没了遥控器，还被扔进荒野，具身智能该「断奶」了

AIGC动态1天前发布 almosthuman2014

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文章摘要

香港中文大学举办的第五届ATEC科技精英赛揭示了人形机器人在真实户外环境中的严峻挑战。离开实验室的受控环境后，机器人在定向越野、垃圾分拣等基础任务中频繁翻车，暴露出当前技术体系的根本性缺陷。阳光干扰导致视觉系统失效的案例尤为典型，深度相机在强光下无法识别透明水瓶，浇花任务中反光桌面造成点云散射，这些现象印证了环境适应性仍是重大障碍。

感知系统的局限性直接影响了操作能力。移动任务仅涉及”站稳+迈步”的固定变量，而操作任务需要应对透明材质、反光表面、形变物体等复杂物理特性，当前机器人的触觉反馈几乎为零。赛事中设置的玩具香蕉分拣任务，正是为了测试对软性物体的操控能力。值得注意的是，两支采用传统视觉+几何路线的四足机器人队伍表现突出，说明在特定场景下，经过极致优化的经典算法仍具优势。

决策系统面临更严峻的考验。长链任务如”找水壶→接水→浇花”的完整流程，暴露出机器人”20岁身体，3岁智商”的现状。当任务链出现异常中断时，系统缺乏自主恢复能力。吊桥穿越环节中50厘米间隙的挑战尤其具有启示性——仅有极少数机器人能完成”评估环境→使用工具→改造地形”的高阶决策，大多数仍停留在基础运动层面。

硬件与算法的协同问题同样显著。参赛队伍普遍采用”大模型+小模型”架构，但异构算力的集成导致功耗激增、延迟升高。浙江大学队伍使用三台计算机协同工作仍感算力不足，反映出算法需求与硬件承载力的矛盾。自主机器人系统专家Jorge Dias指出，专用芯片和轻量化模型是突破该瓶颈的关键路径。

赛事中四足机器人完成500米全自主定向越野的突破，标志着移动能力已取得实质性进展。香港工程院院士刘云辉提出的三大能力框架中，”能走”已初步实现，但”能操作”和”能改造环境”仍待突破。双足机器人由于重心高等物理限制，面临更陡峭的技术曲线。赛事设计者刻意设置的真实环境障碍，正是为了暴露技术短板，推动行业攻克核心难题。正如蚂蚁集团技术战略负责人所言，从数据认知到环境交互的跨越，将是下一代人工智能必须突破的关键维度。