物理 AI (Physical AI)：機器人操作的核心研究挑戰
- 錫昌科教
- 7月9日
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物理 AI（Physical AI, 也稱實體 AI）正開始導入真實系統中，但大多數實驗室目前的硬體配置仍未跟上這波轉變，而這樣的落差將帶來顯著的影響。若想了解這項轉變在何處落實，最佳的切入點之一就是「機器人操作」。因為它迫使系統必須從 AI 的表徵，跨越到在現實世界中「執行」的階段。
為何這次的「機器人操作」技術有所不同
機器人操作一直以來都是機器人學的核心部分，而目前正在改變的是其處理方式。
現在的研究不再僅僅著重於運動控制或執行預先定義的軌跡，焦點正轉移到系統如何「習得行為（acquire behavior）」，而非僅僅是如何「執行行為」。
機器人不再需要透過循序漸進的編程來驅動。相反地，向機器人演示目標任務、從該互動中收集數據、學習控制策略，並在物理系統上執行該行為。這徹底改變了問題的本質，使操作轉化為一個必須在模擬環境之外也能立足的「學習問題」。
從任務執行到行為學習
以「拿起一個物體並將其放置到其他地方」這個簡單的任務為例。傳統上，這會透過建模與控制來處理，且動作已經提前完成定義。如今，相同的任務可以透過不同的方式達成。由人示範任務，系統記錄數據，訓練演算法生成控制策略，最後在硬體上執行該策略。焦點已從「定義運動」轉變為「從互動中學習行為」。
這創造了一種不同的研究循環。現在的研發不再是處理獨立的元件，而是將示範、數據收集、訓練與執行連結成一個連續的流程。更重要的是，這個流程可以直接在物理系統上運行，而不僅僅是在模擬環境中。
模擬與現實的核心落差，實際遇到的瓶頸
在模擬環境中表現優異的模型，在真實系統上未必能展現相同的行為。這並非因為模型有誤，而是因為真實系統導入了難以完全捕捉的變數。
感測器的時序會發生變化、通訊延遲會出現、執行器的反應有所不同，且一旦涉及物理接觸，細微的差異就會開始產生影響。我通常將其簡單描述為：這不單是物理學（physics）的問題，更是考慮到整體系統、數據傳輸、硬體控制等錯綜複雜問題。機器人操作是能立即察覺此落差的領域之一。在模擬環境中看似穩定的行為，部署到物理時可能會變得不穩定，而這個落差正是目前絕大多數研究工作聚焦的核心。
為何「驗證」成為真正的研究難題
正因如此，研究的焦點正在轉移。
僅僅證明模型在理論上可行已經不夠了。現在的期望是該行為能在真實硬體上運行、表現穩定、能處理變異，且能被他人重複驗證。
這使得「驗證（Validation）」成為問題的核心。在機器人操作領域中，驗證並非抽象的概念。您不是在評估一項預測，而是在評估系統能否在現實條件下，長期穩定執行任務。這是不同層次的需求，也改變了研究應有的架構方式。
這對研究平台意味著什麼？
隨著這項轉變的發生，傳統系統的局限性變得更加明顯。
在 Quanser，我們直接見證了這一進程。像 QArm 和 QArm Mini 這樣的平台已廣泛應用於全球的教學環境中，其重點在於建立學生對控制、機器人學和系統行為的直覺。這些平台之所以有效，是因為它們讓這些概念變得易於理解且觸手可及。
然而，學術研究引入了不同層次的需求。
問題不再僅是理解系統如何運作，而是開發、測試和驗證新的行為。這需要一個支持完整工作流程的平台，讓研究人員能夠以可重複的方式示範任務、收集數據、訓練模型，並在硬體上執行該行為。
這不僅僅是漸進式的改良，而是一個全新類別的系統，它是圍繞著物理 AI 的工作流程而設計，而非為了預先定義的實驗。
展望未來
從目前發展全局來看，未來的方向非常明確。物理 AI 正走出概念階段，邁入更具實作性、系統層級的階段。焦點正從模型能「呈現」什麼，轉移到系統能「可靠地做到」什麼。
機器人操作是該轉變最清晰的體現之一。它迫使您必須同時處理學習、控制與現實世界的互動，並使得模擬與現實之間的落差變得無法忽視。
這是我們 Quanser 長期以來努力的目標。我們的教學平台已經協助奠定了基礎，而下一步則是支援此一層面的學術研究。
我們已推出一款專為此類工作設計的全新研究等級平台 QArm 研究平台。它支援完整的物理 AI 流程，從示範、數據收集，到物理硬體上的策略執行與驗證。本篇文章為錫昌科技工程師進行編修，感謝您的閱讀，若有需要了解的，歡迎您與我們聯繫。
本文轉載自 Quanser 原廠網站，作者 Paul Karam，QUANSER 首席機器人官
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