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(nèi)容字數(shù)：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(fā)布了強化學習領(lǐng)域的重要研究成果——HIL-SERL。這項研究展示了如何在現(xiàn)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(chuàng)新之處

HIL-SERL結(jié)合了人類示范和糾正，能夠在1~2.5小時內(nèi)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(tǒng)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(lǐng)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(chǔ)，首次實現(xiàn)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(zhàn)

在過去的研究中，強化學習常常被認為只能在模擬環(huán)境中有效，難以應用于現(xiàn)實世界。羅劍嵐強調(diào)，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(guān)鍵。

4. 對未來的展望

羅劍嵐展望未來，將繼續(xù)關(guān)注通用高性能機器人在工業(yè)生產(chǎn)中的應用，期望通過強化學習技術(shù)提升自動化水平，解放人類的創(chuàng)造力。這一變革將顯著改變現(xiàn)有的生產(chǎn)模式，推動全球制造業(yè)的發(fā)展。

5. 中國的優(yōu)勢與潛力

羅劍嵐認為，中國在機器人和AI領(lǐng)域具備供應鏈優(yōu)勢，未來有潛力通過高質(zhì)量、低成本的產(chǎn)品推動技術(shù)創(chuàng)新。他的目標是實現(xiàn)基礎(chǔ)科學問題的突破，并將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應用。

總結(jié)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(fā)展奠定了基礎(chǔ)。羅劍嵐的堅持和努力，標志著這一領(lǐng)域的重大進步。

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