導讀: 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練地完成餐桌清理和裝填洗碗機等任務—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)十萬小時的駕駛訓練數(shù)據(jù)，我們仍沒有實現(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測的環(huán)境中處理各種物體并執(zhí)行多樣化任務。

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域比任何其他問題領域都要大得多。"在物流中心，這種泛化需求表現(xiàn)為需要適應不同倉庫布局、處理從小型電子產品到不規(guī)則形狀家具的各類物品，并且能夠在分揀、包裝、盤點等任務間無縫切換。

谷歌著名的"機械臂農場"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：從感知到預測的飛躍

一位經驗豐富的倉庫員工能夠迅速識別出各種產品，知道如何抓取它們而不造成損壞，并能預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)上預訓練視覺表征模型，為機器人提供強大的視覺基礎。

"跨領域多樣性，比如同時考慮操作數(shù)據(jù)集和導航數(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，還應該包括配送中心導航、貨車裝卸，甚至零售店存貨管理等多樣化場景。這種跨領域學習可能是實現(xiàn)真正通用性的關鍵。

VC-1項目還驗證了一個重要假設：預訓練的視覺表征可以通過小樣本學習快速適應新任務。在實驗中，研究團隊使用少量示范就能訓練機器人執(zhí)行復雜的操作任務，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品或執(zhí)行季節(jié)性任務，顯著降低了適應新變化的成本。

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向開發(fā)世界模型——能夠預測動作后果的前瞻性系統(tǒng)。層次化規(guī)劃是世界模型的關鍵應用。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測與這些多樣化物品的交互結果，以避免損壞產品或導致操作失敗。

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，這種能力尤為關鍵，因為許多操作任務（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)實應用之間的距離，并構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，預訓練的視覺表征可以通過少量示范快速適應新任務。對物流企業(yè)而言，這意味著機器人視覺系統(tǒng)已經接近能夠識別和理解各種產品和環(huán)境的程度，無需為每種新產品或布局重新訓練。然而，研究者也指出："在一些任務上，視覺表征仍然落后于最佳結果。"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練強健的機器人策略。"這表明物流企業(yè)在短期內可能需要關注特定類別物品的操作能力，而不是追求通用靈巧性。

訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模與質量仍然是核心瓶頸。Meta研究人員一再強調"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)收集基礎設施。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：先在模擬中訓練基礎技能，然后開發(fā)高級策略來協(xié)調這些技能并適應現(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練的核心技能（如導航、基本抓?。?，然后在實際環(huán)境中進行集成和微調。

考慮到當前技術狀態(tài)，物流通用機器人的實施可能需要分階段進行：

短期內（1-2年），物流企業(yè)應專注于增強現(xiàn)有自動化系統(tǒng)，利用預訓練視覺模型改進產品識別和環(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)準確性和適應性，而無需完全替換現(xiàn)有基礎設施。

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集合的通用能力，同時對特別復雜的操作保留人工干預。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，適應環(huán)境變化和產品更新，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鍵路徑，通用能力建立在大規(guī)模多樣化數(shù)據(jù)的基礎上，提示物流企業(yè)應開始系統(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。最后，人機協(xié)作將是未來的關鍵，機器人系統(tǒng)應設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。但我們應該嘗試在嘗試持續(xù)適應并使它們完全自主之前，盡可能多地給予它們知識。"