无需编程和传感器，MIT新AI模仿人类学习逻辑颠覆行业

今日新闻 2025年08月12日 19:22 0 aa

你有没有想过，未来的机器人或许能像婴儿学翻身那样，通过观察自己的动作就能掌握控制身体的诀窍？麻省理工学院（MIT）最新研发的人工智能系统，正在将这个想象变成现实——它仅凭摄像头观察机器人的随机动作，就能精准操控机械臂、柔性机器人等多种设备，全程无需物理传感器，更不用复杂编程。

像孩子学动作一样：AI的"观察式学习"逻辑

人类婴儿学抓握时，从不会先看说明书，而是在挥动手臂的过程中慢慢摸清"用力"与"移动"的关系。MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究团队正是受此启发，让AI复刻了这种自然学习模式。

研究人员先用普通摄像头拍摄机器人的随机动作：可能是机械臂的随意转动，也可能是柔性机器人的扭曲伸缩。AI通过分析这些视频，自动构建出动态3D模型，计算出"哪个部件受哪个马达控制"、"用力多大能移动到指定位置"等关键信息。这个被称为"视觉-运动雅可比场"的过程，就像给AI装上了"机械直觉"，让它不用依赖传感器数据，也能理解机器人的"身体构造"。

数学桥梁破解控制难题：雅可比场的隐形力量

"视觉-运动雅可比场"听起来复杂，本质上是AI搭建的一座"数学桥梁"——一头连着机器人的可见位置，另一头连着控制它移动的指令。比如当AI想让机械臂够到某个物体时，这个模型能瞬间算出：需要驱动哪几个关节、转动多少角度才能实现目标。

更厉害的是，它不挑机器人"长相"。无论是硬邦邦的多关节机械臂，还是软乎乎、能钻进狭小空间的柔性机器人，AI只要对着不同角度的视频观察几小时，就能构建出专属控制模型。这种普适性，恰恰打破了传统机器人控制技术"一个机型一套方案"的局限。

碾压传统方法：遮挡、干扰都不怕

过去，机器人要实现精准控制，要么得在身体上装满传感器，要么得花数周时间进行专项训练，成本高还不灵活。一旦遇到部件被遮挡（比如机械臂被箱子挡住一部分）或光线变化等情况，传统系统很可能直接"罢工"。

但MIT的这个AI却展现出了强大的抗干扰能力。在测试中，即使研究人员故意遮挡机器人的部分结构，或在镜头前放置障碍物，AI仍能通过剩余可见信息重建出可靠的3D控制模型，精度远超传统方法。博士生李思哲（Sizhe Lester Li）解释："它就像个在玩积木的孩子，就算看不到所有零件，也能凭经验猜到怎么拼。"

从工厂到太空：机器人要"自学成才"了

这项技术正在悄悄改写机器人的应用规则。在物流仓库，机械臂不用工程师逐个编程，看几小时同事工作就能学会分拣；在农业大棚，柔性机器人观察几次藤蔓缠绕，就能自己调整动作采摘果实；甚至在太空，探测器或许能通过拍摄自身运动，快速适应无重力环境下的操作。

更关键的是，它让机器人变得"平易近人"。不需要昂贵的传感器，一台普通摄像头加几小时学习，就能让机器拥有自主适应能力。正如研究团队所说："未来的机器人不会再是必须严格遵循指令的'机器'，它们会像生物一样，在观察和尝试中学会生存。"

当AI开始像人类一样"看"世界、学动作，机器人时代或许真的要迎来一场温柔的革命——不是机器越来越像冰冷的程序，而是它们开始拥有像生命般的适应力与学习欲。