阿克汉机器人推出全身智能系统以协调人形机器人动作

位于上海的 Archon Robotics 已展示其首个全身智能系统，该系统能协调人形机器人进行动作，并理解其任务。该系统将高级任务规划与全身协调动作相连接，使机器人能在现实环境中执行复杂任务。演示中展示了多个热门人形模型，其执行的任务包括拾取物体、上下楼梯、清理桌面、操作洗碗机及整理冰箱。

该公司表示，其方法利用人类数据进行预训练，并使用实际机器人数据进行后训练，展示的全过程演示能自主运行，并以正常速度进行。

全身智能系统的运作原理

Archon 的全身智能框架旨在帮助人形机器人将任务指令转化为协调的物理动作。该公司希望开发通用的人工智能模型，结合任务理解、动作规划、平衡及精确执行，适用于不同的人形平台。这种方法结合了大规模人类全身数据进行预训练，并利用实际机器人的演示进行后训练。首次展示中，人形机器人执行了拾取物体、上下楼梯、清理桌面、操作洗碗机及整理冰箱等任务。Archon 的框架旨在协调机器人的整个身体，而不是将各种动作视为孤立的指令。

其演示突出了两个组件，S1 和 S0，这两者处理过程中的不同方面。S1 处理与任务相关的信息并支持行为决策，而 S0 则专注于全身动作控制，包括协调、稳定性及精确执行。

Archon 将 S0 描述为类似小脑的功能，将目标转化为可执行的动作，同时保持物理稳定性。该公司的七月技术博客描述了一个更广泛的四层架构，还包括任务规划和动作生成。然而，首个视频专注于 S1 和 S0，而未说明这是否代表对先前描述框架的更改。Archon 通过结合人类演示和从实际机器人收集的数据来开发其模型。人类全身数据提供动作的示例，而实际机器人数据则有助于将学到的能力适应实际硬件的机械和控制要求。

该公司透露，其数据平台在中国多个城市收集人类演示数据，这些数据经过自动检查、人工抽查及标注样本的审查后再进行训练。

演示中的机器人协作

该过程还结合了 DAgger 修正数据，帮助模型学习如何在需要调整行动时作出反应。这些演示显示机器人能够纠正错误并恢复任务，补充了成功执行的示例。这种方法旨在发展可迁移的物理技能，而非仅仅依赖已完成任务的演示。然而，Archon 尚未披露其数据集的大小或发布定量结果，以显示模型在不熟悉情况下迁移学习技能的有效性。视频中展示了 AGIBOT A3、Booster T2 人形机器人和改装的 Unitree G1 机器人。

某个片段展示了多台机器人在共享的厨房和餐厅中同时执行不同的活动，这些任务涉及处理清洁设备、操作家居物品以及与厨房电器互动。

这些活动需要协调的弯曲、伸展、平衡及物体操作。不同平台展示了 Archon 在多种硬件配置下的工作。然而，视频未显示所有机器人是否使用相同的模型权重或协作作为一个团队。Archon 指出，其全过程演示能自主运行，并以正常速度进行。关于 S0 和 DAgger 训练过程的解释片段包括遥控操作，区分自主执行和用于开发及完善系统的演示。首个视频概述了该公司将基于人工智能的任务理解与协调的人形运动相结合的方法。

然而，并未报告任务完成率、人类干预的频率或跨机器平台的对比结果。专家表示，这些测量将有助于确立该框架的可靠性，并显示其能力在不熟悉任务和环境中的迁移效果。

全身智能系统的潜在影响

Archon Robotics 的全身智能系统展示了人形机器人在执行复杂任务方面的潜力，尤其是在日常生活环境中。这一系统不仅能够理解任务指令，还能将其转化为协调的动作，这对于未来的家居自动化和服务型机器人具有重要意义。尽管目前尚未提供关键的性能数据，专家认为这些数据对于评估系统的可靠性和有效性至关重要。随着技术的进步，这类系统有望在多个行业中发挥更大作用。