韓國機器人科學家談：“人形機器人會夢想成為人類嗎？”

人形機器人似乎正在演化成為一種獨特的形態。

關于渴望變成真人的類人玩偶的故事無處不在。匹諾曹想成為一個真正的男孩。斯皮爾伯格電影《人工智能》中的機器孩子渴望像人類兒子一樣被愛。這個故事之所以被反復講述，是因為人們認定其發展軌跡顯而易見：制造出看起來像人的東西，不斷改進它，有朝一日復制品就會變得與真品難以區分。

然而，現實中正在發生的事情比這更奇特。在 CES 2026 上，波士頓動力公司的 Atlas 展示了可以向后彎曲的手腕和可以旋轉 180 度的軀干。而在其他地方，人形機器人開始以更驚人的方式分化。有些機器人能將雙臂伸到背后自行更換電池。另一些則用反向關節的腿行走。人類的輪廓還在，但輪廓內部的運動已經完全去了別處。

這里有一個明顯的反對意見。模仿自然難道不是曾經成功過嗎？有時確實如此。壁虎腳趾的肉墊啟發了工程師發明干性粘合劑。鯊魚皮的紋理出現在競賽泳衣上。但在這兩個案例中，工程師借鑒的是底層的物理原理，而不是外形。那些試圖全盤照抄自然形態的人通常會碰壁。

幾個世紀以來，人們試圖制造像鳥類一樣撲翼飛行的撲翼機，但沒有一個成為人類飛行的可行途徑。萊特兄弟之所以能飛上天空，不是因為他們簡單模仿，而是因為他們超越了撲翼，專注于升力和控制的原理。

如果進化花費了數百萬年來精煉一種設計，為什么工程師不直接復制它呢？這個問題被帶到了韓國科學技術院（KAIST）的 Hubo 實驗室。該實驗室制造了贏得 2015 年 DARPA 機器人挑戰賽的機器人 HUBO，如今由樸海元教授領導。他團隊最近的工作展示了其研究廣度：能以每小時 12.6 公里速度沖刺的人形雙腿；能在垂直墻壁上筆直行走的四足機器人；能躍入空中翻筋斗并單腿落地的單足跳躍機器人。

模仿自然并不總是正確答案。

時速 12.6 公里的速度，一個人必須得跑起來。樸海元教授在 KAIST 的團隊制造的雙足機器人可以以此速度沖刺。它能流暢地做出類似邁克爾·杰克遜太空步的動作，也能像鴨子一樣搖搖擺擺地穿過崎嶇地形。

生物學是一個入手點。機器人專家幾十年來一直在借用自然的技巧。樸教授的機器人看起來確實像是源于這一傳統。但他的工作方式正好相反。他不是通過研究動物來制造機器人，而是挑選一個問題，然后制造一臺機器來解決它。

“如果你正在開發高速運動技術，輪子可能是一個高效的選擇，”樸教授說，“沒有必要模仿獵豹的運動。”

一輛帶輪子的汽車能跑贏獵豹。進化從未以制造最快的奔跑者為目標。它制造的是最有可能生存下來的那個。

“研究自然生物讓我們感覺到，當某個東西設計得當時，可以達到什么樣的性能水平，”樸教授說，“這在研發過程中為設定方向提供了有用的參考。”他補充道，“重要的是將自然視為一個參考點。與其直接復制它，不如將其作為想法的來源更合適。”

人形機器人面臨著同樣的問題。人體依靠肌肉、肌腱和化學能運行。機器人則依靠金屬框架、電機和電力運行。要忠實地復制人類運動，你需要人造肌肉，但在許多實際指標上，電機仍然優于市場上現有的人造肌肉。那么，為什么要強迫機器人像它所沒有的身體那樣運動，從而束縛它的能力呢？

MARVEL 是樸教授實驗室的一款四足機器人，專為更嚴酷的工作而設計。研究人員想要一種能夠在造船廠、橋梁和大型儲罐的鋼結構上自由移動的機器人。在這些地方，維修工人面臨著致命墜落的風險。

