华人团队突破机器人盲区！视觉传感器全拆除，传统机器人面临淘汰

抖音推荐 2025年10月07日 19:37 2 cc

知道ai发展的厉害，但不知道它这么厉害。

现在机器人，哪怕“看不见”，也能去干活。

什么跨越障碍、跳跃障碍物等动作，根本不在话下。

而在看了亚马逊FAR团队的新技术，才知道大家以前对机器人的误解有多深！

最近亚马逊的FAR团队亮出了个叫OmniRetarget的技术，直接打破了大家对机器人的固有印象。

以前机器人干活，总得靠摄像头、激光雷达这些“眼睛”认路辨物。

可这技术让它们仅凭自身感知，就能把复杂任务干得有模有样。

说通俗点，OmniRetarget就像给机器人装了个超级大脑。

它会先把机器人、要搬的东西、脚下的地形之间的空间关系、接触情况都摸得清。

生成一套超详细的“动作参考手册”。

不管是搬椅子时怎么抓才稳，还是爬平台时脚该踩哪，这套“手册”里都写得明明白白。

而且它跟以前的技术不一样，能把人类示范时的动作细节全保留下来。

就算换个机器人型号、换个地形，也能灵活调整动作轨迹，不会像以前那样换个环境就傻眼。

更厉害的是，它还会用强化学习琢磨，把那些动作参考变成机器人真能做到的实际动作。

就算从电脑仿真环境换到真实场景，也不用重新教，直接就能上手。

之前实验里，搭载这技术的宇树G1机器人，就完整完成了30秒的复杂任务：

先搬椅子，再爬平台，中间还翻了个身，全程没出一点错，那灵活性看得人直呼比人都稳。

这技术最牛的地方在于“打破依赖”，以前机器人离了“眼睛”就寸步难行。

现在就算在没信号、看不清的环境里，也能干活。

以后在仓库角落、地下车库这些复杂场景，机器人的用处肯定更大。

机器人技术再升维

搞出这么厉害的技术，亚马逊的FAR团队可不是一般的厉害。

这个团队2025年才在旧金山和西雅图成立，一出手就瞄准了机器人领域的核心难题：

要让机器人既有高级的推理能力，又能把底层动作控制得精准到位，最终还要用到亚马逊现有的机器人系统里。

比如仓库里的分拣机器人、配送机器人，都可能用上它们的技术。

而且这个团队的配置堪称豪华，领头的全是伯克利大学的知名学者。

比如Pieter Abbeel，他不光是伯克利机器人学习实验室的主任，

还是伯克利AI研究实验室的联合主任，在机器人学习领域算是大佬级人物；

还有Peter Chen、Rocky Duan、Tianhao Zhang这些专家，每一个拿出来都是行业里能扛事的角色。

他们研究的方向也很全面，从机器人怎么“感知世界”，到怎么控制身体动作。

再到用强化学习让机器人越用越聪明，几乎覆盖了机器人技术的关键环节。

其实从亚马逊组建这个团队就能看出来，现在科技巨头都在盯着机器人技术的下一代突破。

以前机器人更多是重复干活，比如流水线组装、固定路线配送。

可FAR团队想做的，是让机器人变得更智能灵活。

能自己判断情况，能应对突发状况。

以后不管是仓库里的复杂分拣，还是家里的家政服务。

甚至是危险环境里的救援，机器人都能顶上去。

FAR团队的目标不只是改进机器人，更是想给整个机器人升维。

让机器人从工具变成更懂需求、更会应变的帮手。

随着他们的研究推进，说不定再过几年，我们身边的机器人就会变得又聪明又灵活，真正融入日常生活和工作里。

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