摘要：人形机器人实现双足行走这一动作其实有着很高的技术难度。要完成像人类一样的行走，需要众多伺服电机相互配合来移动重心，毕竟人的行走过程涉及到腿部各个关节以及身体重心不断地协调变化，人形机器人模仿时也得依靠多个电机来精准控制关节角度与力度，从而实现重心平稳转移。

人形机器人模仿人类行为的方式

行走功能的实现原理

人形机器人实现双足行走这一动作其实有着很高的技术难度。要完成像人类一样的行走，需要众多伺服电机相互配合来移动重心，毕竟人的行走过程涉及到腿部各个关节以及身体重心不断地协调变化，人形机器人模仿时也得依靠多个电机来精准控制关节角度与力度，从而实现重心平稳转移。

而且，对电机以及相关机械部件的要求也颇高，它们得具备足够的精度、力量和响应速度，才能确保每一步的迈出都稳定且流畅。同时，机器人还需要实时分析周围的环境，判断地面的平整度、有无障碍物等情况，进而相应地调整行走的姿态和步伐大小。

也正是因为这些复杂的技术要求，导致目前市面上能够实现双足行走的人形机器人相对较少，大多数还处于不断研发和完善的阶段，可见这一功能在技术实现层面是多么复杂且具有挑战性。

听觉功能的达成路径

人形机器人听的功能主要是依靠麦克阵列来实现的。在硬件方面，麦克风有着不同的类型，比如按指向性可分为全向麦克风、心形麦克风等。全向麦克风可以接收来自各个方向的声音，适合在需要广泛捕捉声音信息的场景使用；心形麦克风则对正前方声音接收效果较好，能一定程度上抑制周围噪音，常用于需要定向收音的情况。

而软件算法在其中同样起着关键作用，当麦克风采集到外界的声音后，软件算法会对这些声音信号进行复杂的处理，将其转化为机器人能够识别的信号，这其中涉及语音识别、语义理解等运算。例如，通过语音识别算法，机器人可以判断出采集到的声音是否是人类发出的有效语音指令，再通过语义理解算法进一步分析指令的具体含义，进而做出相应的回应动作。

视觉功能的运作机制

人形机器人看的功能是通过摄像头来实现的，摄像头本身可以说是仿生学的一种应用，模仿了人类眼睛的视觉感知功能。不过，仅仅有摄像头捕捉图像还不够，更重要的是如何分析看到的图像。

这就需要借助人工智能视觉识别算法了，它可以区分图像中的不同物体，比如分辨出图像里的是人、动物还是各种物品等。举个例子，在一些服务型人形机器人应用场景中，机器人要给人递一杯水，它通过摄像头看到周围环境的图像后，利用视觉识别算法准确找到水杯的位置、判断出人的位置以及两者之间的空间关系，从而规划出合理的行动路径去完成递水的任务，由此可见人工智能视觉识别算法在人形机器人视觉功能实现方面的重要性。

人形机器人学习新技能的原理

不同学习方式概述

人形机器人学习新技能常见的方式有多种，各有其独特的优缺点及适用场景。

首先是传统的预先编程学习方式，研发人员按照特定的任务流程和动作要求，将相应的指令代码编写好，输入到机器人的控制系统中，让机器人能够依照这些预设程序来执行动作。例如在一些工厂的生产流水线上，人形机器人可以按照预先设定好的程序，完成抓取、放置、装配等重复性的工作任务。这种方式的优点在于动作精准、稳定，只要程序编写无误，机器人就能准确无误地完成相应操作，而且在简单、固定的工作场景中效率较高。不过，其缺点也很明显，缺乏灵活性，一旦遇到预设程序之外的情况，机器人就难以做出有效应对，无法自主适应环境变化，可拓展性较差。

示教学习也是常用的一种方式，操作人员通过手动操控机器人的关节、肢体等部位，让机器人记录下这些动作轨迹和力度等参数，之后机器人便可以复现这些操作。就好比在教一个学徒一样，手把手地带着机器人去完成一些动作，像一些用于服务行业的人形机器人，服务人员可以先对其进行示教，让它学会如何端茶递水、收拾餐具等服务动作。它的优势在于能够快速让机器人掌握一些特定的实际操作技能，而且对于复杂动作的传授较为直观。但缺点是比较依赖人工示教，耗费人力和时间成本，并且每次学习新的技能都需要重新进行示教过程，效率相对有限。

