机器人赛道 ， 少数人的游戏 极客公园：目前人形机器人在研发上最大的难点在哪？
付春江 ：最难的是怎么样灵活地与物体或环境接触：一个是腿部与复杂的地面环境如何接触 ， 并保持稳定 ， 另一个是手如何稳定地接触和操纵物体 。 像工业机械臂 ， 就是直接用夹具把最难的部分屏蔽掉了 。
极客公园：但是如果没有算法的优化仅靠硬件 ， 机器人是不是也没办法完成复杂的动作？
付春江 ：正像你所说的 ， 现在人形机器人的限制性条件第一是成本 ， 第二就是通用 AI 技术的发展 。
人形机器人在软件算法上主要分成三个部分 ， 分别是控制、优化和学习 。 控制和优化有强实时性的优点 ， 学习能解决泛化和多样性的问题 ， 只有把两部分相结合 ， 才能真正让产品落地 。
我预计通用 AI 技术发展会有两个关键时间节点 。 第一是到 2025 年 ， 控制优化算法能与机器学习相结合 ， 机器人能在半封闭场景下 ， 做不是特别复杂的任务 ， 达到对人力替代的目的 。 到 2030 年 ， 随着通用 AI 技术的发展以及算力的提升 ， 才会初步达到人们对人形机器人的更多预期 。
极客公园：在人形机器人领域 ， 软硬件之间的关系是什么样的？人形机器人这种形态 ， 会对软件算法提出更高的挑战吗？
付春江 ：「人形」的这种需要与环境交互的硬件形态 ， 会增加通用 AI 处理相关问题的难度 ， 这是在过去处理视觉、语音等问题的时候没有体现出来的 。 这时候 Deep learning（深度学习）还不够 ， 也要用 Reinforcement learning（强化学习） ， 还有其他各种各样的方式来处理问题 。
软件的进步则让机器人处理更多的任务 ， 进入更多的场景 ， 进而能推进商业化与放量 ， 通过规模生产降低硬件成本 。 再进一步 ， 高校研究机构能获得更廉价、性能更好的硬件 ， 也能加速他们对相关算法的开发 。 这是一种正向的循环迭代 。
极客公园 ：在与周围环境的协同中 ， 是不是软件算法的作用相对较大？
付春江 ：控制分为软硬件两个方面 ， 软件的部分是相对比较大 ， 但是硬件本身具备的适应性在交互过程中也起到了非常重要的作用 。 比如说现在很多机器人用的是钢体 ， 其实半钢体或者说柔性体可能更适合 。
之前英国人做过一个视频 ， 他们套上钢制成的手指套抓杯子 。 即使人有很高的运动智能 ， 但是如果肢体末端不具备足够的摩擦力 ， 也抓不住杯子 。
脚与地面相接触也是一样的 。 羚羊在非常陡的山坡上奔跑行走 ， 这其实是非常令人惊艳的这样一种运动方式 。 分析来分析去 ， 科学家发现羚羊脚掌构造非常独特 ， 是一种像弹弓一样的双体结构 ， 这种双体结构在适应破碎地面时非常有优势 。 现在加拿大和美国也在仿照羚羊脚开发机器人的脚 ， 这都是具有启发性的 。
国外网友模仿人体结构设计的机器人腿部模型 | 来源：ZBrushCentral
极客公园：在研究机器人的时候 ， 会跟人体有一些对照吗？目前在学习人体结构上面 ， 还有哪些地方比较困难？
付春江：人体结构可以分为三个层次 ， 第一个层次是人体骨骼系统 ， 类比到机器人上就是刚体 。 人体骨骼系统即便是刚体 ， 也是非常复杂的 ， 现在机器人大多停留在对人体骨骼系统的简单模仿上 。 不过在人形机器人有建模抽象化的处理方式 ， 不需要精准复刻 ， 就像飞机翅膀虽然比鸟类翅膀简单得多 ， 完成飞行任务就行 。
人体肌肉系统则涉及到柔性驱动 。 柔性驱动是现在世界上非常火热的一个研究方向 ， 发表了好多特别高水平的论文 。 现在在机器人驱动上我们都用舵机 ， 未来我们可能就会用柔性的、仿造人工肌肉的方式进行驱动 。
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