时间: 2025-11-04 18:16:26 | 作者: 球王会电子网址登录
在产线中拿起iPad，放进功用测验站。测验渠道随即合拢，几秒钟后，检测完结。
这一幕发生在龙旗科技（603341.SH）的产线日，智元宣告团队研制的真机强化学习技能已在与协作的验证产线中落地。强化学习是一种让机器人经过不断测验和反应自主优化动作战略的AI练习方法。“传统的强化学习一般在仿真环境中完结。”一位和英伟达存在协作伙伴关系的仿真引擎供货商告知榜首财经记者，一般来说，研制人员会在虚拟环境中建立与实在工厂类似的生产线、机械臂与操作物体，让机器人完结学习后再上产线布置。
“但Sim to real（仿真到实在）之间的沟壑一向存在。”他和记者说，在虚拟环境中学到的战略往往需求很多调试才干在真机上安稳复现，这其间需求消耗很多的人力和物力。
这也是当时人形机器人企业在进入实践场景时，需求耗时数月布置、调试的中心原因之一。本年上半年，记者在一家华东地区的工厂看到，已开端步入实践产线。尽管现场仅有两三台机器人在作业，但担任调试与保护的工作人员却有数十人。彼时，一位在现场的企业的处理方案工程师告知榜首财经记者，给一台人形机器人配10位工作人员“都算少的”，他说，这些工作人员大多担任机器人的调试、标定与安全监控，包含调整运动参数、处理反常状况，以及在练习过程中实时校验数据，保证机器人动作安稳、物料无缺。
智元机器人合伙人兼首席科学家罗剑岚告知榜首财经记者，让强化学习直接嵌入实在产线，有利于优化机器人强化学习的练习方针，削减现场的人力和物力投入。“在产线中布置强化学习，产线作业的经过率、作业节拍、良率直接成为机器人的方针，机器人能经过产线的原生信号完结练习，布置能够缩减至分钟级。”
不过，罗剑岚也说到，在真机强化学习的布置过程中也有几率存在物料损耗或安全的危险。“这一定要经过预练习和机器人的底层操控，将机器人在现场学习中的危险操控在可控范围内。”
处理了机器人布置功率的问题，怎么批量仿制是智元需求面对的下一个难题。罗剑岚泄漏，团队正经过本地私有云与OTA（Over-the-Air，即空中晋级）机制，让不同工序的真机强化学习经历得以同享，完成模型的批量更新和复现。尽管用真机强化学习在产线中布置提升了布置功率，罗剑岚也表明，真机强化学习不只依靠算法自身，更依靠于与工厂体系的深度对接。从通讯技能到数据接口，都需求在实践环境中逐渐打通。“只有当这些底层环节顺利工作，工序间的数据流和反应闭环才干真实构成。”
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