物流人形机器人：从实验室到仓库作业还有多远？

导读: 物流行业的真正梦想是拥有能够像人类员工一样适应多变环境的通用机器人，但这一愿景与现实之间的差距究竟有多大？在生成式AI带来一个又一个惊喜的同时，人形机器人成为了下一个热点。真的如大家希望的那样，具身智能的人形机器人马上就能走到实际的物流运营中吗? Meta的FAIR（人工智能研究所）在机器人泛化能力方面的前沿研究，为我们理解这一问题提供了独特视角。

曾几何时，人形机器人仅存在于科幻小说和电影中。直到最近，行业内大多数专家都认为通用目的机器人——能在任何环境中执行任何任务的机器人——仍然是遥不可及的梦想。

最近的生成式AI带来的一次又一次的惊喜，让我们觉得机器人已经拥有了人类的大脑，同时春节晚会的宇树科技的H1机器人，能够与人类和其他H1机器人进行同步编舞表演，展示了令人惊叹的协调能力和灵活性。这些机器人给劳动密集型的物流行业带来了再一次成本下降的期望。

但是最近一次Yan LeCun教授关于人工智能发展的采访中提到："当人们将人类智能称为通用智能时，这完全是胡说。我们并没有通用智能，AI极度专业化。"人类在下棋和精确计算方面相比AI"糟糕得可笑"，但任何十岁儿童都能毫无训练地完成餐桌清理和装填洗碗机等任务—这被称为"零样本学习"。

物理世界的理解能力是人类所擅长的，同时动物也展现出令人惊叹的能力。"家猫能规划复杂行动，拥有世界的因果模型，知道自己行动的后果是什么。"相比之下，尽管我们有AI系统可以通过律师资格考试、解数学问题，甚至证明定理，但真正的自动驾驶汽车和家用机器人仍遥不可及。

自动驾驶领域尤其能说明问题。"17岁的人类只需20小时练习就能学会开车，而自动驾驶公司拥有数十万小时的驾驶训练数据，我们仍没有实现5级自动驾驶。"这种对比揭示了当前AI系统在理解物理世界方面的根本局限。

Meta的研究人员正在探索一个基本问题："如何让机器人在复杂物理环境中学习执行多样化的技能？"这个问题的答案同样适用于物流环境——两者都要求机器人在不可预测的环境中处理各种物体并执行多样化任务。

物流环境的特殊挑战在于其多变性。正如Meta研究员所指出的："泛化能力的轴线在机器人领域比任何其他问题领域都要大得多。"在物流中心，这种泛化需求表现为需要适应不同仓库布局、处理从小型电子产品到不规则形状家具的各类物品，并且能够在分拣、包装、盘点等任务间无缝切换。

谷歌著名的"机械臂农场"实验——14个机器人连续运行3000小时仅为了实现可靠的抓取功能——表明数据稀缺仍然是一个严峻挑战。与互联网上可自由获取的文本数据(为大语言模型提供支持)不同，机器人学需要多模态数据，而这种数据并不普遍存在。

Meta的研究团队认为实现机器人泛化最关键的因素，数据被视为最重要的突破口。研究员指出："在Meta，我们拥有收集数据的资源和大量计算能力。所以我想大家不会感到惊讶，如果我说我们正在大力推动数据、数据、数据方面的工作。"

视觉智能与世界模型：从感知到预测的飞跃

一位经验丰富的仓库员工能够迅速识别出各种产品，知道如何抓取它们而不造成损坏，并能预测物品在搬运过程中的行为。这种能力的核心是强大的视觉智能和对世界物理运作方式的内在理解。

工视觉皮层（VC-1）项目展示了一种革命性方法，通过在多样化的视频数据上预训练视觉表征模型，为机器人提供强大的视觉基础。

"跨领域多样性，比如同时考虑操作数据集和导航数据集，比添加多个操作数据集更重要，这很有趣，"它表明，训练通用物流机器人时，不仅要专注于典型的仓储操作视频，还应该包括配送中心导航、货车装卸，甚至零售店存货管理等多样化场景。这种跨领域学习可能是实现真正通用性的关键。

VC-1项目还验证了一个重要假设：预训练的视觉表征可以通过小样本学习快速适应新任务。在实验中，研究团队使用少量示范就能训练机器人执行复杂的操作任务，如开抽屉或抓取物体。这意味着部署通用机器人系统后，可以通过几次示范就能教会它处理新产品或执行季节性任务，显著降低了适应新变化的成本。

