當前，人形機器人已逐漸應用于情感交互、工業(yè)自動化、服務行業(yè)和研究探索等諸多領域，但不可忽視的是，其控制系統(tǒng)仍然依賴預設的狀態(tài)機和固定策略優(yōu)化，缺乏類人的認知自主能力。
例如，美國波士頓動力公司的 Atlas 機器人、日本 PAL 機器人公司的 Talos 機器人、美國 Agility Robotics 公司的 Digit 機器人均采用基于模型預測控制和任務特定的強化學習，其在面對復雜場景變化時，仍需依賴于靜態(tài)預先設定的策略，從而難以進行自主學習和動態(tài)實時決策。
這些技術支持機器人模仿人類執(zhí)行重復性任務，但其感知與執(zhí)行能力不足以彌補在思維、規(guī)劃和決策等高級認知能力上的缺陷。盡管部分研究探索了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（視覺、聽覺、觸覺），但由于跨模態(tài)對齊技術的局限性，人形機器人在高動態(tài)環(huán)境下的語義理解和連貫推理仍存在挑戰(zhàn)。
那么，是否可將機器人置于動態(tài)環(huán)境中，讓它自主感知不同的物體和信息，并做出合理的預處理和決策呢？這是一個巨大的挑戰(zhàn)，也是當前機器人研究的重點方向。
為解決該問題，就讀于馬來西亞思特雅大學（UCSI University）的博士研究生王立博在發(fā)表于預印本網站arXiv的《多場景推理：解鎖人形機器人在多模態(tài)理解中的認知自主性》（Multi-Scenario Reasoning：Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding）的論文中，提出多場景推理（MSR，Multi-Scenario Reasoning）控制系統(tǒng)的框架 [1]。
MSR 旨在實現(xiàn)高效的跨模態(tài)感知，利用稀疏注意力過濾與記憶增強推理機制，使機器人能夠在多變環(huán)境中，進行高精度信息提取與推理，避免現(xiàn)有系統(tǒng)因靜態(tài)預訓練數(shù)據(jù)而產生的響應不連貫問題。
為提升仿人機器人在不確定環(huán)境中的自主適應能力，該研究以情境認知理論為基礎，模擬人類大腦在復雜環(huán)境下的跨模態(tài)語義整合、情境分析和動態(tài)決策能力。
不同于傳統(tǒng)依賴靜態(tài)預訓練模型或單一模態(tài)數(shù)據(jù)的認知架構，MSR 通過注意力的優(yōu)先級（Attention-Based Prioritization）、記憶增強推理（Memory-Augmented Reasoning）和行動決策建模（Action-Decision Modeling）等關鍵模塊，實現(xiàn)機器人在視覺、聽覺和觸覺數(shù)據(jù)融合上的高效性，以解決當前跨模態(tài)理解的瓶頸問題。
同時，作者發(fā)展了 Sim2Real 通過結合場景表征和情境信息、注意力、記憶和反饋機制，來優(yōu)化人形機器人適應在不同場景的動態(tài)自適應能力。
人腦具有短期記憶和長期記憶，目前多數(shù)研究表明機器人已逐步具備短期記憶能力，但它在長期記憶方面的能力仍然有待提升。當前多數(shù)機器人仍依賴工程師預設的指令，缺乏自主性和靈活性，其任務執(zhí)行效果往往受限于靜態(tài)預設程序。
為了突破這一局限，需要開發(fā)一種能夠根據(jù)環(huán)境動態(tài)生成變形指令的控制系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)需要具備強大的感知能力，能夠綜合分析環(huán)境因素并做出合理的決策。
該研究在多場景理解、機器人的認知系統(tǒng)設計和自適應力開發(fā)等方向具有應用前景。
第一，多場景理解：從長思維鏈到動態(tài)思維鏈。
靜態(tài)環(huán)境下任務可預設定，但在動態(tài)環(huán)境下機器人需要自主感知和推理，這種推理能力至關重要。
借鑒長思維鏈（Long Chain-of-Thought）方法雖可行，但由于靜態(tài)的預設定同樣可能造成產生冗余計算和資源耗費。相比之下，該研究中的動態(tài)思維（Dynamic Chain-of-Thought）通過自適應推理觸發(fā)機制，結合自適應剪枝原理，能夠識別關鍵語義，僅在必要情況下延展推理鏈，以優(yōu)化計算資源。
