在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的最新研究中，一种名为神经雅可比场（Neural Jacobian Fields，NJF）的创新系统正在重新定义机器人控制的未来。这项技术突破使得机器人能够仅通过视觉观察来学习和控制自身的运动，无需依赖传统的传感器或预编程模型。这项研究成果于2025年6月25日发表在《自然》杂志上，为机器人领域带来了革命性的变革。
NJF：机器人控制的新范式
传统的机器人控制方法通常依赖于精确的数学模型和复杂的传感器阵列。然而，对于软体机器人或形状不规则的机器人来说，构建精确的数字孪生模型变得异常困难。NJF的出现颠覆了这一传统模式，它赋予机器人一种“身体自我意识”，使它们能够通过观察来学习自身的运动规律。
CSAIL电气工程与计算机科学博士生、该研究的主要负责人Sizhe Lester Li表示：“这项工作标志着从编程机器人到教导机器人的转变。未来，我们设想只需向机器人展示如何做，就能让它自主学习如何实现目标。”
技术原理：视觉驱动的自主学习
NJF的核心在于一个神经网络，该网络能够捕捉机器人身体的两个关键方面：三维几何结构以及对控制输入的敏感度。该系统建立在神经辐射场（NeRF）的基础上，NeRF是一种通过将空间坐标映射到颜色和密度值来从图像重建3D场景的技术。NJF通过学习机器人形状的同时，还学习雅可比场来扩展这种方法。雅可比场是一个函数，用于预测机器人身体上的任何点如何响应电机命令而移动。
为了训练模型，机器人执行随机运动，同时多台摄像机记录结果。无需人工监督或事先了解机器人的结构，系统只需通过观察即可推断控制信号和运动之间的关系。训练完成后，机器人仅需一个单目摄像头即可进行实时闭环控制，运行频率约为12赫兹。这使其能够持续观察自身、进行规划并做出响应。对于软体机器人而言，NJF比许多基于物理的模拟器更可行，因为后者通常计算量太大而无法实时使用。
NJF的优势与潜力
NJF系统的优势在于其能够将建模与硬件设计分离，从而显著扩展了机器人设计的空间。在软体机器人和仿生机器人中，设计者通常会嵌入传感器或加固结构，以使建模可行。NJF消除了这种限制，设计者可以自由探索非常规、不受约束的形态，而不必担心以后是否能够对其进行建模或控制。
该系统已在多种机器人类型中得到验证。研究团队在能够进行捏取和抓取的充气软体机器人手、刚性Allegro机械手、3D打印机器人手臂，甚至是没有嵌入式传感器的旋转平台上测试了NJF。在每种情况下，该系统仅通过视觉和随机运动就学会了机器人的形状及其对控制信号的响应。
研究人员认为，NJF的潜力远不止于实验室。配备NJF的机器人有朝一日可以在农业任务中执行厘米级的定位精度，在没有复杂传感器阵列的建筑工地中操作，或者在传统方法失效的动态环境中导航。
应用前景展望
- 农业领域：NJF技术可以帮助机器人更精确地执行农作物种植、采摘和管理等任务，提高农业生产效率。
- 建筑行业：在建筑工地上，机器人可以利用NJF技术在复杂和动态的环境中安全地进行搬运、组装等工作，减少人为失误。
- 物流仓储：NJF可以提升机器人在仓库中导航和操作的效率，实现更快速、准确的货物分拣和搬运。
- 医疗领域：软体机器人可以利用NJF技术进行微创手术，提高手术的精确性和安全性。
- 家庭服务：家用机器人可以利用NJF技术更好地理解和适应家庭环境，提供更智能化的服务。
突破传统：软体机器人的新机遇
数十年来，机器人技术一直倾向于刚性、易于建模的机器，例如工厂中的工业手臂，因为它们的属性简化了控制。但是，该领域一直在朝着可以更流畅地适应现实世界的软体仿生机器人发展。缺点是这些机器人更难建模。
Vincent Sitzmann教授指出，NJF的目标是降低机器人技术的门槛，使其更经济、更适应性强，并为更多人所用。视觉是一种弹性的传感器，为机器人在混乱、非结构化环境中（从农场到建筑工地）运行打开了大门，而无需昂贵的基础设施。
团队合作与未来发展方向
这项研究汇集了Sitzmann实验室的计算机视觉和自监督学习工作，以及Rus实验室在软体机器人方面的专业知识。研究团队正在探索改进泛化、处理遮挡以及扩展模型在更长的空间和时间范围内进行推理的能力的新方法。
Daniela Rus教授表示，通过视觉反馈学习，这些系统可以开发出自身运动和动力学的内部模型，从而在传统的定位方法失效的情况下实现灵活的自监督操作。未来的研究方向包括：
- 多机器人协同：将NJF技术应用于多机器人协同作业，实现更复杂的任务。
- 环境适应性：提高NJF在不同环境下的适应能力，使机器人能够在更广泛的场景中应用。
- 人机协作：研究如何将NJF技术与人类的直觉相结合，实现更自然的人机协作。
结论与展望
NJF的出现为机器人控制领域带来了革命性的变革，它不仅降低了机器人开发的门槛，还为软体机器人和仿生机器人的发展开辟了新的道路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的机器人将更加智能化、自主化，并在各个领域发挥更大的作用。NJF技术不仅是一种控制方法，更是一种理念的转变，它预示着机器人将从被动执行指令的工具，转变为能够主动感知、学习和适应环境的智能伙伴。这种转变将深刻影响我们的生活和工作方式，为人类社会带来前所未有的机遇和挑战。
随着NJF技术的不断成熟和完善，我们可以期待在不久的将来，看到更多的机器人能够像人类一样，通过视觉来感知世界、理解环境，并自主地完成各种复杂的任务。这将极大地提高生产效率、改善生活质量，并推动人类社会向更加智能化的方向发展。
NJF的意义不仅在于其技术上的突破，更在于其对机器人发展方向的启示。它提醒我们，在追求更强大、更智能的机器人的道路上，不应仅仅关注硬件的提升，更应重视软件和算法的创新。只有软硬件协同发展，才能真正实现机器人的智能化，使其更好地服务于人类社会。
总之，神经雅可比场（NJF）是一项具有里程碑意义的创新技术，它为机器人控制领域带来了新的范式。随着研究的深入和应用的推广，NJF有望在农业、建筑、医疗、物流等各个领域发挥重要作用，推动机器人技术的发展，并为人类社会创造更加美好的未来。