對于爬墻機器人來說，壁虎腳或昆蟲爪子聽起來可能是正確的模型。但真正的工業鋼鐵銹跡斑斑，油漆層層覆蓋，沾滿污垢。壁虎式粘附很難在這種表面上牢牢抓住沉重的設備。

相反，研究人員在 MARVEL 的腳上安裝了電永磁體。傳統的電磁鐵需要持續供電才能保持吸附。電永磁體的工作方式不同。一個短暫的電脈沖會重新排列磁體內部的磁極方向，從而打開或關閉吸力。MARVEL 的腳在大約五毫秒內就能鎖定和釋放。

磁體一旦吸附住，墻壁本身就變成了機器人的地面。三條腿保持固定，第四條腿向前邁步。MARVEL 在垂直墻壁上的移動速度為每秒 0.7 米，倒掛在天花板上時為每秒 0.5 米。其吸附力達到近 54 公斤，足以承載自身重量以及沉重的工具。

“如果你從仿生學的角度來研究造船廠機器人，你可能會得出它應該像人類工人一樣，以相同方式操作工具的結論，”樸教授說，“但歸根結底，重要的是設計一個適合工作環境和手頭任務的系統?！?/p>

僅有 AI 無法制造出完美的機器人。

設計身體只是問題的一半。AI 和強化學習已經改變了機器人學習運動的方式，但在仿真中有效的方法，仍必須在真實硬件上站得住腳。

樸教授的團隊通過強化學習來訓練他們的機器人。AI 控制機器人的身體，通過試錯來學習走路，就像蹣跚學步的幼兒一樣摔倒再爬起來。在真實硬件上這樣做成千上萬次會耗費巨量時間。因此，研究人員轉而采用仿真訓練。

在仿真環境中，樸教授的團隊同時運行同一機器人的大約 400 個副本。每個副本在不同的條件下摔倒、恢復，它們學到的所有東西都會實時匯入一個單一的 AI 網絡。時間本身也可以被壓縮。現實世界中大約一年的物理練習，在高性能計算機上大約四個小時就能完成。樸教授說，半天的強化學習就足以讓機器人學會走路。

問題在于，在仿真中訓練出來的機器人并非總能安然度過與現實的接觸。一個在屏幕上像體操運動員一樣翻滾的機器人，被放到真實的地板上后，可能瞬間失去平衡并摔倒。機器人專家將此稱為“仿真到現實的差距”。仿真無法捕捉現實世界物理的每一個細微之處，這些差異足以讓在簡單世界中學習的 AI 出錯?？s小這一差距，正是 KAIST 團隊硬件專長的用武之地。

研究人員采用的一種方法是讓真實機器人的行為更像它在仿真中的孿生兄弟。AI 難以控制物理機器人的一個主要原因是關節中的摩擦。傳統機器人使用現成的高減速比減速器來放大電機輸出。這賦予了機器人強大的力量。但同時，內部摩擦使一切變得僵硬，就像騎著被卡在高檔位的自行車。

“在減速比高的齒輪系統中，很難從外部強行轉動它，”樸教授說，“如果你連接上一個連桿，用錘子敲它，阻力會大到可能讓輪齒碎裂?！?/p>

大多數仿真都無法很好地解釋這種摩擦。一個在幾乎無摩擦的虛擬世界中學走路的人工智能，一遇到真實關節的僵硬阻力就會失去平衡。因此，樸教授的團隊制造了自己的致動器，將減速比降低到傳統水平的大約十分之一，同時提高了電機自身的輸出。這是一種準直驅設計，最初由麻省理工學院提出。硬件摩擦更少，意味著真實機器人的運動更接近仿真中的樣子。經過調整后，AI 的訓練成果得以真正繼承下來。

KAIST 團隊也從相反的方向攻克了這個難題。他們沒有讓硬件去匹配仿真，而是讓仿真去匹配硬件。由于樸教授的團隊自主設計和制造電機，他們擁有這些電機實際表現的詳細數據。