例如，“微波爐禁用鐵器”這類具有明確因果關系的知識無需推理，可直接根據(jù)常識生成答案。動態(tài)思維鏈展示出針對 token 的重要性進行剪枝（pruning），本質上就是篩選最關鍵的語義，從而決定是否推理以及步驟長度。
對于顯著減少人形機器人控制系統(tǒng)計算資源的消耗和實現(xiàn)精準場景識別來說，篩選是推理路徑的關鍵環(huán)節(jié)。
第二，認知系統(tǒng)設計：模擬人腦動態(tài)決策。
基于認知科學理論，該研究構建了“感知-推理-決策-執(zhí)行”的完整控制鏈路。通過多模態(tài)信息融合解析環(huán)境數(shù)據(jù)，利用自適應推理模塊動態(tài)調整決策流程，并最終通過“信號-動作映射”將推理結果轉化為控制指令，以實現(xiàn)模擬人腦的自主決策。
第三，自適應力開發(fā)：從物理調參到動態(tài)遷移。
傳統(tǒng)方法通過調整物理數(shù)據(jù)獲取方式，但這種方式較為低效。目前，控制系統(tǒng)需要一種讓機器人擺脫靜態(tài)訓練的局限，突破在模擬-現(xiàn)實域遷移方面的策略泛化不足的技術瓶頸。針對自適應域隨機化依賴靜態(tài)預訓練導致機器人在復雜任務中的推理與決策能力受限的問題，這項研究提出了目標域優(yōu)化。
該框架通過因果推理和策略自適應調整優(yōu)化機器人在模擬-現(xiàn)實遷移（Sim-to-Real Transfer）中的策略泛化能力，提高其在高動態(tài)環(huán)境下的執(zhí)行穩(wěn)定性。
通過傳感解析、因果推理、策略自適應和跨域泛化優(yōu)化機器人，在現(xiàn)實環(huán)境的適應性。傳感感知系統(tǒng)采用稀疏注意力和特征金字塔提取分層解析多模態(tài)數(shù)據(jù)，來提高環(huán)境理解。
動態(tài)因果推理通過預測誤差監(jiān)控和因果推理引擎調整狀態(tài)-行為映射，優(yōu)化實時決策。自適應策略優(yōu)化結合策略調整引擎與上下文參數(shù)調優(yōu)，動態(tài)調整策略。相比自適應域隨機化，目標域優(yōu)化在因果推理和跨場景適應，對于復雜環(huán)境中的泛化能力方面更具顯著效果。
同時，該研究中所提出機器人的發(fā)展不應僅是為了替代人類從事低端工作，而應更多地聚焦于那些對人類來說危險或難以完成的任務?！拔覀冃枰_保機器人的開發(fā)能夠為社會生產帶來積極影響，而非從事減少人類就業(yè)資源的行為。”王立博說。
例如，在高空建筑施工中，機器人憑借精準判斷和動態(tài)環(huán)境適應能力，能更安全高效地完成任務；在醫(yī)療領域，機器人手術精確度高于人類醫(yī)生，尤其在精細操作和高度穩(wěn)定性手術中優(yōu)勢明顯；在地震廢墟、深?；蛱盏葮O端環(huán)境中，勘探機器人和救援機器人可在那些人類難以到達或存在安全風險的環(huán)境中工作。這些應用場景表明，機器人可承擔更多人類難以完成或危險的工作，讓人類生活更安全便捷。
據(jù)介紹，王立博接下來的設計是致力于構建與 Transformer 原理不同的新型架構“Defierithos”。特別是通過“自共振場”技術的開發(fā)替代，它不同于 Transformer 的自注意力機制依賴于計算每一個 token 對其他所有 token 的關系。這使得新架構一定程度上避免了計算復雜度和內存消耗呈二次增長，尤其在處理長序列時有效捕捉遠距離的依賴。
此外，他還模擬人類超級大腦運行的原理，嘗試采用自共振場通過子頻帶分解（Subband Decomposition）與波干涉（Wave Interference）的方式，將信息以波形的形式持續(xù)流動、進行迭代干涉、減少必要的計算量，并通過動態(tài)調整局部波干涉精確模擬復雜的長程依賴。
相比于 Transformer 需要依賴昂貴的全連接矩陣運算，自共振場不僅降低計算成本，而且能以稀疏并行的方式，處理更加復雜且不容易被 Transformer 捕捉的微妙特征。王立博希望，能夠突破 Transformer 變體無法從根本上避免的內存消耗與長序列建模的瓶頸。
參考資料：
1.https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.20429
2.https://www.techrxiv.org/users/877969/articles/1275276-defierithos-the-lonely-warrior-rises-from-resonance
運營/排版：何晨龍
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