还有基于机器视觉技术的示范学习方式，借助摄像头等视觉设备，让机器人观察人类或者其他示范者的动作，然后通过图像识别、分析等技术，提取关键的动作特征，并转化为自身可以执行的指令。比如在一些舞蹈教学场景中，人形机器人可以通过观察舞蹈老师的示范动作，学习舞蹈步伐和姿态。这种方式的好处是可以学习到较为自然、流畅的人类动作，且不需要太多的人工干预，能从大量的示范样本中自主学习和归纳动作模式。然而，其对视觉技术的精度要求颇高，一旦视觉识别出现误差，就可能导致学习到的动作出现偏差，而且面对复杂环境或者快速动作时，准确捕捉和分析动作信息也存在一定难度。

数据驱动学习解析

在人形机器人学习新技能的过程中，数据起着关键作用，它就像是机器人的 “知识宝库”，助力机器人不断提升性能。

一方面，真实数据与仿真数据的结合是提升机器人性能的重要手段。真实数据来源于机器人在实际环境中的各种感知和交互，例如在不同地形行走时传感器记录的地面反馈数据、与人交流时收集到的语音和表情数据等，这些真实的数据能够让机器人了解现实世界的实际情况，使其学习到的技能更贴合实际应用场景。而仿真数据则是通过计算机模拟环境生成的，在这个虚拟环境里，可以设置各种不同的条件和场景，让机器人进行大量的尝试和练习，成本低且不会对机器人造成物理损害。比如特斯拉在人形机器人的研发中，就充分利用了真实数据和仿真数据结合的方式，通过分析真实场景里机器人的行为表现以及在仿真环境里各种模拟测试的数据，来不断优化机器人的控制算法和动作策略，进而提高机器人的整体性能。

另一方面，仿真环境为机器人提供了一个安全的训练场所，极大地加快了学习进程。在现实世界中，机器人进行一些高难度动作训练或者在复杂危险环境下学习技能时，可能会面临摔倒、碰撞损坏等风险。而仿真环境则规避了这些问题，机器人可以在其中无后顾之忧地反复练习，探索各种动作的可能性。例如 “天工” 机器人的大量训练就是在虚拟世界完成的，它可以在这个安全的仿真环境里不断尝试优化动作，等到在虚拟环境中达到了较好的技能掌握程度后，再将这些技能应用到真实环境中进行验证和微调，从而更快地掌握新技能，更好地适应实际应用场景。

模仿与强化学习应用

模仿学习与强化学习在人形机器人学习新技能方面都有着重要作用，并且二者相互配合，共同提升机器人执行任务的能力。

模仿学习是通过记录人类运动数据，并将其输入到机器人的控制系统中，帮助机器人快速学习人类动作。例如 “天工” 机器人的研发团队运用动作捕捉技术来收集人类的动作数据，像人们日常的行走、抓取物品、做简单手势等动作，都可以被记录下来，然后让机器人模仿学习这些动作模式，使得机器人在运动处理上更加灵活多变，进而能够快速掌握相应的技能，提高执行任务的准确性和效率。这就好比是学生模仿老师的书写笔迹、动作姿态一样，通过对人类行为的模仿，机器人可以快速获取一些成熟、有效的动作模式，减少自己摸索的时间成本。

强化学习则借助奖励和惩罚机制，让机器人在所处环境中学习最优的行为策略。比如星动纪元联合清华大学、上海期智研究院开源的人形机器人强化学习训练框架 Humanoid-Gym，就是基于这样的原理。当机器人做出符合预期目标的动作或者行为时，就给予它一定的奖励，比如让机器人去拿取某个物品，成功拿到后给予奖励信号；而如果机器人做出了错误的动作或者未能完成任务，就给予相应的惩罚，像撞到障碍物等情况就可以视为一种惩罚反馈。通过这样不断地尝试、反馈和调整，机器人就能够逐渐学习到在各种环境下如何做出最优的行为选择，从而更好地适应不同任务场景，提升自身的适应性和自主性，实现更加复杂、精准的任务执行。

总之，模仿学习和强化学习相互协同，模仿学习为机器人提供了良好的动作基础和初始行为模式，而强化学习则进一步优化和完善这些行为，让机器人在实际应用中能够更加智能、高效地完成各种任务。

