清華最新研究：未來(lái)機(jī)器人不用人設(shè)計(jì)，AI直接捏出最優(yōu)形態(tài)

當(dāng)在災(zāi)難搜救廢墟時(shí)，它是一條機(jī)器狗的便于奔走的形態(tài)；當(dāng)在家庭服務(wù)場(chǎng)景，它是一個(gè)人形的便于端茶倒水的形態(tài)...... 就像變形金剛玩具一樣，它可以變?yōu)橐粋€(gè)人形，也可以變?yōu)橐惠v汽車(chē)。當(dāng)然，上述機(jī)器人場(chǎng)景還只是一個(gè)想象，但這很有可能依賴具身協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)真的在有一天照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

近日，清華大學(xué)王昱興博士和所在團(tuán)隊(duì)在一篇綜述論文中，闡述了一個(gè)名為具身協(xié)同設(shè)計(jì)的新概念。

這項(xiàng)研究指出：未來(lái)的機(jī)器人設(shè)計(jì)將不再依賴于工程師手動(dòng)繪制每一個(gè)零件和編寫(xiě)每一行控制代碼，而是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，讓機(jī)器人的物理身體與控制大腦可以像自然界的生命一樣協(xié)同優(yōu)化，自動(dòng)生長(zhǎng)出最適合完成特定任務(wù)的形態(tài)與能力，從而能為機(jī)器世界注入生命法則，助力開(kāi)啟自動(dòng)化設(shè)計(jì)的新階段。

圖 | 王昱興（來(lái)源：王昱興）

王昱興告訴 DeeTech：“這篇綜述論文首次明確定義了具身協(xié)同設(shè)計(jì)（Embodied Co-Design）這一研究問(wèn)題，并系統(tǒng)性地梳理了該領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)、方法框架與應(yīng)用進(jìn)展。其中最重要的貢獻(xiàn)之一，就是我們提出的雙層分類體系。這個(gè)體系能夠作為一種溝通與協(xié)作的框架，刺激并鼓勵(lì)來(lái)自人工智能、機(jī)器人、材料學(xué)等不同領(lǐng)域的學(xué)者開(kāi)展相互合作。”

總的來(lái)說(shuō)，這篇綜述論文系統(tǒng)性地回顧了具身協(xié)同設(shè)計(jì)的理論基礎(chǔ)。總結(jié)并提出了三個(gè)互補(bǔ)的建模視角：基于雙層優(yōu)化理論、序列決策理論（如馬爾可夫決策過(guò)程）以及基于模型的優(yōu)化理論的視角，通過(guò)這些視角對(duì)具身協(xié)同設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行了形式化的定義與建模。

基于這個(gè)建模基礎(chǔ)，其提出了一個(gè)兩層的分類體系（Taxonomy）。底層聚焦于具身協(xié)同設(shè)計(jì)的三個(gè)基本要素：控制策略（大腦）、身體形態(tài)和任務(wù)環(huán)境。

研究團(tuán)隊(duì)詳細(xì)分類了它們各自的設(shè)計(jì)空間與表征方法，這三者構(gòu)成了智能體設(shè)計(jì)的基石。在這個(gè)基礎(chǔ)之上，其將現(xiàn)有的方法歸納為四種主要的協(xié)同設(shè)計(jì)框架：雙層協(xié)同設(shè)計(jì)、單層協(xié)同設(shè)計(jì)、生成式協(xié)同設(shè)計(jì)以及開(kāi)放式協(xié)同設(shè)計(jì)。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

這個(gè)分類體系就像一張概念地圖，旨在鼓勵(lì)不同領(lǐng)域的研究者（例如，專攻控制策略優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)專家和專攻形態(tài)學(xué)優(yōu)化的材料學(xué)專家）發(fā)現(xiàn)合作接口，建立跨學(xué)科協(xié)作。

來(lái)自大自然的啟示：為何章魚(yú)如此靈活？

我們對(duì)于章魚(yú)并不陌生：它沒(méi)有堅(jiān)硬的骨骼，卻能夠穿過(guò)極其狹小的縫隙；它的八條腕足既可以柔軟地纏繞，又能瞬間變得堅(jiān)硬以便能夠抓取獵物。

