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有感觉的机器人：为什么触摸是物理人工智能的下一个前沿
物理人工智能已经超越了概念验证。大型模型、更好的模拟和更快的硬件推动了具体智能的发展，但现实世界的操纵仍然是限制因素，而不是感知。没有计划。操纵。机器人可以越来越清晰地看到世界，但仍然难以可靠地与之交互。原因很简单：仅视觉系统无法体验接触。如果没有接触，学习就会停滞。物理人工智能很重要，因为它缩小了这一差距。它将现实世界中的传感、决策和行动联系起来——其中物体滑动、变形、碰撞，以及模拟仍然无法完全捕捉到的行为方式。触摸不再是可选的。这是丢失的信号。
来源:Robotiq物理人工智能已经超越了概念验证。大型模型、更好的模拟和更快的硬件推动了具体智能的发展，但现实世界的操纵仍然是限制因素。
不是感知，不是计划，不是操纵。
机器人可以越来越清晰地看到世界，但仍难以可靠地与之交互。原因很简单：仅视觉系统无法体验接触。如果没有接触，学习就会停滞不前。
物理人工智能很重要，因为它缩小了这一差距。它将现实世界中的传感、决策和行动联系起来——现实世界中物体的滑动、变形、碰撞和行为方式仍然无法完全捕捉到。
触摸不再是可选的。这是丢失的信号。
物理 AI 实际改变了什么
物理人工智能并不是带有神经网络的传统自动化。这是机器人学习和操作方式的转变。
物理 AI 系统不执行预定义的轨迹：
这在接触时刻最为重要——当手指接触物体时、当力分布不均匀时、当开始打滑时。
这些毫秒定义抓取是否成功、失败或生成可用的训练数据。
没有触觉反馈，机器人就会猜测。有了它，他们就能学习。
物理人工智能与传统自动化
传统自动化是为了可重复性而构建的。已知物体。已知的姿势。已知势力。
该模型在以下情况下会崩溃：
为了弥补这一点，团队通常会在上游增加复杂性：更严格的固定、受限的环境或为狭窄任务设计的定制末端执行器。
物理人工智能颠覆了这个等式。
它不是为机器人简化世界，而是让机器人能够按原样处理世界。
这需要：