当一台四足机器人的腿部被电锯骤然切断，它没有像传统机器那样瞬间瘫痪，而是调整重心、扭动躯干，用剩余的肢体甚至单纯依靠身体滑行继续前进——这一幕并非科幻电影场景，而是近期AI机器人研究中真实发生的“韧性”测试。人工智能正赋予机器超越物理结构限制的“适应力”，单一AI模型竟能驾驭不同形态的机器人，甚至在严重损伤后自主生成新的运动策略，这标志着机器人技术向“类生物韧性”迈出了关键一步。
1. 断肢仍能行动：AI机器人的“极限生存”测试
1.1 从“完好”到“残损”：机器人如何应对极端损伤？
在苏黎世联邦理工学院的实验室里，研究团队对四足机器人进行了一系列“破坏性”测试：先是切断一条腿，机器人步态微滞但很快调整重心；接着切断第二条腿，它开始用不对称的“跳跃-爬行”混合动作前进；当三条腿被移除，仅剩一条腿时，它改用躯干侧倾的方式保持移动；最终四条腿全被切断，机器人竟通过身体与地面的摩擦滑行，缓慢但持续地向目标靠近。
这一过程中，传统机器人控制系统早已因预设程序失效而停滞，而搭载新AI模型的机器人却像拥有“本能”般，在每次损伤后重新探索运动可能性。研究团队记录了不同损伤状态下的表现数据，结果显示其自适应能力远超传统系统：
| 损伤类型 | 剩余运动能力 | AI自适应策略 | 传统控制系统表现 |
|---|---|---|---|
| 完好无损 | 正常爬行（速度1.2m/s） | 优化步态节奏降低能耗 | 稳定运行，但无自主优化 |
| 失去1条腿 | 轻微减速（0.9m/s） | 重心偏移补偿，三足交替迈步 | 步态紊乱，任务中断风险30% |
| 失去2条腿 | 明显减速（0.5m/s） | 单侧肢体发力，躯干摆动辅助 | 运动范围受限，无法转向 |
| 失去全部腿 | 低速滑行（0.2m/s） | 利用残余关节扭矩，身体波浪式前进 | 完全停滞，无法响应指令 |
1.2 现实痛点：为何机器人“抗损伤”如此重要？
这样的“韧性”并非实验室的炫技。现实中，机器人在复杂环境中的“生存能力”往往决定任务成败。例如2011年福岛核泄漏事故中，首批进入反应堆的救灾机器人因履带被废墟卡住、传感器被辐射损坏，最终有40%因机械故障中断任务，延误了关键救援时机。而在2022年DARPA SubT挑战赛（地下废墟救援机器人竞赛）中，冠军团队CMU的机器人虽完成任务，但赛后报告显示，其因碰撞导致的“非致命损伤”（如关节卡顿）使搜索效率下降58%。
“传统机器人像精密的瑞士钟表，零件稍有偏差就停摆；而新AI模型让机器人变成了‘变形虫’，无论身体如何变化，总能找到移动的办法。”研究团队负责人在论文中这样比喻。
2. 单一模型驾驭“百变躯体”：AI如何学会“随机应变”？
2.1 深度强化学习：让机器在“试错”中掌握生存法则
支撑这一突破的核心技术是深度强化学习与元学习的结合。简单来说，AI并非被预先编程“断腿后该怎么办”，而是通过数百万次“虚拟损伤训练”，学会了“无论身体变成什么样，都要想办法移动”的底层逻辑。
具体而言，研究团队在仿真环境中随机生成了10万+种“损伤组合”——从关节卡顿、肢体长度变化到完全断肢，让AI模型在每次“受伤”后通过“试错”探索动作：如果某个动作能让机器人更接近目标（如前进方向），就会获得“奖励”；反之则被“惩罚”。最终，AI形成了一套动态调整策略的“思维模式”，用数学语言描述，就是通过实时优化策略函数π，在损伤导致的“状态空间变化”中，始终最大化“运动奖励R(s,a)”（即保持移动能力）。
Tips：强化学习的“目标函数”是什么？
文中提到的目标函数maxₚᵢ Eₛ~P,a~ₚᵢ [R(s,a)]可通俗理解为：AI的“大脑”（策略π）需要在不断变化的环境（状态s）中，通过尝试不同动作（a），找到能获得最大“好处”（奖励R）的行动方案。在这里，“好处”就是无论身体是否受损，都要持续移动。
