導(dǎo)讀: 物流行業(yè)的真正夢想是擁有能夠像人類員工一樣適應(yīng)多變環(huán)境的通用機器人，但這一愿景與現(xiàn)實之間的差距究竟有多大？在生成式AI帶來一個又一個驚喜的同時，人形機器人成為了下一個熱點。真的如大家希望的那樣，具身智能的人形機器人馬上就能走到實際的物流運營中嗎? Meta的FAIR（人工智能研究所）在機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特視角。

曾幾何時，人形機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)專家都認為通用目的機器人——能在任何環(huán)境中執(zhí)行任何任務(wù)的機器人——仍然是遙不可及的夢想。

最近的生成式AI帶來的一次又一次的驚喜，讓我們覺得機器人已經(jīng)擁有了人類的大腦，同時春節(jié)晚會的宇樹科技的H1機器人，能夠與人類和其他H1機器人進行同步編舞表演，展示了令人驚嘆的協(xié)調(diào)能力和靈活性。這些機器人給勞動密集型的物流行業(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："當人們將人類智能稱為通用智能時，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等任務(wù)—這被稱為"零樣本學習"。

物理世界的理解能力是人類所擅長的，同時動物也展現(xiàn)出令人驚嘆的能力。"家貓能規(guī)劃復(fù)雜行動，擁有世界的因果模型，知道自己行動的后果是什么。"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)學問題，甚至證明定理，但真正的自動駕駛汽車和家用機器人仍遙不可及。

自動駕駛領(lǐng)域尤其能說明問題。"17歲的人類只需20小時練習就能學會開車，而自動駕駛公司擁有數(shù)十萬小時的駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們?nèi)詻]有實現(xiàn)5級自動駕駛。"這種對比揭示了當前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基本問題："如何讓機器人在復(fù)雜物理環(huán)境中學習執(zhí)行多樣化的技能？"這個問題的答案同樣適用于物流環(huán)境——兩者都要求機器人在不可預(yù)測的環(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、盤點等任務(wù)間無縫切換。

谷歌著名的"機械臂農(nóng)場"實驗——14個機器人連續(xù)運行3000小時僅為了實現(xiàn)可靠的抓取功能——表明數(shù)據(jù)稀缺仍然是一個嚴峻挑戰(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，機器人學需要多模態(tài)數(shù)據(jù)，而這種數(shù)據(jù)并不普遍存在。

Meta的研究團隊認為實現(xiàn)機器人泛化最關(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)的資源和大量計算能力。所以我想大家不會感到驚訝，如果我說我們正在大力推動數(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)測的飛躍

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

工視覺皮層（VC-1）項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，為機器人提供強大的視覺基礎(chǔ)。

"跨領(lǐng)域多樣性，比如同時考慮操作數(shù)據(jù)集和導(dǎo)航數(shù)據(jù)集，比添加多個操作數(shù)據(jù)集更重要，這很有趣，"它表明，訓(xùn)練通用物流機器人時，不僅要專注于典型的倉儲操作視頻，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景。這種跨領(lǐng)域?qū)W習可能是實現(xiàn)真正通用性的關(guān)鍵。

VC-1項目還驗證了一個重要假設(shè)：預(yù)訓(xùn)練的視覺表征可以通過小樣本學習快速適應(yīng)新任務(wù)。在實驗中，研究團隊使用少量示范就能訓(xùn)練機器人執(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器人系統(tǒng)后，可以通過幾次示范就能教會它處理新產(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研究團隊目前正將注意力轉(zhuǎn)向開發(fā)世界模型——能夠預(yù)測動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，我決定去巴黎，我無法規(guī)劃整個行程的每毫秒肌肉控制。但在高層次上，我知道需要去機場搭乘飛機。去機場的子目標可以細分為下樓打車等更具體行動。"這種層次化思考是人類和動物的天然能力，AI系統(tǒng)需要通過學習世界模型掌握這樣的能力。

這一觀察直接關(guān)系到物流機器人的核心挑戰(zhàn)。在倉庫環(huán)境中，機器人需要處理具有不同物理特性的物品——從堅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。世界模型必須準確預(yù)測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，因為許多操作任務(wù)（如判斷抓取力度或感知物體滑動）依賴于精確的觸覺反饋。

物流通用機器人：距離現(xiàn)實應(yīng)用還有多遠？

基于Meta/FAIR的前沿研究，我們現(xiàn)在可以更準確地評估物流通用機器人與現(xiàn)實應(yīng)用之間的距離，并構(gòu)想一條實用的實施路徑。

視覺識別泛化能力的進展是最令人鼓舞的。Meta的VC-1項目證明，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)。對物流企業(yè)而言，這意味著機器人視覺系統(tǒng)已經(jīng)接近能夠識別和理解各種產(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。"這表明雖然進展顯著，但仍需繼續(xù)改進，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："對于靈巧操作，我們都有這種直覺，即我們需要真實世界的數(shù)據(jù)...我們需要這種觸覺反饋來訓(xùn)練強健的機器人策略。"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研究人員一再強調(diào)"數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)"的重要性。對物流企業(yè)而言，這意味著需要系統(tǒng)性地收集和標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。

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

考慮到當前技術(shù)狀態(tài)，物流通用機器人的實施可能需要分階段進行：

短期內(nèi)（1-2年），物流企業(yè)應(yīng)專注于增強現(xiàn)有自動化系統(tǒng)，利用預(yù)訓(xùn)練視覺模型改進產(chǎn)品識別和環(huán)境理解。這些改進可以集成到現(xiàn)有倉庫管理系統(tǒng)中，提高作業(yè)準確性和適應(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，同時對特別復(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，以支持人機協(xié)作。

長期來看（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，真正通用的物流機器人系統(tǒng)可能會成為現(xiàn)實。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)和測試，建議企業(yè)投資于倉庫的數(shù)字孿生技術(shù)。最后，人機協(xié)作將是未來的關(guān)鍵，機器人系統(tǒng)應(yīng)設(shè)計為增強而非完全替代人類能力。

物流通用機器人的實現(xiàn)不是一蹴而就的轉(zhuǎn)變，而是一個漸進的演化過程。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)實世界中將會發(fā)生的一切做好機器人的準備。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。"