這種驚人的能力并非僅僅來(lái)自于它復(fù)雜的大腦，更源于其獨(dú)特的身體結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)其實(shí)是一種高度可變、感知與動(dòng)作一體化的活體材料。

在自然界中，動(dòng)物的身體形態(tài)比如翅膀的形狀、腿部的長(zhǎng)度、軀干的柔韌性與其神經(jīng)系統(tǒng)是在數(shù)百萬(wàn)年間共同演化的，兩者互相匹配才可以實(shí)現(xiàn)高效和節(jié)能的行為。

傳統(tǒng)的機(jī)器人設(shè)計(jì)在這兩方面往往是割裂的：先由人類工程師固定機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)，比如設(shè)計(jì)成為雙足或者四輪，再去開(kāi)發(fā)控制軟件驅(qū)動(dòng)它。這就像先造好一輛形狀固定的汽車(chē)再去訓(xùn)練司機(jī)。如果汽車(chē)本身設(shè)計(jì)不佳，即使是最好的司機(jī)也難以駕馭。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

本次團(tuán)隊(duì)在綜述論文中強(qiáng)調(diào)：具身協(xié)同設(shè)計(jì)的核心突破在于，它將機(jī)器人的形態(tài)設(shè)計(jì)和控制策略視為一個(gè)需要聯(lián)合優(yōu)化的整體。計(jì)算機(jī)扮演著虛擬造物主的角色，在數(shù)字世界中同時(shí)探索成千上萬(wàn)種不同的身體構(gòu)型和相應(yīng)的大腦算法，通過(guò)模擬生存競(jìng)爭(zhēng)，自動(dòng)篩選出表現(xiàn)最優(yōu)的身體-大腦配對(duì)，并讓它們不斷迭代和該減。

機(jī)器人如何在電腦里進(jìn)化？

研究團(tuán)隊(duì)在本次綜述論文中梳理了實(shí)現(xiàn)這種協(xié)同設(shè)計(jì)的幾種主要技術(shù)路徑，它們各具特色就像是不同的進(jìn)化策略：

第一種策略是分層進(jìn)化，也就是先學(xué)習(xí)走路再學(xué)習(xí)變形。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

首先，算法隨機(jī)生成一批形態(tài)各異的機(jī)器人胚胎。對(duì)于每一個(gè)獨(dú)特的個(gè)體，都會(huì)專門(mén)訓(xùn)練一個(gè)為其量身定制的控制程序，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)也就是反復(fù)試錯(cuò)教會(huì)這個(gè)特定形態(tài)的機(jī)器人學(xué)會(huì)走路。隨后，所有機(jī)器人將參加一場(chǎng)虛擬比賽，以此來(lái)比拼速度、穩(wěn)定性和能效。

優(yōu)勝者的身體設(shè)計(jì)基因比如肢體長(zhǎng)度和關(guān)節(jié)數(shù)量等會(huì)被保留、混合和微調(diào)，從而產(chǎn)生新一代的機(jī)器人身體。接著，針對(duì)這些新身體又需要重新訓(xùn)練新的大腦，如此循環(huán)往復(fù)直到進(jìn)化出來(lái)卓越的性能。這種方法雖然穩(wěn)健，但是計(jì)算量比較大。

第二種策略是同步進(jìn)化，也就是一邊成長(zhǎng)一邊學(xué)習(xí)。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

這種方法更加一體化。它把描述身體形態(tài)的參數(shù)也當(dāng)做可以實(shí)時(shí)調(diào)整的學(xué)習(xí)變量。機(jī)器人在學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)的同時(shí)，其身體結(jié)構(gòu)也在微調(diào)以便適應(yīng)控制需求。這種方法效率更高，但是對(duì)于算法的要求也更加精密。

第三種策略是生成式進(jìn)化，也就是讓 AI 來(lái)當(dāng)創(chuàng)意提供者。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

