導(dǎo)讀: 物流行業(yè)的真正夢(mèng)想是擁有能夠像人類員工一樣適應(yīng)多變環(huán)境的通用機(jī)器人，但這一愿景與現(xiàn)實(shí)之間的差距究竟有多大？在生成式AI帶來一個(gè)又一個(gè)驚喜的同時(shí)，人形機(jī)器人成為了下一個(gè)熱點(diǎn)。真的如大家希望的那樣，具身智能的人形機(jī)器人馬上就能走到實(shí)際的物流運(yùn)營(yíng)中嗎? Meta的FAIR（人工智能研究所）在機(jī)器人泛化能力方面的前沿研究，為我們理解這一問題提供了獨(dú)特視角。

曾幾何時(shí)，人形機(jī)器人僅存在于科幻小說和電影中。直到最近，行業(yè)內(nèi)大多數(shù)專家都認(rèn)為通用目的機(jī)器人——能在任何環(huán)境中執(zhí)行任何任務(wù)的機(jī)器人——仍然是遙不可及的夢(mèng)想。

最近的生成式AI帶來的一次又一次的驚喜，讓我們覺得機(jī)器人已經(jīng)擁有了人類的大腦，同時(shí)春節(jié)晚會(huì)的宇樹科技的H1機(jī)器人，能夠與人類和其他H1機(jī)器人進(jìn)行同步編舞表演，展示了令人驚嘆的協(xié)調(diào)能力和靈活性。這些機(jī)器人給勞動(dòng)密集型的物流行業(yè)帶來了再一次成本下降的期望。

但是最近一次Yan LeCun教授關(guān)于人工智能發(fā)展的采訪中提到："當(dāng)人們將人類智能稱為通用智能時(shí)，這完全是胡說。我們并沒有通用智能，AI極度專業(yè)化。"人類在下棋和精確計(jì)算方面相比AI"糟糕得可笑"，但任何十歲兒童都能毫無訓(xùn)練地完成餐桌清理和裝填洗碗機(jī)等任務(wù)—這被稱為"零樣本學(xué)習(xí)"。

物理世界的理解能力是人類所擅長(zhǎng)的，同時(shí)動(dòng)物也展現(xiàn)出令人驚嘆的能力。"家貓能規(guī)劃復(fù)雜行動(dòng)，擁有世界的因果模型，知道自己行動(dòng)的后果是什么。"相比之下，盡管我們有AI系統(tǒng)可以通過律師資格考試、解數(shù)學(xué)問題，甚至證明定理，但真正的自動(dòng)駕駛汽車和家用機(jī)器人仍遙不可及。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域尤其能說明問題。"17歲的人類只需20小時(shí)練習(xí)就能學(xué)會(huì)開車，而自動(dòng)駕駛公司擁有數(shù)十萬小時(shí)的駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們?nèi)詻]有實(shí)現(xiàn)5級(jí)自動(dòng)駕駛。"這種對(duì)比揭示了當(dāng)前AI系統(tǒng)在理解物理世界方面的根本局限。

Meta的研究人員正在探索一個(gè)基本問題："如何讓機(jī)器人在復(fù)雜物理環(huán)境中學(xué)習(xí)執(zhí)行多樣化的技能？"這個(gè)問題的答案同樣適用于物流環(huán)境——兩者都要求機(jī)器人在不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中處理各種物體并執(zhí)行多樣化任務(wù)。

物流環(huán)境的特殊挑戰(zhàn)在于其多變性。正如Meta研究員所指出的："泛化能力的軸線在機(jī)器人領(lǐng)域比任何其他問題領(lǐng)域都要大得多。"在物流中心，這種泛化需求表現(xiàn)為需要適應(yīng)不同倉庫布局、處理從小型電子產(chǎn)品到不規(guī)則形狀家具的各類物品，并且能夠在分揀、包裝、盤點(diǎn)等任務(wù)間無縫切換。

谷歌著名的"機(jī)械臂農(nóng)場(chǎng)"實(shí)驗(yàn)——14個(gè)機(jī)器人連續(xù)運(yùn)行3000小時(shí)僅為了實(shí)現(xiàn)可靠的抓取功能——表明數(shù)據(jù)稀缺仍然是一個(gè)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。與互聯(lián)網(wǎng)上可自由獲取的文本數(shù)據(jù)(為大語言模型提供支持)不同，機(jī)器人學(xué)需要多模態(tài)數(shù)據(jù)，而這種數(shù)據(jù)并不普遍存在。

