真實世界中的機器：探秘具身智能的未來先鋒

Sergey Levine 對羅劍嵐說，“You really made RL work.”

原標題：伯克利羅劍嵐：機器人的范式，藏在真實世界中丨具身先鋒十人談
文章來源：AI科技評論
內容字數：14075字

強化學習在真實世界中的突破：HIL-SERL

近期，伯克利大學的Sergey Levine團隊發布了強化學習領域的重要研究成果——HIL-SERL。這項研究展示了如何在現實世界中直接訓練基于視覺的通用機器人操作策略，成功率高達100%。

1. HIL-SERL的創新之處

HIL-SERL結合了人類示范和糾正，能夠在1~2.5小時內完成復雜任務，如主板和儀表盤的組裝。這一方法超越了傳統的模仿學習，大大提高了機器人的訓練效率。

2. 羅劍嵐的貢獻

核心作者羅劍嵐，在強化學習領域堅持了近十年，致力于將強化學習應用于真實機器人。他的SERL系列工作為HIL-SERL奠定了基礎，首次實現了在真實世界中通過視覺信息高效學習的目標。

3. 深度強化學習的挑戰

在過去的研究中，強化學習常常被認為只能在模擬環境中有效，難以應用于現實世界。羅劍嵐強調，解決這一難題需要高樣本效率的算法，與硬件的完美對接是關鍵。

4. 對未來的展望

羅劍嵐展望未來，將繼續關注通用高性能機器人在工業生產中的應用，期望通過強化學習技術提升自動化水平，解放人類的創造力。這一變革將顯著改變現有的生產模式，推動全球制造業的發展。

5. 中國的優勢與潛力

羅劍嵐認為，中國在機器人和AI領域具備供應鏈優勢，未來有潛力通過高質量、低成本的產品推動技術創新。他的目標是實現基礎科學問題的突破，并將研究成果轉化為實際應用。

總結而言，HIL-SERL和SERL的研究成果展示了在真實世界中應用強化學習的可能性，為未來具身智能的發展奠定了基礎。羅劍嵐的堅持和努力，標志著這一領域的重大進步。

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。