這些數據很重要。大多數仿真假設無論電機轉速多快，扭矩都保持不變。真實的電機并非如此。轉得越快，可用扭矩就越小。轉速減慢，可用扭矩反而上升。用簡化版本訓練 AI，會驅使它在硬件超限的情況下運行。樸教授的團隊將他們實際的扭矩限制曲線輸入訓練過程，因此 AI 學會了電機的能力上限在哪里，并保持在限度以下。

所有這些成果集大成者，是 KAIST 的跳躍機器人。整個機器就是一條腿。沒有手臂，沒有第二條腿來幫助恢復平衡。這種平衡問題極難解決。當時，樸教授已經讓四足機器人的行走獲得了成功。他下一步沒有轉向雙腿，而是直接選擇了單腿。因為如果算法能搞定最困難的情況，那么雙腿就不會成為問題。

KAIST Humanoid v0.5

研究人員將真實機器人的一切信息都加載到了仿真中。它質心的變化、慣量以及致動器的物理極限。在此基礎上，他們運行了幾乎與四足機器人相同的強化學習算法。AI 自己琢磨出了如何單腿保持平衡。它開始跳躍。不久之后，它就能在空中翻筋斗，每次都能干凈利落地落地。

“制造跳躍機器人證實了我們的強化學習算法和硬件設計能在廣泛的條件下應用，”樸教授說，“這為我們提供了一個機會，去探索我們的電機技術和強化學習技術如何能延伸到開發多種不同形態的機器人?！?/p>

樸教授并不認同軟件能解決一切的觀點。他見過初級研究人員花了幾天時間調試代碼，而真正的問題只是一顆松動的螺絲或一個斷裂的焊點。當機器人走不了路時，人們首先想到的是修改算法。他們調整參數，重新運行仿真，重寫控制邏輯。而真正的故障就在硬件那里擺著。再多的代碼也擰不緊螺絲。僅因為 AI 變強了，硬件知識也絕不會變得無關緊要。

“無論控制技術多么精妙，如果硬件跟不上，能實現的目標也是有極限的，”樸教授說，“在機器人研發中，控制和硬件都至關重要。不能孤立地考慮任何一個?！?/p>

人形機器人能成為我們日常生活的一部分嗎？

當下涌入人形機器人領域的資金令人咋舌。但很多技術曾看起來同樣前途無量，最終卻無果而終。本田在 ASIMO 上花費了二十多年，最后悄然將其退役。一個在展銷會上走過舞臺的機器人，與一個能在工廠車間撐過一個班次的機器人不是一回事。

樸教授的人形機器人正是為工廠車間打造的。目標負載是 25 公斤或更多。市面上大多數人形機器人的負載遠低于此。他選擇這個數字，是因為韓國目前的現狀。該國擁有全球最大的制造業之一，但勞動力正在迅速老齡化。年輕人并不排隊等著干焊接或流水線的工作。這些缺口正由年齡較大的熟練工人和外籍勞工填補，而這兩類人手都不夠。那種只能搬運輕物的機器人在這種環境下毫無用處。他的研究人員一直在研發的準直驅致動器和定制電機，正是為這類工作而生。

不過，工廠車間并非唯一可能的市場。樸教授提到了無人機。幾十年來，只有軍方和少數基礎設施巡檢員才用到它們。后來，YouTube 創作者開始需要航拍鏡頭，尋找能搭載相機飛行的東西。無人機公司推出了帶有不錯相機云臺的廉價四軸飛行器。短短幾年內，一個消費級無人機產業就圍繞著一個以前幾乎不存在的需求成長起來。樸教授認為人形機器人也可能走上同樣的道路。真正推動其普及的用途，可能是行業內還沒有任何人想到的。

最后，樸教授說：“我相信機器人應該補充人類，而不是與人類競爭。我希望機器人最終能用來豐富人們的生活，將他們解放出來，去追求更有成就感的工作?！?/p>

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