隨著大模型和視覺(jué)模型的興起，人們開(kāi)始讓這些擁有海量知識(shí)的 AI 參與設(shè)計(jì)。這讓我們可以使用自然語(yǔ)言向 AI 描述需求，比如“設(shè)計(jì)一個(gè)能夠穿越泥濘沼澤的探測(cè)機(jī)器人”。AI 會(huì)基于其對(duì)于物理世界和生物形態(tài)的理解，生成一系列初始設(shè)計(jì)方案。然后，再將這些方案進(jìn)入仿真環(huán)境進(jìn)行測(cè)試和優(yōu)化。AI 的加入極大拓展了設(shè)計(jì)的想象空間，能夠提出許多人類工程師未曾想到的、卻可能機(jī)器高效的形態(tài)。

第四種策略是開(kāi)放式進(jìn)化，這是最具野心的愿景。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

在這種模式之下，設(shè)計(jì)目標(biāo)不再是完成某個(gè)固定任務(wù)，而是追求持續(xù)的能力增長(zhǎng)和創(chuàng)新涌現(xiàn)。機(jī)器人所處的任務(wù)環(huán)境也會(huì)和機(jī)器人的身體和大腦同步進(jìn)化。隨著環(huán)境變得越來(lái)越復(fù)雜，也會(huì)不斷逼迫機(jī)器人進(jìn)化出來(lái)更加強(qiáng)大的形態(tài)和策略來(lái)應(yīng)對(duì)。

具身協(xié)同設(shè)計(jì)正在改變什么？

總的來(lái)說(shuō)，本次綜述論文不僅總結(jié)了相關(guān)方法，也展示了眾多從虛擬仿真走向物理現(xiàn)實(shí)的案例。

（來(lái)源：https://arxiv.org/abs/2512.04770）

以特種移動(dòng)機(jī)器人為例，通過(guò)協(xié)同設(shè)計(jì)進(jìn)化出來(lái)的步行機(jī)器人，在模擬的復(fù)雜地形中表現(xiàn)出了超越傳統(tǒng)固定形態(tài)機(jī)器人的穩(wěn)健性和適應(yīng)性，為野外探測(cè)和星球探索提供了新方案。

以軟體機(jī)器人為例，具身協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)非常擅長(zhǎng)設(shè)計(jì)由硅膠等柔軟材料構(gòu)成的機(jī)器人。比如，已有研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)出來(lái)能夠像尺蠖一樣蠕動(dòng)前進(jìn)的軟體機(jī)器人，未來(lái)可能正在醫(yī)療內(nèi)窺和災(zāi)難廢墟搜救中發(fā)揮獨(dú)特作用。

以模塊化自重構(gòu)機(jī)器人為例，這類機(jī)器人由許多標(biāo)準(zhǔn)化模塊組成，能夠像智能積木一樣根據(jù)任務(wù)自動(dòng)組合和變形。通過(guò)協(xié)同設(shè)計(jì)它們能夠進(jìn)化出來(lái)最適合當(dāng)前任務(wù)的臨時(shí)形態(tài)，在任務(wù)結(jié)束之后又可以拆解重組，實(shí)現(xiàn)一機(jī)萬(wàn)用。

從到為特殊作業(yè)定制的機(jī)械手，到能夠優(yōu)化氣動(dòng)外形的高效無(wú)人機(jī)，再到未來(lái)可能進(jìn)入家庭的個(gè)性化輔助機(jī)器人，協(xié)同設(shè)計(jì)正在展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。通過(guò)創(chuàng)造“一臺(tái)可以設(shè)計(jì)其他機(jī)器的機(jī)器”，讓機(jī)器人學(xué)會(huì)設(shè)計(jì)自己，將能塑造一個(gè)其思考和行動(dòng)相互匹配的物理存在形式。

參考資料：

Github：https://github.com/Yuxing-Wang-THU/SurveyBrainBody

相關(guān)論文：https://arxiv.org/abs/2512.04770

相關(guān)博客：https://dailyneuron.com/embodied-co-design-robot-evolution/

Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=NIUuSdyK-NY

運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