港產具身智能④/港科大比亞迪具身智能聯合實驗室 建自主學習體系 機械人升級 破解運動關節協調難題
香港積極建設國際創科中心，全力布局人工智能與機械人產業，各大高校持續深耕具身智能前沿研發。香港科技大學去年7月與比亞迪成立具身智能聯合實驗室，通過高校的基礎研究成果，結合企業的工程落地驗證、場地測試情況等前線應用反饋，聯合攻關數據驅動型機械人大模型技術，推動機械人從實驗室演示走向產業真實落地。
聯合實驗室主任、科大工學院行政總監譚平教授日前接受《大公報》專訪表示，實驗室首年研發已取得三大階段性重大突破：即人形機械人高動態運動技術、穿戴式多模態人體行為數據採集系統及4S店商業服務機械人。其中，譚平教授主導的人形機械人高動態運動技術，便是在與人類打籃球的過程中，同步採集人球互動4D時空數據，成功攻克「人體動作映射至機械人異構關節」核心難題。目前，實驗室首階段八大研究課題已有五項順利結題，餘下三項將於今年底收官，第二年全新研發項目亦已進入規劃階段。\大公報記者 盛德文（文） 麥潤田（圖）
「相信未來2、3年內，機械人將可實現穿針引線、摺紙飛機等高難度的精細操作，技術瓶頸將逐步被攻克，並走向各種真實場景應用。」譚平表示，傳統機械人受制於預設程式，只能執行固定動作、無法跨場景泛化，難以適應現代產業靈活生產需求。聯合實驗室核心使命，就是透過校企深度融合，建立可自主學習、高泛化性的新一代具身智能技術體系，「讓機械人透過模仿與自主學習，在複雜真實場景裏獨立完成各類作業任務」。
機械人打波動作流暢絲滑
實驗室成立首年實現三大階段性重大突破。其中，譚平團隊以籃球互動為研究載體，採集人球互動4D時空數據。大公報記者在科大的聯合實驗室，見到這款約1.3米高的機械人正和科大研究團隊人員互相拋擲籃球，機械人熟練運球、傳球，身手矯健，動作流暢絲滑，失手時更會迅速作出救球動作。譚平介紹，該項技術一來成功攻克「人體動作映射至機械人異構關節」核心難題，「因為機械人和人關節結構很多方面是不一樣的，如何把它遷移過去，完成同樣的技能，是蠻有挑戰的。」譚教授續指，技術二來解決了過去機械人無法精準模仿人類高動態、高協調肢體交互的短板，後續拓展到工廠需要肢體協調、精密物件互動的工業場景。
擬優化汽車服務場景定制
第二項突破是穿戴式多模態人體行為數據採集系統。設備整合頭戴全景相機與慣性感測器，輕便易攜、適配真實作業環境，可完整記錄人體姿態、移動軌跡、操作細節等全量行為數據，將工人日常作業轉化為高品質訓練素材，徹底解決業界機器人訓練數據稀缺、學習效率低下的痛點；第三項成果為4S店商業服務機械人，針對汽車服務場景優化定制，使機械人可獨立完成製作簡單飲品、小食等點單任務，同時亦相信比亞迪在該項目上有許多專業的資源。譚平並透露，團隊與比亞迪的最初合作框架是涵蓋自動駕駛領域，惟去年因企業年度內部需求調整，未有立項相關課題。但港科大相關技術儲備充足，產業端如有需求可隨時重啟合作。
譚平表示，未來實驗室將重點攻關三大核心技術：一是優化無侵入式穿戴數據採集設備，實現工人無感作業、不影響生產效率，高精度採集4D結構化作業數據，搭建高品質訓練數據庫；二是研發泛化型世界模型，讓機械人掌握通用作業邏輯，面對全新物件與場景可自主推理生成動作，無需逐場景編程；三是建構全鏈路複雜任務體系，整合對話交互、多動作串聯、突發狀況調整，支援複雜場景下全流程自主作業。
聚焦工業製造商業服務
技術落地將聚焦兩大核心場景：工業智能製造方面，以機械人替代高重複、高強度的裝配與物料轉運工序，提升工廠自動化水平；線下商業服務方面，覆蓋汽車4S店、餐飲零售等場景，實現接待、落單、配送全流程智能服務，全面提升產業營運效率，推動香港具身智能科研成果穩步走向產業大規模落地。「我們非常期待落地應用的這一天，但整個研究它還是需要循序漸進的，有一個過程。」譚平說：「我希望我們在未來兩三年的樣子能有一些階段性的產出，落到產線上去。」