人形机器人学习新技能所需时长及影响因素

实例展示学习时长

人形机器人学习新技能所需的时长会因多种因素而有所不同，下面为大家展示一些具体案例。

斯坦福大学研究的 HumanPlus 人形机器人平台在学习新任务时，大约需要 40 个小时的人类运动数据。比如让其学习弹钢琴、回击乒乓球、折叠衣服、从仓库货架上拿物品等任务，在收集完相应时长的数据后，它便可以将学习到的策略迁移到现实世界中，进而能够自主地去执行这些相同任务，并且成功率能达到 60%-100%，基本达到商业部署的门槛，后续还有进一步提升的空间。

而美国 Figure 公司的 Figure 01 机器人展现出了令人惊叹的快速学习能力，它通过观看人类演示视频，仅需 10 小时的训练就能学会煮咖啡这一技能。而且它还具备自主纠错功能，能够自主打开咖啡机盖，放入咖啡包，按下开始按钮，一气呵成地完成整个煮咖啡过程，即便咖啡包没有放正，它也能自行调整，完全自主完成任务。

从这些不同的案例可以看出，人形机器人学习新技能在时间上的表现差异较大，有的可能需要几十小时，有的则可以在较短时间内掌握，而这背后是受多种因素共同影响的。

影响学习时长的因素

影响人形机器人学习新技能时长的因素是多方面的。

首先，技能的复杂程度起着关键作用。较为简单的技能，例如重复性的抓取、放置动作等，机器人可能通过较短时间的学习就能掌握。但像弹钢琴这类涉及到精准的手部动作配合、节奏把握以及对音乐理解等多方面要求的复杂技能，机器人就需要花费更多时间去学习，要收集大量的相关数据以及进行反复练习才能达到较好的效果。

其次，采用的学习方式不同也会使学习时长出现差异。若是采用传统的预先编程学习方式，对于已经有成熟编程方案的简单技能，机器人能快速按照预设程序执行，学习时间会较短；但面对复杂多变的任务场景，这种方式就可能不太适用，需要不断重新编程调试，反而耗费更多时间。而像示教学习依赖人工手把手传授，每次学习新技能都要重新进行整个示教流程，效率相对有限，学习周期也会拉长。基于机器视觉技术的示范学习虽然能学习较为自然流畅的人类动作，但如果视觉识别出现误差等情况，会导致学习过程受阻，延长学习时长。

再者，机器人本身的硬件配置也不容忽视。硬件性能强劲的机器人，例如其处理器运算速度快、传感器精度高、关节电机等动力部件响应灵敏等，在学习过程中无论是收集数据、分析数据还是执行动作都能更高效地完成，学习新技能所需时间自然会少一些。反之，硬件水平较低的机器人则可能在学习时较为吃力，花费更多时间。

最后，所拥有的数据量也对学习时长有影响。拥有丰富且高质量的数据作为基础，机器人能够更好地分析归纳，快速理解技能的要点。比如有大量不同场景下人类煮咖啡动作数据的机器人，在学习煮咖啡技能时就能参考更多样本，更快地掌握诀窍，而数据匮乏的机器人则可能需要花费更多时间去摸索尝试。

人形机器人模仿与学习的发展前景

技术突破带来的改变

近年来，人形机器人在模仿人类行为和学习技能方面取得了众多令人瞩目的重大技术进展，这些突破正推动着它们越来越逼真地模仿人类，并更高效地掌握新技能。

以特斯拉的 OptIMUs 机器人为例，从 2021 年 8 月公布机器人概念机开始，仅过一年，Optimus Gen-1 就于 2022 年 10 月推出，并且初步具备一定的运动能力。此后在 2023 年更是多次升级，3 月时其运动能力、感知能力得到提高，5 月运动控制能力增强，9 月视觉和感知能力进一步提升，到了 12 月，Optimus Gen-2 发布，在运动性能上实现了更快的移速，灵巧手的感知也有突破，像二指捏鸡蛋这样的精细操作都可以完成，同时还实现了轻量化，减重 10kg。如今，它已经可以模仿人类的日常行走，步态轻盈自然，去掉外壳后，内部电机、电线等构成清晰可见，但行走动作并不呆滞，拟人化特征相当高。并且，Optimus 可根据人类动作范例，进行端到端动作操控，比如可以对物体进行分类摆放，还能从一个容器中拾取物体并放入第二个容器中，机器人掌握模仿人类行为的能力后，减少了对机器人动作每一个细节的预编程，促进行业飞跃式发展。

