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导读

人形机器人领域的发展面临着多重挑战，包括运动控制、人工智能融合和数据获取等。专家赵明国认为，未来机器人应结合人工智能发展，提高技术水平。此外，他还强调仿生学在人形机器人中的应用，建议工程师把握最基本的机理，实现更接近生物系统的控制。赵明国指出，人形机器人的应用场景包括工厂、养老和家庭服务等领域，但目前尚缺乏明确的应用场景。

改写内容

人形机器人领域的挑战与前景

人形机器人领域正面临诸多挑战，包括运动控制、人工智能融合和数据获取等。专家赵明国表示，未来机器人应结合人工智能发展，提高技术水平。他强调，仿生学在人形机器人中的应用至关重要，建议工程师把握最基本的机理，实现更接近生物系统的控制。

应用场景与技术融合

赵明国指出，人形机器人可以在工厂、养老和家庭服务等领域发挥作用，但目前缺乏明确的应用场景。为了推动人形机器人的发展，他建议大型企业和国家队攻克技术难题，组建合适的团队，逐步实现工业应用场景。

运动控制与智能融合

赵明国教授在机器人控制领域有二十多年的经验，他认为当前人形机器人领域呈现出多元化的态势，这既是一种机遇，也潜藏着方向迷失的风险。他认为“智能人形机器人”不应只是“智能”和“人形机器人”的简单叠加，而应是一个全新的研究主题和技术范畴，需要机器人学和人工智能两个领域更深层次的融合。

运动控制与人工智能的结合

赵明国教授强调，单纯依赖“大脑”解决运动控制问题并不合理。人类的运动控制是一个复杂的多层次系统，涉及多个层面。因此，需要深入研究生物系统的运动控制机理，重新思考机器人控制系统的架构，并探索更有效的学习和优化方法。

技术路线的选择

赵明国教授主张技术的先进性并不等同于实用性，只有与时代需求和经济发展相匹配的技术，才能真正落地生根。例如，维纳控制论中的很多思想因为过于超前而未能对早期的计算机和人工智能起到重大推动作用。因此，选择合适的技术路线至关重要。

当前技术进展

当前人形机器人领域的发展可以比作春秋战国时期，存在多个主流的技术路线，但更多呈现出百花齐放的局面。赵明国教授认为，将人工智能与人形机器人深度融合，需要创造出一个全新的事物。他提倡“具身智能”这一概念，希望机器人能够展现出行为层面的智能，不仅能行走，还能在复杂环境中完成任务。

双足运动控制难点

赵明国教授在仿人机器人双足步态控制领域有丰富的经验，认为目前该领域面临的主要技术瓶颈包括数据获取和仿真技术的不足。他指出，目前的仿真技术虽然能够支持大部分运动学和动力学的仿真，但对于视觉和其他传感器的仿真仍需改进。此外，小规模数据集的获取也是一个挑战。

数据获取与技术发展趋势

2024年初引发广泛关注的Mobile ALOHA项目，通过遥操作获取真实场景数据，直接解决了数据对齐和许多中间环节的技术问题。此外，利用积累的大量视频资源也是一种可能的方向，但目前机器的能力还无法像人类那样从视频中学习。未来，随着研究的深入，相信会出现许多新的技术手段，最终能够直接利用视频数据。

总结

赵明国教授认为，人形机器人未来的发展需要克服多个挑战，包括技术融合、应用场景拓展和数据获取等方面。通过技术的不断进步和创新，有望实现更智能、更实用的人形机器人。