Meta的研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人泛化最關(guān)鍵的因素，數(shù)據(jù)被視為最重要的突破口。研究員指出："在Meta，我們擁有收集數(shù)據(jù)的資源和大量計(jì)算能力。所以我想大家不會(huì)感到驚訝，如果我說我們正在大力推動(dòng)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)方面的工作。"

視覺智能與世界模型：從感知到預(yù)測(cè)的飛躍

一位經(jīng)驗(yàn)豐富的倉庫員工能夠迅速識(shí)別出各種產(chǎn)品，知道如何抓取它們而不造成損壞，并能預(yù)測(cè)物品在搬運(yùn)過程中的行為。這種能力的核心是強(qiáng)大的視覺智能和對(duì)世界物理運(yùn)作方式的內(nèi)在理解。

工視覺皮層（VC-1）項(xiàng)目展示了一種革命性方法，通過在多樣化的視頻數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練視覺表征模型，為機(jī)器人提供強(qiáng)大的視覺基礎(chǔ)。

"跨領(lǐng)域多樣性，比如同時(shí)考慮操作數(shù)據(jù)集和導(dǎo)航數(shù)據(jù)集，比添加多個(gè)操作數(shù)據(jù)集更重要，這很有趣，"它表明，訓(xùn)練通用物流機(jī)器人時(shí)，不僅要專注于典型的倉儲(chǔ)操作視頻，還應(yīng)該包括配送中心導(dǎo)航、貨車裝卸，甚至零售店存貨管理等多樣化場(chǎng)景。這種跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)可能是實(shí)現(xiàn)真正通用性的關(guān)鍵。

VC-1項(xiàng)目還驗(yàn)證了一個(gè)重要假設(shè)：預(yù)訓(xùn)練的視覺表征可以通過小樣本學(xué)習(xí)快速適應(yīng)新任務(wù)。在實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)使用少量示范就能訓(xùn)練機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù)，如開抽屜或抓取物體。這意味著部署通用機(jī)器人系統(tǒng)后，可以通過幾次示范就能教會(huì)它處理新產(chǎn)品或執(zhí)行季節(jié)性任務(wù)，顯著降低了適應(yīng)新變化的成本。

然而，僅僅擁有視覺智能是不夠的。Meta研究團(tuán)隊(duì)目前正將注意力轉(zhuǎn)向開發(fā)世界模型——能夠預(yù)測(cè)動(dòng)作后果的前瞻性系統(tǒng)。層次化規(guī)劃是世界模型的關(guān)鍵應(yīng)用。Yan LeCun教授在訪談中舉例說明："坐在紐約辦公室時(shí)，我決定去巴黎，我無法規(guī)劃整個(gè)行程的每毫秒肌肉控制。但在高層次上，我知道需要去機(jī)場(chǎng)搭乘飛機(jī)。去機(jī)場(chǎng)的子目標(biāo)可以細(xì)分為下樓打車等更具體行動(dòng)。"這種層次化思考是人類和動(dòng)物的天然能力，AI系統(tǒng)需要通過學(xué)習(xí)世界模型掌握這樣的能力。

這一觀察直接關(guān)系到物流機(jī)器人的核心挑戰(zhàn)。在倉庫環(huán)境中，機(jī)器人需要處理具有不同物理特性的物品——從堅(jiān)固的金屬零件到易破的包裝食品，從柔軟的衣物到形狀不規(guī)則的包裝。世界模型必須準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與這些多樣化物品的交互結(jié)果，以避免損壞產(chǎn)品或?qū)е虏僮魇　?/p>

特別值得注意的是，Meta研究員提到了將接觸信息和觸覺感知整合到世界模型中的重要性。在物流環(huán)境中，這種能力尤為關(guān)鍵，因?yàn)樵S多操作任務(wù)（如判斷抓取力度或感知物體滑動(dòng)）依賴于精確的觸覺反饋。

物流通用機(jī)器人：距離現(xiàn)實(shí)應(yīng)用還有多遠(yuǎn)？

基于Meta/FAIR的前沿研究，我們現(xiàn)在可以更準(zhǔn)確地評(píng)估物流通用機(jī)器人與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用之間的距離，并構(gòu)想一條實(shí)用的實(shí)施路徑。

視覺識(shí)別泛化能力的進(jìn)展是最令人鼓舞的。Meta的VC-1項(xiàng)目證明，預(yù)訓(xùn)練的視覺表征可以通過少量示范快速適應(yīng)新任務(wù)。對(duì)物流企業(yè)而言，這意味著機(jī)器人視覺系統(tǒng)已經(jīng)接近能夠識(shí)別和理解各種產(chǎn)品和環(huán)境的程度，無需為每種新產(chǎn)品或布局重新訓(xùn)練。然而，研究者也指出："在一些任務(wù)上，視覺表征仍然落后于最佳結(jié)果。"這表明雖然進(jìn)展顯著，但仍需繼續(xù)改進(jìn)，特別是在處理極端光照條件、遮擋和罕見物品等挑戰(zhàn)方面。

