触觉等，并与环境进行更加智能的交互。

当前，机器人本体控制和软件算法的快速耦合为机器人自主执行任务提供了更广阔的空间。这意味着机器人的可商业化场景正在不断扩大，涵盖了更多的领域。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器人将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类创造更多的价值。回首望去，这场非正常的疫情环境仿佛为机器人研发打造了一个特殊的空间，推动前端研发朝着多模态和环境进化的方向加速发展。众多机器人企业纷纷加入这场技术竞赛，在这个特殊阶段，它们共同为机器人技术的研发筑起了一道坚实的壁垒。这道壁垒既让机器人产业的关注焦点聚焦在“最后一公里”，又促使前端科学家们专注于提升机器人技术的实用性，加快机器人智力的升级。

技术，归根结底，是为人类服务的。而在现今社会，最后一公里的竞争已经细化到了极致，充满了无限的想象与创新空间。

据亿欧智库的预测，中国的商用服务机器人市场将迎来爆发式增长。到2025年，这一市场规模将突破1000亿元。其中，商用清洁机器人将占据主导地位，市场规模将达到约749亿元。终端配送机器人（不含室外）和讲解引导机器人也将分别达到约348亿元和62亿元的市场规模。

与工业机器人相比，服务机器人与人之间的距离更近，应用范围更广泛，商业化程度也更高。它们深入到日常生活的各个领域，从清洁、配送到讲解引导，都能见到它们的身影。这些服务机器人不仅提高了工作效率，更极大地改善了人们的生活体验。

这场技术的革新，将为人服务的精神发挥到了极致。最后一公里的竞争，也将因这些服务机器人的加入而变得更加激烈，同时充满了更多的可能性与想象力。在新冠疫情的持续影响下，即使疫情已逐渐转变为常态化，我们依然身处其后遗症的笼罩之中。产业端或许面临着前所未有的挑战，仿佛再次遭遇一堵难以逾越的墙。这些阻碍并未动摇机器人前端研究的稳固地位。

尽管挑战重重，无模型强化学习仍是研究热点。这一领域的研究者们正面临着一项重大挑战：如何提高数据利用率和学习效率。毕竟，无模型强化学习需要大量的训练样本和漫长的训练时间。这一难题的解决对于推动该领域的发展至关重要。

在机器人研究领域CoRL中，三种研究模式各自展现出独特的焦点。其中，仿生机器狗的研究聚焦于无模型强化学习在环境交互中的收敛性能。灵巧手的研究则致力于推动封装模块在机器人系统中的应用。而视觉触觉研究则是推动多模态研究的关键一环。这些研究不仅为机器人技术的进步提供了源源不断的动力，还为我们揭示了未来机器人技术可能的发展方向。

尽管疫情和产业端的挑战给研究者们带来了不小的压力，但他们依然积极应对，不断突破。无论是无模型强化学习的研究，还是CoRL中的三大研究模式，都在不断进步，为我们揭示了机器人技术的美好未来。关于明年机器人的产学研发展，以下是三大关键领域的展望。

从技术创新的层面来看，未来一年，机器人的技术将会有重大突破。无论是人工智能、机器学习还是智能感知等核心技术，都将取得显著的进步。这不仅将提升机器人的智能化水平，也将进一步推动机器人在各个领域的应用和发展。

产业应用的前景也是值得期待的一环。随着机器人技术的不断发展，其在各个产业领域的应用也将越来越广泛。从制造业、物流业到服务业，甚至是医疗健康领域，机器人的身影将越来越常见。这不仅将提高生产效率，也将改善人们的生活质量。

学术研究方面也不容忽视。随着更多的科研人员投入到机器人技术的研究中，我们将看到更多的理论创新和实践突破。这将为机器人的长期发展提供强大的理论支持和技术储备。

明年的机器人产学研发展将围绕技术创新、产业应用和学术研究这三大领域展开，这些领域的进步将共同推动机器人技术的快速发展。