UC伯克利重磅突破：人形机器人学会用洗碗机，AI全身协同成关键

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人形机器人落地的“两大拦路虎”

尽管大模型和LLM赋予了机器人更强的大脑，但在实际操作层面，人形机器人要走出实验室仍面临巨大挑战。长期以来，两个核心难题限制了机器人的应用能力：

首先是全身协同的复杂性与数据获取的困难。像操作洗碗机这样的任务，要求机器人必须同时协调头部（视觉定位）、双手（精细操作）和双腿（移动平衡）。传统的“遥操作”需要专业人员同时控制数十个关节，不仅难度极大，而且难以收集到高质量的“教学数据”。没有足够好的数据喂养，人工智能自然难以学会流畅的动作。

其次是动作灵活性与反应速度的矛盾。人类在拿盘子时有多种姿势（如托举或扣抓），这种“动作多样性”是机器人模仿的难点。传统的“行为克隆”技术往往导致动作僵硬，一旦环境微变就会失败；而基于“扩散策略”的方法虽然灵活，但计算延迟高，导致机器人反应迟钝，经常错过最佳操作时机。

破局之道：模块化教学与智能决策

为了解决上述痛点，伯克利团队并未采用复杂的单一控制策略，而是打出了一套“组合拳”：

1. 模块化简化教学，降低数据门槛：团队将复杂的全身控制拆解为手眼协调、手部抓握、手臂跟踪和全向移动四个“傻瓜式”模块。操作员只需使用VR手柄即可轻松控制机器人，普通人10分钟就能上手。这种设计极大地降低了操作门槛，使得收集大量高质量的AI训练数据成为可能，相当于给机器人请了一位高效的“私教”。

2. Choice Policy算法：让机器人学会“选择”：这是本次研究的核心算法创新。不同于传统的一板一眼，Choice Policy机制让机器人一次性生成多个可行的动作方案（例如抓盘子的三种不同角度），然后通过训练好的模型实时打分，瞬间选出最优解。这种机制完美复刻了人类“快速思考、择优而行”的决策过程，既保留了动作的多样性，又保证了毫秒级的反应速度。

软硬结合：高性能硬件支撑AI落地

算法的成功离不开强大的硬件载体。研究中使用了具备超高自由度的全尺寸双足人形机器人，其硬件特性为AI算法的落地提供了关键支撑。

手眼协调：机器人头部搭载的高清RGB+深度相机与手部模块紧密配合，实现了“眼到手到”。数据显示，在没有手眼协调机制时，洗碗机卡槽极易被遮挡，导致任务失败；而引入该机制后，机器人能实时调整视角，确保操作精准。

全向移动与平衡：面对擦白板这类需要“边走边干”的任务，机器人的腿部自由度和内置的姿态控制器发挥了重要作用，使其能在移动中像人类一样自动调整重心，保持操作的稳定性。

实验数据：碾压传统方案的实战表现

在真实的厨房和办公场景测试中，新方案展现出了压倒性的优势。

在核心的“洗碗机装载”任务中，机器人需要完成滑动盘子、抓取、手递手、插入卡槽等一系列复杂动作。实验结果显示，在引入手眼协调和Choice Policy后，机器人的抓取成功率达到100%，最难的“插入卡槽”环节成功率也高达70%。相比之下，传统的“行为克隆”和“扩散策略”因视野遮挡或延迟问题，成功率仅为50%甚至更低。

在进阶的“擦白板”任务中，Choice Policy方案在抓取、行走和擦拭环节的成功率均达到了传统方法的两倍，充分证明了其在移动操作任务中的鲁棒性。

结论与展望

UC伯克利的这项研究，通过“模块化遥操作（数据收集）+ Choice Policy（算法学习）”的范式，为人形机器人的通用化应用提供了一套可复制的解决方案。它证明了机器人不仅需要强大的大模型作为大脑，更需要高效的身体控制策略来应对真实世界的复杂性。

随着技术的进一步成熟，我们有理由相信，人形机器人将不再局限于实验室或特定的工业场景。它们将真正具备AGI的雏形，走进千家万户，帮助我们处理繁琐的日常家务。想要了解更多关于人工智能、ChatGPT、Claude以及AI变现的最新动态，请持续关注 AIGC.BAR，我们为您提供最前沿的AI新闻与深度解析。