而在中国，北京人形机器人创新中心发布的 “天工” 机器人也展现出了卓越的创新成果。它实现了全球首例纯电驱全尺寸人形机器人的 “拟人奔跑”，可以以时速 6 公里的速度稳定奔跑。这背后是研发团队采用自主研发的强化模仿学习方法，将大量人类运动数据转化为机器人的行动语言，在虚拟世界中，一台 “天工” 机器人能够在 10 个小时内完成相当于 100 天的实际训练，高效地提升了它的奔跑能力。而且 “天工” 还配备了多个视觉感知传感器、拥有每秒 550 万亿次的强大算力，以及高精度的惯性测量单元（IMU）和 3D 视觉传感器、高精度的六维力传感器，这使其对复杂环境具有更强的适应性，在行走及奔跑时更快速、更拟人，即便在盲视情况下，也能够平稳通过斜坡和楼梯，对磕绊、踏空等情况也可以做到步态的敏捷调整。

除此之外，斯坦福大学研究的 HumanPlus 人形机器人平台能够通过模仿人类动作来自主、快速掌握弹钢琴、回击乒乓球、折叠衣服、从仓库货架上拿物品等工作，并实现初步的任务泛化。其团队开发的 Shadowing 系统，能通过观察人类的行为进行模仿学习，借助强化学习在仿真环境中训练低级策略优化机器人运动策略，极大地简化了机器人的学习过程，使其能够适应更多样化的任务。研究人员指出，HumanPlus 需要大约 40 个小时的人类运动数据来学习一项新任务，然后就可以将这一策略迁移到现实世界中。

这些技术突破只是人形机器人发展浪潮中的几朵浪花，众多科技企业和科研团队都在不断努力，让人形机器人在模仿人类行为和学习技能的道路上越走越远，它们未来也将给我们的生活和各个产业带来更为深远的改变。

未来应用场景展望

随着人形机器人模仿和学习能力的不断增强，它们在未来的日常生活、服务业以及工业等不同领域都有着极为广阔的应用前景，将给人类的生活和工作带来诸多便利，同时也会产生深远的影响。

在日常生活方面，人形机器人有望成为我们的贴心助手。想象一下，早上起床后，人形机器人已经根据你的生活习惯为你准备好了早餐，它可以像美国 Figure 公司的 Figure 01 机器人那样，通过学习煮咖啡技能，为你煮好一杯香浓的咖啡，还能自主打开咖啡机盖，放入咖啡包，按下开始按钮，即便咖啡包没有放正，也能自行调整，一气呵成地完成整个煮咖啡过程。而在你出门上班后，它可以帮忙打扫房间、整理衣物，就如同斯坦福大学研究的 HumanPlus 人形机器人平台学习折叠衣服技能一样，把家里收拾得井井有条。当你下班回家，它又能陪你聊天解闷，甚至可以陪你一起做运动，比如跟着视频学习瑜伽动作，帮助你放松身心。

在服务业领域，人形机器人更是有着巨大的用武之地。在餐厅里，人形机器人可以充当服务员，快速学习如何引导顾客就座、记录菜单、端茶递水以及收拾餐具等服务动作，为顾客提供高效又周到的服务。在酒店，它们能够为客人办理入住、搬运行李，并且根据客人的需求提供各种帮助。在银行大堂，人形机器人可以完成简单对话沟通及取号等工作，还能解答一些常见的业务问题，减轻工作人员的负担。例如优必选科技的 Walker S 系列人形机器人已经可以在车厂执行智能质检任务，能稳步靠近轿车，启动探照扫描，检测准确率高达 99%，未来还将在更多的工业场景中发挥重要作用。

在工业制造方面，人形机器人的价值同样不可小觑。它们可以进入汽车、电气设备生产和零部件加工等领域，帮助人类完成那些重复繁琐或是危险性较高的工作，比如在汽车生产线上进行零部件的装配、分拣等工作，提高生产效率和质量，降低人工成本以及减少安全生产隐患。特斯拉就计划在未来让超过 1000 个 Optimus 人形机器人在其工厂帮助人类完成生产任务，这将极大地改变工业制造的模式和效率。

不过，人形机器人的广泛应用也可能带来一些影响，比如部分传统的人力岗位可能会被替代，这就需要我们提前做好应对，加强对相关人员的技能培训和转岗引导等工作。同时，随着人形机器人与人类生活的融合度越来越高，也可能会引发一些伦理道德和社会层面的思考与讨论。

来源：走进科技生活