从“按图索骥”到“动态推理”，研究人员提出人形机器人自主认知新方式

文章预览

当前，人形机器人已逐渐应用于情感交互、工业自动化、服务行业和研究探索等诸多领域，但不可忽视的是，其控制系统仍然依赖预设的状态机和固定策略优化，缺乏类人的认知自主能力。 例如，美国 波士顿动力 公司的 Atlas 机器人、日本 PAL 机器人公司的 Talos 机器人、美国  Agility Robotics  公司的 Digit 机器人均采用基于模型预测控制和任务特定的强化学习，其在面对复杂场景变化时，仍需依赖于静态预先设定的策略，从而难以进行自主学习和动态实时决策。 这些技术支持机器人模仿人类执行重复性任务，但其感知与执行能力不足以弥补在思维、规划和决策等高级认知能力上的缺陷。尽管部分研究探索了多模态数据融合（视觉、听觉、触觉），但由于跨模态对齐技术的局限性，人形机器人在高动态环境下的语义理解和连贯推理仍存在挑战。 那么 ………………………………