当一位花费数十年构建人形机器人的机器人学先驱建议你与任何全尺寸行走机器人保持至少九英尺距离时，你或许应该认真听取这个建议。
"我的建议是，人们不要走近全尺寸行走机器人3米以内，"Rodney Brooks在他上周发布的题为《当今人形机器人为何无法学习灵巧操作》的技术文章中写道。"直到有人开发出更安全的双足行走机器人版本，即使靠近甚至接触也安全，否则我们不会看到人形机器人在有人类活动的区域获得部署认证。"
Brooks是麻省理工学院荣誉教授，联合创立了iRobot（以Roomba扫地机器人闻名）和Rethink Robotics公司。他认为，投入巨资发展人形机器人的公司正在追逐一个昂贵的幻想。除其他未解决的问题外，他警告说，当今的双足人形机器人在行走时，由于维持平衡而产生的巨大动能，从根本上对附近的人类构成安全威胁。如果机器人摔倒或其肢体撞击到人，这种储存的能量可能导致严重伤害。
触觉感知：机器人灵巧操作的关键
除了故障危险外，Brooks还质疑当前普遍认为人形机器人将通过观看人类执行任务的视频来学习灵巧操作并很快取代人类工人的观点。这是一种常见的机器人AI训练技术，我们过去曾报道过。Brooks并非认为这样的机器人不可能实现，而是它们可能比大多数人想象的要遥远得多。
在科技世界的某些领域，由于AI的快速进步，机器人炒作已达到狂热程度。特斯拉CEO埃隆·马斯克曾声称，公司的Optimus机器人可能创造3万亿美元的营收，而Figure CEO Brett Adcock则设想人形机器人在劳动力中执行数百万项任务。
然而，硬件比软件难得多。与在虚拟世界中运行的软件不同，物理定律是无情且不可改变的，而安全地与物理世界互动需要大量的感官输入。自1970年代以来一直从事机器人操作研究的Brooks认为，这些公司忽略了灵巧操作的基本要素：触觉。
Brooks论点的核心在于像特斯拉和Figure这样的公司如何训练他们的机器人。两家公司都公开表示他们采用纯视觉方法，让工人佩戴相机设备记录折叠衬衫或拾取物体等任务。然后将这些数据输入AI模型，这些模型可以在新情境中模仿动作的变体。特斯拉最近已从动作捕捉服和远程操作转向基于视频的方法，工人佩戴配备五个摄像头的头盔和背包。Figure的"Project Go-Big"计划同样依赖于直接从他们所谓的"日常人类视频"中转移知识。
除了来自真实人类执行任务的视频捕捉外，一些机器人AI模型还使用物理空间的模拟进行训练，这些模拟存在类似的局限性。
Brooks认为，这些方法忽略了数十年的研究，这些研究表明人类的灵巧操作依赖于一个极其复杂的触觉感知系统。他引用了于默奥大学Roland Johansson实验室的研究，显示当一个人的指尖被麻醉时，拿起并点燃火柴的七秒钟任务会延长到近30秒的摸索。人类手部大约有17,000个机械感受器，仅每个指尖就有1,000个。哈佛大学David Ginty实验室的最新研究确定了15个参与触觉感知的神经元家族，可检测从轻微压痕到振动再到皮肤拉伸的各种感觉。这是当前机器人系统尚无法捕捉或模拟的大量感官信息。
机器人摔倒的物理学原理
除了灵巧操作问题外，还有一个更直接的安全隐患。当前的人形机器人使用强大的电机和一种称为零力矩点(zero moment point)的几十年-old算法来维持平衡，即在检测到不稳定时向系统注入大量能量。这种方法在大多数情况下足以保持它们直立，但它创造了Brooks所描述的与人类接近的根本性不兼容。
物理学的尺度定律使全尺寸人形机器人的危险性呈指数级增长。Brooks说，当你将机器人的尺寸增大一倍时，其质量会增加八倍。这意味着一个摔倒的全尺寸人形机器人具有半尺寸版本八倍的动能。如果在摔倒过程中，那个快速加速的金属腿遇到路径上的任何物体，撞击可能导致严重伤害。
在帖子中，Brooks回忆几年前在一次Agility Robotics Digit人形机器人摔倒时，他"靠得太近"。自那以后，他再也不敢接近行走的机器人。Brooks指出，即使在人形公司的宣传视频中，除非被家具隔开，否则人类也从未被 shown 靠近移动的人形机器人，即使这样，机器人也只是最小限度地挪动。
这个安全问题不仅限于意外摔倒。为了让人形机器人实现其在医疗和工厂环境中的承诺角色，它们需要在与人共享的区域获得操作认证。在世界上大多数地区现有的安全标准下，当前的行走机制使这种认证几乎不可能实现。
人形机器人的未来：超越双足设计
Brooks预测，15年内，确实会有许多被称为"人形"的机器人执行各种任务。但具有讽刺意味的是，它们将与当今的双足机器人大相径庭。它们将拥有轮子而不是脚，可变数量的手臂，以及与人类眼睛毫无相似之处的专用传感器。一些机器人会在手中或从躯干中部向下安装摄像头。"人形"的定义将会转变，就像"飞行汽车"现在意味着电动直升机而非具备道路能力的飞机，"自动驾驶汽车"意味着配备远程人类监控的车辆而非真正自主的系统。
Brooks认为，当前投入巨资强迫当今僵化的纯视觉人形机器人学习灵巧操作的资金将 largely 消失。学术研究人员在整合触觉反馈的系统方面取得了更大进展，例如麻省理工学院使用手套在人类操作员和机器人手之间传递感觉的方法。但即使这些进步仍然与实现人类灵巧操作所需的全面触觉感知相去甚远。
人形机器人Apollo。图片来源：Google
结语：机器人发展的现实与挑战
如今，很少有人整天待在人形机器人附近，但Brooks的3米规则作为来自一位构建这些机器人数十年的专家的实用警示，预示着未来的挑战。宣传视频与可部署现实之间的差距仍然很大，这不仅以年为单位衡量，还体现在物理、感知和安全等基本未解决的问题上。
人形机器人技术正处于发展的关键阶段，尽管AI能力突飞猛进，但物理世界的限制和安全考量仍然构成了重大挑战。Brooks的警告提醒我们，在追求更先进机器人技术的过程中，安全性和实用性不应被忽视。未来的机器人发展可能需要超越当前对人形形态的执着，转向更适合特定任务的多样化设计，同时整合更全面的感知系统，特别是触觉反馈，以实现真正的灵巧操作能力。
