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過去幾年,機器人進步得越來越快。
它們能夠奔跑、跳躍、翻越障礙,也能完成越來越復雜的操作任務。從工業制造到家庭服務,再到醫療護理,人形機器人正逐漸走出實驗室。
但在人機共同完成任務時,真正決定協作質量的,往往并不是機器人自身表現,而是人與機器人之間能否形成自然、高效且安全的配合。
2026 年 7 月 13 日,意大利理工學院、英國曼徹斯特大學等機構提出了一種名為Shared Embodied Intelligence(共享具身智能)的新框架,并基于此開發出新一代人形機器人 ergoCub。與傳統機器人不同,它并不是先完成設計,再思考如何與人協作,而是在機器人身體結構、控制系統以及人體模型之間進行聯合優化。
相關內容以「Towards shared embodied intelligence in humanoid robots through optimization, development and testing of the human-aware ergoCub robot」為題,發布在《Nature Machine Intelligence》。
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論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s42256-026-01272-2
共享具身智能
傳統機器人研發有一個默認前提:機器人是一套獨立系統。這種思路在機器人獨立執行任務時十分有效,但當機器人開始進入工廠、醫院或家庭,與人共同完成搬運、輔助操作甚至護理工作時,問題便逐漸顯現。
論文指出,現有具身智能研究雖然越來越強調機器人與環境之間的交互,卻很少把人體工學(Ergonomics)作為機器人設計的核心目標。人體通常只是一個外部約束,而不是整個系統的一部分。
研究團隊采用了一種聯合設計(Co-design)思路,將機器人硬件、控制系統以及人體生物力學模型放入同一個優化框架中。換句話說,機器人不單獨學習如何運動,而是與人體一起被建模、一起被優化。
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圖 1:利用人機交互模型,利用以機器人硬件參數參數化的人機交互模型,優化機器人硬件和物理智能的共享具象智能架構實例。
為了實現這一目標,研究人員首先建立了包含人體骨骼、關節以及肌肉動力學的人體數字模型,使機器人能夠實時估計人在協作過程中的受力狀態和運動趨勢。與此同時,機器人自身也采用層級控制架構,從高層任務規劃到底層全身控制形成統一閉環。
此外,研究團隊還設計了一套對稱的信息交互機制,使人體狀態能夠持續影響機器人的動作規劃,而機器人的運動又會反過來改變人體受力。整個優化目標不再只是讓機器人保持平衡,而是讓「人—機器人整體」始終處于更高效、更安全、更舒適的協作狀態。
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圖 2:共享具身智能框架。
真實的人機協作
為了驗證這一理念,研究團隊圍繞ergoCub開展了一系列真實的人機協作實驗。
其中最具代表性的任務,是人與機器人共同搬運重物。
過去,大多數機器人在搬運過程中只關注自身是否保持平衡、是否完成軌跡規劃,很少考慮人的身體正在承受怎樣的負荷。而在共享具身智能框架下,機器人會持續估計人體姿態變化,并結合人體生物力學模型實時計算腰椎關鍵位置——L5-S1 關節的受力情況。這一位置承擔著人體搬運時的大部分壓力,也是職業勞損最容易發生的部位之一。
研究人員將人體負荷直接納入機器人的優化目標。
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圖 3:人機協作有效載荷抬舉過程中手部軌跡與腰骶關節扭矩的比較。
當人體受力增加時,機器人會主動調整自身的姿態、發力方向以及移動節奏,通過改變雙方之間的受力分配,降低人體承擔的機械負荷,而不是簡單保持原有運動軌跡繼續完成任務。
接著,研究人員還進行了另一項更加具有挑戰性的實驗。
在人機共同運動過程中,研究人員人為對機器人施加外部推力,模擬現實環境中可能出現的碰撞、干擾或人體突然改變動作等情況。
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圖 4:在外部推力下直線行走任務及攜帶重箱時,ergoCub 控制器的性能追蹤。
結果顯示,機器人并沒有按照預設軌跡僵硬執行,而是能夠結合人體狀態重新調整全身平衡,在保持協作關系的同時恢復穩定行走。整個控制過程不僅考慮機器人自身動力學,也持續考慮人體動作帶來的影響,使兩者始終作為一個整體進行協調。
圍繞人設計的具身智能
近年來,人形機器人取得了令人矚目的進展。
無論是運動控制、大語言模型,還是視覺感知,幾乎所有研究都在努力讓機器人變得更加聰明、更加強大。然而,當機器人真正進入工廠、醫院、家庭等現實環境后,人們發現,一個優秀的協作者未必是力量最大、速度最快的那一個,而是最懂得配合伙伴的人。
共享具身智能提出的正是這樣一種想法。它將人與機器人看做是一個整體,在機器人誕生之前,就把人體需求寫入機械結構、控制算法以及優化目標之中。這種設計理念都有望降低人體負擔,提高協作效率,并讓機器人真正融入人類工作與生活。
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