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从物理模拟器和世界模型中学习具身智能

news 2025/9/2 14:53:16

IR-L0：基础执行级别：
特点：完全非智能、程序驱动的属性，专注于执行高度重复、机械化、确定性的任务，如工业焊接和固定路径的物料搬运。完全依赖预定义的程序指令或实时遥操作，缺乏环境感知、状态反馈或自主决策能力。
技术要求：高精度伺服电机和刚性机械结构，基于PLC或MCU的运动控制器；极其有限的感知能力，通常涉及限位开关、编码器等；主要基于预定义脚本、动作序列或遥操作的控制算法，没有实时反馈环路；与人类的交互非常有限，或者仅限于简单的按钮/遥操作。
IR-L1：程序化响应级别：
特点：具有有限的基于规则的反应能力，能够执行预定义的任务序列，如清洁机器人和接待机器人。利用基本传感器（如红外、超声波和压力传感器）触发特定的行为模式。不能处理复杂或不可预见的事件，只能在规则明确的封闭任务环境中表现出操作稳定性。
技术要求：集成了基本传感器（红外、超声波、压力）与适度增强的处理器能力；能够检测障碍物、边界和简单的人类运动；基于规则引擎和有限状态机（FSM），辅以基本的SLAM或随机游走算法。
IR-L2：基础感知与适应性级别：（原先自己做的机器人就是这种）
特点：引入了初步的环境意识和自主能力，能够在动态环境中执行任务，如服务机器人能够根据语音命令执行不同的任务（如“送水”或“导航引导”），同时在路径执行过程中避开障碍物。需要集成感知模块（摄像头、麦克风阵列、激光雷达）和基本的行为决策框架，如有限状态机（FSM）或行为树。
技术要求：多模态传感器阵列（摄像头、激光雷达、麦克风阵列）与增强的计算资源；具备视觉处理、听觉识别和空间定位能力，能够进行基本的对象识别和环境建图；基于有限状态机、行为树、SLAM实现、路径规划和避障系统的控制算法；支持语音识别和合成，能够理解和执行基本命令。
IR-L3：人形认知与协作级别：
特点：在复杂动态环境中表现出自主决策能力，并支持复杂的多模态人机交互。这些系统能够推断用户意图，相应地调整行为，并在既定的伦理约束内运行。例如，在老年护理应用中，IR-L3机器人能够分析语音模式和面部表情，以检测老年人情绪状态的变化，并做出适当的安慰行为或发出紧急警报。
技术要求：高性能计算平台，集成全面的多模态传感器套件（深度摄像头、肌电图传感器、力感测阵列）；多模态融合视觉、语音和触觉输入；情感计算用于情绪识别和动态用户建模；基于深度学习架构（CNN、Transformer）的感知和语言理解；用于适应性策略优化的强化学习；用于复杂任务工作流管理的规划和推理模块；嵌入伦理治理系统，以防止不安全或不符合规定的行为。
IR-L4：完全自主级别：
特点：IR-L4代表智能机器人的巅峰，系统在感知、决策和执行方面具有完全的自主性，能够在任何环境中独立运行，无需人类干预。这些机器人具备自我进化的伦理推理能力、高级认知能力、移情能力和长期适应性学习能力。除了处理开放式任务外，它们还能够进行复杂的社交互动，包括多回合自然语言对话、情感理解、文化适应和多智能体协作。
技术要求：高度仿生结构，具有全身多自由度关节；分布式高性能计算平台；全方位、多尺度、多模态传感系统；实时环境建模和意图推断；集成通用人工智能（AGI）框架，包括元学习、生成人工智能和具身智能；自主任务生成和高级推理能力；基于云边端协同的系统；支持自进化的分布式智能体架构；嵌入动态伦理决策系统，约束行为并使道德选择在伦理困境中成为可能。