然而，仅仅拥有视觉智能是不够的。Meta研究团队目前正将注意力转向开发世界模型——能够预测动作后果的前瞻性系统。层次化规划是世界模型的关键应用。Yan LeCun教授在访谈中举例说明："坐在纽约办公室时，我决定去巴黎，我无法规划整个行程的每毫秒肌肉控制。但在高层次上，我知道需要去机场搭乘飞机。去机场的子目标可以细分为下楼打车等更具体行动。"这种层次化思考是人类和动物的天然能力，AI系统需要通过学习世界模型掌握这样的能力。

这一观察直接关系到物流机器人的核心挑战。在仓库环境中，机器人需要处理具有不同物理特性的物品——从坚固的金属零件到易破的包装食品，从柔软的衣物到形状不规则的包装。世界模型必须准确预测与这些多样化物品的交互结果，以避免损坏产品或导致操作失败。

特别值得注意的是，Meta研究员提到了将接触信息和触觉感知整合到世界模型中的重要性。在物流环境中，这种能力尤为关键，因为许多操作任务（如判断抓取力度或感知物体滑动）依赖于精确的触觉反馈。

物流通用机器人：距离现实应用还有多远？

基于Meta/FAIR的前沿研究，我们现在可以更准确地评估物流通用机器人与现实应用之间的距离，并构想一条实用的实施路径。

视觉识别泛化能力的进展是最令人鼓舞的。Meta的VC-1项目证明，预训练的视觉表征可以通过少量示范快速适应新任务。对物流企业而言，这意味着机器人视觉系统已经接近能够识别和理解各种产品和环境的程度，无需为每种新产品或布局重新训练。然而，研究者也指出："在一些任务上，视觉表征仍然落后于最佳结果。"这表明虽然进展显著，但仍需继续改进，特别是在处理极端光照条件、遮挡和罕见物品等挑战方面。

灵巧操作与触觉反馈的整合可能是通用物流机器人面临的最大技术挑战。虽然Digit 360和DexGen等系统展示了令人印象深刻的能力，但研究人员承认："对于灵巧操作，我们都有这种直觉，即我们需要真实世界的数据...我们需要这种触觉反馈来训练强健的机器人策略。"这表明物流企业在短期内可能需要关注特定类别物品的操作能力，而不是追求通用灵巧性。

训练数据的规模与质量仍然是核心瓶颈。Meta研究人员一再强调"数据、数据、数据"的重要性。对物流企业而言，这意味着需要系统性地收集和标注各种仓库操作的数据，可能需要建立专门的数据收集基础设施。然而，与社交媒体巨头不同，大多数物流企业没有Meta那样的数据和计算资源，这可能需要行业合作或更具创新性的数据收集方法。

从实验室到仓库的实施路径需要平衡通用技能与特定任务的需求。Meta的ASC项目提供了一个有价值的模板：先在模拟中训练基础技能，然后开发高级策略来协调这些技能并适应现实世界的扰动。物流企业可以采用类似方法，首先识别可以通过模拟训练的核心技能（如导航、基本抓取），然后在实际环境中进行集成和微调。

考虑到当前技术状态，物流通用机器人的实施可能需要分阶段进行：

短期内（1-2年），物流企业应专注于增强现有自动化系统，利用预训练视觉模型改进产品识别和环境理解。这些改进可以集成到现有仓库管理系统中，提高作业准确性和适应性，而无需完全替换现有基础设施。

中期（3-5年），我们可能会看到专用与通用能力的混合系统出现。这些系统将具备处理某些物品类别和任务集合的通用能力，同时对特别复杂的操作保留人工干预。这一阶段将要求物流企业重新思考仓库布局和工作流程，以支持人机协作。

长期来看（5-10年），随着世界模型、触觉感知和多代理协作技术的成熟，真正通用的物流机器人系统可能会成为现实。这些系统将能够处理从收货到打包的完整工作流程，适应环境变化和产品更新，并与人类工作者无缝协作。

Meta研究人员的工作为物流自动化的未来提供了关键路径，通用能力建立在大规模多样化数据的基础上，提示物流企业应开始系统性收集和组织操作数据。其次，模拟环境可以显著加速开发和测试，建议企业投资于仓库的数字孪生技术。最后，人机协作将是未来的关键，机器人系统应设计为增强而非完全替代人类能力。

物流通用机器人的实现不是一蹴而就的转变，而是一个渐进的演化过程。Meta的研究表明，我们正在正确的轨道上，但仍有重要挑战需要克服。如同研究员所言："我相信我们不可能为现实世界中将会发生的一切做好机器人的准备。但我们应该尝试在尝试持续适应并使它们完全自主之前，尽可能多地给予它们知识。"