特斯拉機器人如何練功夫？專利揭秘視覺平衡控制與模仿強化兩大核心技術

近日，特斯拉CEO埃隆·馬斯克在社交平臺X上分享了一段人形機器人Optimus學習中國功夫的視頻，引發廣泛關注。視頻中，這臺人形機器人并非簡單照搬教練的動作，而是能夠精準識別每一招式的意圖，做出自衛與反擊動作，展現出環境感知和實時反應能力。馬斯克還特意澄清，這并不是人工遙控表演，而是由AI自主驅動的結果。

這樣流暢的武術動作表明，Optimus并非按照預先腳本表演，而是真正做到了一定程度的見招拆招。這背后究竟隱藏著怎樣的技術呢？

讓一個雙足人形機器人完成揮拳、弓步、轉身等高難度動作，并在對抗中保持平衡，這遠非簡單的程序控制所能實現。傳統工業機器人執行固定軌跡尚且容易，但像功夫這樣動態多變的動作，需要機器人具備接近人類的環境理解、協調控制和學習能力。Optimus此次功夫演示提出了兩個關鍵問題：視覺感知與平衡控制、AI模仿學習與強化訓練

視覺感知與平衡控制：機器人如何通過視覺看懂周圍環境和對手動作，并實時調整自己的運動路徑與重心，保證動作協調且不失衡？

AI模仿學習與強化訓練：機器人的大腦如何利用大量視頻和示范數據學會這些復雜招式？在模仿人類動作的過程中，如何通過強化學習來進一步優化動作？

特斯拉近來公開的兩項關鍵技術專利正對應了解決上述問題的思路：WO2024073088A1提出了“視覺路徑建模與平衡控制系統”，而US20240185445A1則涉及“模仿學習結合強化訓練的AI建模技術”。

要讓機器人像人一樣靈活地動起來，首先要解決看和站穩這兩個基本問題。WO2024073088A1專利聚焦于基于視覺的路徑建模和平衡控制，為機器人提供了類似人類的環境感知和動態平衡能力。

Maxipat解讀

特斯拉為Optimus配備了多攝像頭視覺系統，機器人通過攝像頭獲取周圍空間的圖像數據，并借助專利中的AI模型將這些圖像即時轉換成立體的三維環境模型。這種模型被稱為“占用網絡”，它將空間劃分為無數體素，預測每個體素是空曠還是被物體占據。換句話說，Optimus獲得了類似3D透視圖的視覺能力，可在純視覺條件下感知周圍地形、障礙物和動態物體的位置。即使在室內沒有GPS的場景下，機器人也能基于視覺特征來定位自身位置，理解所處環境的布局。例如，當對手出拳或移動時，Optimus的攝像頭捕捉這一動態，并在其內部3D模型中映射出對手肢體的運動軌跡，為下一步反應做好準備。

在感知環境的基礎上，該專利還提出了視覺驅動的路徑規劃算法。Optimus的大腦會將目標動作分解為可執行的運動路徑，包括行進軌跡、轉身角度、步伐速度等參數。特斯拉采用了迭代線性二次調節器等優化控制算法來生成這些運動軌跡。這種算法相當于給機器人規劃一條在物理和動力學約束下“最平穩、最穩定”的路徑：既能實現目標動作，又避免關節過載或重心偏移太多。例如，當Optimus準備側身轉移躲避攻擊時，ILQR會幫助計算一個平滑的轉身軌跡和速度，使動作連貫且不失衡。

雙足機器人的一大難點在于平衡。WO2024073088A1專利特別強調了通過多傳感器融合來監控和調整機器人姿態。Optimus機身內置了慣性測量單元(IMU)、力矩傳感器等，用于感知身體的傾斜、加速度以及各關節受力情況。專利設計了一個實時姿態分析與反饋系統：當檢測到機器人重心偏離安全范圍，或外力干擾時，控制器會迅速計算出補償動作，通過驅動器調整各關節姿勢，把重心拉回穩定區域。這就好比人站立時腳踝和膝蓋在不斷微調，保持身體不摔倒。

有了硬件上的眼睛和平衡感，機器人還需要大腦來學會如何打功夫。US20240185445A1專利關注的正是如何利用模仿學習和強化學習相結合，讓人工智能快速掌握人類的高難度動作技巧。這種模仿學習過程類似于人類徒弟跟隨師父練功，AI通過神經網絡觀看人類的視頻示范，不斷調整自身策略來逼近人類動作。例如，Optimus看了教練如何出拳、站馬步，便在模擬環境中嘗試復現這些動作軌跡。多視角的視頻數據提供了豐富的信息，使AI能捕捉每個動作的關鍵肢體運動模式和節奏。正因如此，Optimus才能看懂教練的出拳與步伐，并初步學會相應的動作組合。特斯拉Optimus項目負責人曾透露，他們“用視頻示范來擴展機器人靈巧度”，讓機器人從中學習人類的靈活技巧。

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然而，僅靠模仿，人形機器人往往只能做到形似，未必神似。畢竟，人類動作搬到機器人身上，需要考慮不同的重心、關節極限等物理因素。為此，特斯拉讓Optimus的AI進入了強化學習的特訓階段。在模擬仿真的虛擬環境中，成千上萬個Optimus機器人可以高速并行反復練習武術動作。AI在這個過程中以獎賞機制不斷自我改進：比如成功完成一個動作且站穩不倒就給予獎勵，失去平衡或動作偏差則受到懲罰。在不斷的試錯中，AI逐漸學會調整細節動作來獲得更高的累積獎勵，這意味著動作變得更穩、更快、更高效。

將模仿學習與強化學習相結合，可以說讓Optimus的AI既有師傅帶，又有自身練，兩條腿走路。模仿學習提供了一個良好的起點，讓AI快速掌握動作的基本輪廓；隨后強化學習在模擬試煉中對這些動作精雕細琢，突破物理限制并增強穩健性。

可見，這套模仿結合強化的AI訓練框架已經成為特斯拉人形機器人項目的核心策略，使機器人能不斷自我進化，掌握越來越復雜的技能。

傳統機器人如果按預設腳本，只會機械地重復固定動作。而Optimus在視頻中的表現更像一個有思考的武者：它并非死板地復制教練動作，而是能夠隨機應變、以招破招。例如，當教練直拳來襲時，Optimus選擇格擋；而一旦對手露出破綻，機器人又能立即切換到進攻動作，揮拳反擊。這種連貫的招式切換，源自其AI決策網絡對不同動作策略的靈活組合。

可以預見的是，隨著視覺建模更精準、強化學習更高效，機器人將不僅會武術表演，更能勝任各種實用任務。

未來，這些具備高度靈活性和自主學習能力的機器人，有望走進制造業車間搬運裝配，進入倉儲物流中心挑揀貨物，甚至在醫療護理、家庭助理等領域大顯身手。

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