靈巧操作與觸覺反饋的整合可能是通用物流機(jī)器人面臨的最大技術(shù)挑戰(zhàn)。雖然Digit 360和DexGen等系統(tǒng)展示了令人印象深刻的能力，但研究人員承認(rèn)："對(duì)于靈巧操作，我們都有這種直覺，即我們需要真實(shí)世界的數(shù)據(jù)...我們需要這種觸覺反饋來訓(xùn)練強(qiáng)健的機(jī)器人策略。"這表明物流企業(yè)在短期內(nèi)可能需要關(guān)注特定類別物品的操作能力，而不是追求通用靈巧性。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模與質(zhì)量仍然是核心瓶頸。Meta研究人員一再?gòu)?qiáng)調(diào)"數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)"的重要性。對(duì)物流企業(yè)而言，這意味著需要系統(tǒng)性地收集和標(biāo)注各種倉庫操作的數(shù)據(jù)，可能需要建立專門的數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)設(shè)施。然而，與社交媒體巨頭不同，大多數(shù)物流企業(yè)沒有Meta那樣的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，這可能需要行業(yè)合作或更具創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)收集方法。

從實(shí)驗(yàn)室到倉庫的實(shí)施路徑需要平衡通用技能與特定任務(wù)的需求。Meta的ASC項(xiàng)目提供了一個(gè)有價(jià)值的模板：先在模擬中訓(xùn)練基礎(chǔ)技能，然后開發(fā)高級(jí)策略來協(xié)調(diào)這些技能并適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的擾動(dòng)。物流企業(yè)可以采用類似方法，首先識(shí)別可以通過模擬訓(xùn)練的核心技能（如導(dǎo)航、基本抓?。?，然后在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行集成和微調(diào)。

考慮到當(dāng)前技術(shù)狀態(tài)，物流通用機(jī)器人的實(shí)施可能需要分階段進(jìn)行：

短期內(nèi)（1-2年），物流企業(yè)應(yīng)專注于增強(qiáng)現(xiàn)有自動(dòng)化系統(tǒng)，利用預(yù)訓(xùn)練視覺模型改進(jìn)產(chǎn)品識(shí)別和環(huán)境理解。這些改進(jìn)可以集成到現(xiàn)有倉庫管理系統(tǒng)中，提高作業(yè)準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，而無需完全替換現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施。

中期（3-5年），我們可能會(huì)看到專用與通用能力的混合系統(tǒng)出現(xiàn)。這些系統(tǒng)將具備處理某些物品類別和任務(wù)集合的通用能力，同時(shí)對(duì)特別復(fù)雜的操作保留人工干預(yù)。這一階段將要求物流企業(yè)重新思考倉庫布局和工作流程，以支持人機(jī)協(xié)作。

長(zhǎng)期來看（5-10年），隨著世界模型、觸覺感知和多代理協(xié)作技術(shù)的成熟，真正通用的物流機(jī)器人系統(tǒng)可能會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。這些系統(tǒng)將能夠處理從收貨到打包的完整工作流程，適應(yīng)環(huán)境變化和產(chǎn)品更新，并與人類工作者無縫協(xié)作。

Meta研究人員的工作為物流自動(dòng)化的未來提供了關(guān)鍵路徑，通用能力建立在大規(guī)模多樣化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提示物流企業(yè)應(yīng)開始系統(tǒng)性收集和組織操作數(shù)據(jù)。其次，模擬環(huán)境可以顯著加速開發(fā)和測(cè)試，建議企業(yè)投資于倉庫的數(shù)字孿生技術(shù)。最后，人機(jī)協(xié)作將是未來的關(guān)鍵，機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)設(shè)計(jì)為增強(qiáng)而非完全替代人類能力。

物流通用機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)不是一蹴而就的轉(zhuǎn)變，而是一個(gè)漸進(jìn)的演化過程。Meta的研究表明，我們正在正確的軌道上，但仍有重要挑戰(zhàn)需要克服。如同研究員所言："我相信我們不可能為現(xiàn)實(shí)世界中將會(huì)發(fā)生的一切做好機(jī)器人的準(zhǔn)備。但我們應(yīng)該嘗試在嘗試持續(xù)適應(yīng)并使它們完全自主之前，盡可能多地給予它們知識(shí)。"