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联想Tech World 2025:戴盟首席科学家王煜详解具身智能落地——触觉感知+AI,破解机器人灵巧操作难题

2026-05-11 22:21:49来源:互联网

近日,以“让AI成为创新生产力”为主题的联想Tech World 2025创新科技大会落下帷幕。戴盟机器人联合创始人兼首席科学家王煜受邀参会并发表主题演讲,两百余位来自高校、科研机构、科技企业的产学研精英与权威专家齐聚现场,围绕具身智能的技术突破与商业化落地展开深度探讨,王煜的分享聚焦机器人灵巧操作能力构建与场景落地,为行业发展提供了务实的方向。 站在演讲台前,王煜首先抛出一个清晰判断:今年或将成为人形机器人工业应用的元年。在他看来,机器人要真正扎根工业场景,核心瓶颈在于精细操作与任务泛化能力——一旦突破这层关卡,机器人的应用边界将被大幅拓宽。以半导体和电子产品制造为例,前端工序早已实现高度自动化,但后端异形零件装配环节仍高度依赖人工。普通工人经过短期培训就能上手的工作,对现有的机器人而言却难如登天。王煜指出,要解决这一问题,机器人系统需要构建“大脑”与“小脑”协同的架构:“大脑”负责认知决策,“小脑”掌控应对多种任务的泛化操作能力,唯有如此,机器人才能真正拥有像人类一样的灵巧操作本领。 为什么机器人连拧螺丝、拧瓶盖这类简单操作都难以完成?王煜在演讲中拆解了背后的核心原因——触觉感知的缺失。当前业界普遍采用视觉-语言-动作(VLA)大模型驱动机器人操作:视觉模块帮助机器人识别环境,语言模块解读操作指令,动作模块负责将指令转化为具体动作。但王煜强调,从语言理解到精准执行的链路中,触觉感知是被忽略的关键环节。人类能轻松完成精细操作,离不开双手敏锐的触觉、力觉反馈和手指形变感知,而缺乏这些能力的机器人,不仅操作速度慢,更无法完成复杂的精细任务。 早在布局人形机器人之初,戴盟就将触觉传感器列为核心研发方向。今年4月,戴盟推出全球首款多维高分辨率高频率视触觉传感器DM-Tac W。这款传感器采用单色光图案追踪技术,成功攻克了传统视触觉传感器算力需求高、发热量大、耐用性差的痛点,还大幅降低了生产成本。目前,DM-Tac W已为夹爪等执行末端赋予类人触觉能力,应用于工业自动化、消费电子、智慧物流等多个场景。在此基础上,戴盟还开创性地将视触觉传感器厚度压缩至毫米级别,可轻松集成到五指灵巧手等执行末端中。 关于机器人的学习路径,王煜引用导师Matthew Mason的观点指出,机器人操作面临的根本挑战在于与真实世界的交互——真实世界既有物理规律可循,又充满无法完全预测的不确定性,缺乏丰富感知能力的机器人,很难应对环境变化,进而影响任务完成质量。 他还分享了行业最新动态:波士顿动力与英伟达已达成战略合作,共同开发基于人类行为建模的“大行为模型”(Large Behavior Model)。这条技术路线跳出了传统物理事件模型的框架,先通过仿真数据搭建基础模型,再引入真实数据训练优化,最后加入操作与人机交互的真实数据提升可靠性。 王煜进一步分析,当前机器人模仿学习主要有两条路径:一是依托仿真环境生成的数据训练,二是采集真实物理世界中的机器人操作数据训练。后者需要大规模高质量数据支撑,低质量数据反而会干扰学习效果。为此,戴盟专门推出穿戴式遥操作系统DM-EXton,专为机器人远程操控、数据采集及学习训练设计,能有效解决高质量数据获取的难题。 从神经科学视角出发,王煜分享了对未来机器人设计的思考。人类大脑皮层的功能分配揭示了操作能力的生物学基础——经典的感官脑皮小人模型显示,大脑皮层中负责面部和手部功能的区域占比最大,这印证了人类智慧主要服务于精细操作、语言交流和社会互动等需求。基于此,王煜认为,真正实用的机器人不必刻意模仿人类完整形态,而应聚焦核心功能需求。未来的机器人或许会长出一双高度发达的手,凭借强大的感知能力和灵巧度,完成各类精细复杂的操作任务,适配不同场景需求,真正发挥社会价值。 戴盟(深圳)机器人科技有限公司孵化于香港科技大学科研团队,在视触觉传感器、多指灵巧手设计制造、类人行为学习与泛化、含视觉触觉的感知操作大模型等前沿领域深耕多年,拥有国际一流的科研成果与技术积累,以及将产品推向全球并实现年营收数十亿的量产经验。公司专注于触觉感知与灵巧操作的颠覆式创新,致力于通过融合通用人工智能与机器人技术,研发包含视觉、触觉和语言的操作模型(VTLA),为具身智能、工业自动化、智慧物流、智能制造、实验室自动化等末端抓取领域提供创新解决方案。未来,戴盟将持续推动机器人“具身技能”与具身智能在现实世界的广泛应用,改善人类工作环境,提升生活质量,让智能机器人展现革命性的实用价值。

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