导读：

在2023年的世界机器人大会上，姚期智，这位2000年图灵奖得主、中国科学院院士及清华大学交叉信息研究院院长，分享了他对人工智能领域未来的展望。他强调，为了实现真正意义上的通用人工智能（AGI），实体机器人应具备与真实物理世界互动的能力，从而为产业带来实质性的价值提升。

科技新闻：

姚期智指出，当前具身机器人面临四大挑战：

1. 底层控制难度：机器人难以像大型语言模型那样实现自顶向下的控制策略，需要逐步开发底层控制能力。

2. 计算能力瓶颈：即使是先进的模型如谷歌的Robotics Transformer，其计算能力仍然无法满足机器人控制的实际需求。

3. 多模态融合问题：如何将机器人各种传感器的感知信息整合，形成一致的行动策略，是亟待解决的难题。

4. 数据安全与隐私：随着机器人收集数据量的增加，数据安全和隐私保护成为不容忽视的议题。

具身智能体设计与进展：

• 理想身体形态：姚期智认为，人形机器人是最理想的具身智能体形态，因其能更好地适应人类环境。

• 清华大学交叉信息研究院：该机构的多位教授在具身智能领域取得进展，包括人形机器人“小星”和“小星MAX”的开发。

• 身体部分：人形机器人的设计重点在于提供全面的传感器和执行器，以支持复杂的任务执行。

• 小脑体现：通过优化机器人运动控制算法，实现高效的路径规划和动态响应。

• 强化学习应用：利用强化学习提升机器人的适应性和学习效率，特别是在复杂环境下的表现。

• 触觉与视觉：研究高质量的触觉传感器和视觉处理能力，以增强机器人的感知和交互能力。

• 大脑功能：借鉴大语言模型，探索自动化任务规划与执行的机制，提高机器人自主决策能力。

展望与挑战：

• 构建通用模型：开发能够直接控制底层硬件的具身AI模型，是实现高效机器人控制的关键。

• 计算能力提升：提高机器人的计算速度和处理能力，以适应更复杂的任务需求。

• 多模态集成：优化多传感器数据的融合，提升机器人的决策精度和适应性。

• 数据安全与伦理：加强数据安全措施，确保机器人系统在收集、处理和存储数据时遵守法律法规和伦理准则。

结论：

姚期智的分享揭示了具身机器人领域的前沿进展与未来挑战，强调了从理论研究到实际应用的多层次需求。随着技术的不断进步，我们有望见证机器人在更多领域发挥重要作用，为社会创造更大价值。