他們成長于新與舊的碰撞，讓機(jī)器人邁向了下一個臺階。

原標(biāo)題：CMU 具身智能風(fēng)云榜：從傳統(tǒng)到全面
文章來源：AI科技評論
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：29822字

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所：傳統(tǒng)與學(xué)習(xí)的融合

本文講述了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所(CMU RI)培養(yǎng)的機(jī)器人領(lǐng)域人才，如何在傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)和學(xué)習(xí)方法的碰撞中，推動機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的故事。

1. 傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)的堅守與創(chuàng)新

CMU RI長期以傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)見長，注重基于模型的方法。然而，隨著人工智能的興起，基于學(xué)習(xí)的方法（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)）成為熱點。一些CMU RI的學(xué)生選擇擁抱新方法，例如前往OpenAI或特斯拉從事機(jī)器人基礎(chǔ)模型和人形機(jī)器人研發(fā)；另一些則選擇創(chuàng)業(yè)，將技術(shù)應(yīng)用于工廠、物流等實際場景。但也有許多學(xué)生堅守傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)，例如侯一凡，他專注于解決機(jī)器人操作中的難題，認(rèn)為“行得通的技術(shù)”才是最先進(jìn)的。他通過簡化模型，設(shè)計魯棒的控制和規(guī)劃方法，取得了顯著成果。楊碩則在足式機(jī)器人定位方面取得突破，他將約束LQR與SLAM中的圖優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合，解決了領(lǐng)域內(nèi)的挑戰(zhàn)。邱迪聰則認(rèn)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)與基于模型的方法結(jié)合，才能更好地適應(yīng)復(fù)雜場景。

2. 學(xué)習(xí)方法的探索與突破

CMU RI也涌現(xiàn)出一批致力于學(xué)習(xí)方法研究的學(xué)者。林星宇在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得突破，他通過創(chuàng)建針對柔性物體的基準(zhǔn)測試，推動了該領(lǐng)域的發(fā)展，并發(fā)現(xiàn)簡單的搜索算法在處理柔性物體操作方面效果卓越。王小龍從計算機(jī)視覺領(lǐng)域切入，將語義先驗知識融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，提升了機(jī)器人的導(dǎo)航能力。梁小丹和仉尚航則分別在機(jī)器人視覺語言導(dǎo)航和自動駕駛領(lǐng)域取得進(jìn)展，并最終選擇回國任教，繼續(xù)推動具身智能領(lǐng)域的研究。

3. 系統(tǒng)性優(yōu)勢與產(chǎn)業(yè)化探索

CMU RI的優(yōu)勢在于其系統(tǒng)性的培養(yǎng)模式，學(xué)生不僅掌握算法，還了解機(jī)器人系統(tǒng)的全鏈條，這使得CMU畢業(yè)生更容易將技術(shù)落地。龔超慧和周佳驥是其中的代表，他們分別創(chuàng)立了賓通智能和星猿哲，將CMU RI的技術(shù)成果成功應(yīng)用于工業(yè)和物流領(lǐng)域。羅瑞琨則在人機(jī)協(xié)作領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗，并加入了木牛機(jī)器人，專注于工業(yè)場景的落地。

4. 傳統(tǒng)與學(xué)習(xí)的融合：邁向下一個臺階

最終，許多CMU RI畢業(yè)生發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)和學(xué)習(xí)方法的結(jié)合才是未來方向。楊碩在特斯拉的工作中，將傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)的理解與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，取得了顯著成果。侯一凡則在亞馬遜和斯坦福的經(jīng)歷中，逐漸認(rèn)識到學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)方法的互補(bǔ)性。邱迪聰也創(chuàng)立了雅可比機(jī)器人，將學(xué)習(xí)能力與實際應(yīng)用相結(jié)合。林星宇則加入OpenAI，致力于研究機(jī)器人基礎(chǔ)模型。

CMU RI培養(yǎng)的人才，展現(xiàn)了傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)與學(xué)習(xí)方法融合的巨大潛力，他們正共同推動著機(jī)器人技術(shù)邁向下一個臺階。

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作者簡介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關(guān)注AI工程落地。