2.2 元学习：让AI“学会如何学习”
更关键的是，AI模型具备元学习能力——它不仅学会了控制特定机器人，还掌握了“快速适应新身体结构”的通用方法。传统机器人控制需要针对每种硬件单独编程，而该模型通过“分层策略架构”实现了跨硬件适配：底层网络负责具体关节控制，顶层网络则动态重组控制逻辑，就像人类换了一辆新车，虽不熟悉操作细节，但很快能通过“驾驶常识”上手。
例如，当机器人从四足变成六足（硬件结构改变），顶层网络会先判断“肢体数量变化”，再指挥底层网络调整发力顺序；当肢体长度缩短，它会自动增加摆动幅度以弥补步长不足。这种能力让单一模型可适配从四足、六足到轮式、履带式等多种机器人形态。
3. 技术幕后：谁在推动机器人“韧性革命”？
这一突破性成果并非偶然。项目核心团队来自苏黎世联邦理工学院的机器人系统实验室（RSL），其长期与波士顿动力合作开发ANYmal系列四足机器人。2023年，团队在《Nature Machine Intelligence》发表论文《Adaptive Robotics via Online Evolution》，首次公开了该AI模型的技术细节，并开源了训练代码（ANYmal Resilience GitHub Repo），引发行业关注。
波士顿动力随后宣布，计划在2025年前将该技术植入商业化产品Spot机器人，但为避免“不可控风险”，将禁用“极端损伤恢复模式”（如主动断肢后的滑行）。这一决策也反映了技术落地的现实考量：实验室中的“韧性”需要与实际场景中的“安全性”平衡。
4. 从实验室到实地：应用前景与现实挑战
4.1 这些场景最需要“抗损伤”机器人
技术突破的最终价值在于解决实际问题。目前，救灾、探险、工业生产三大领域对“抗损伤机器人”需求最为迫切：
- 灾后救援：在地震废墟、火灾现场，机器人可能被落石砸中或被尖锐物体损伤，此时持续行动能力直接关系到幸存者搜索效率；
- 外星探索：火星、月球表面环境未知，机器人一旦受损（如被陨石击中），地面控制中心无法实时修复，自主恢复能力能延长任务周期；
- 工业生产：工厂机器人若在运行中出现机械故障（如传送带卡滞导致关节损伤），自主调整生产流程可减少停机损失。
4.2 三大瓶颈：从实验室到实地还有多远？
尽管前景广阔，技术落地仍面临三重挑战：
- 传感器抗毁性不足：现有机器人传感器在尘土、液体、辐射环境下故障率超过70%，AI虽能适应肢体损伤，但传感器失效会导致“状态感知失灵”，无从调整策略；
- 能源瓶颈：损伤状态下机器人功耗激增300%（如滑行时摩擦阻力增大），现有电池仅能支撑15-20分钟有效行动，需搭配高效能源管理系统；
- 伦理与安全争议：AI的“黑箱决策”风险凸显——当机器人为移动而采取“非常规动作”（如牺牲部分结构换取滑行），人类难以预判其行为；此外，美国陆军研究实验室（ARL）已资助类似项目，引发《禁止杀手机器人公约》签署国对“军事应用”的担忧。
欧盟在2023年发布的《自主系统问责框架》中明确提出，高风险自主机器人需具备“行为可解释性”，这对依赖“试错学习”的AI模型而言，仍是待解难题。
5. 结语
AI驱动的“多体适应能力”，正在重新定义机器人的“生命属性”。它不再是冰冷的机械组合，而成为具备“韧性”与“适应性”的智能体——就像生物在进化中学会应对环境变化，未来的机器人或许能在极端环境中自主修复、持续进化。
波士顿动力的工程师曾表示：“2025年的Spot机器人，可能不会‘断肢滑行’，但会在被碰撞后自动检查结构，调整动作继续工作。”这或许是技术落地的务实路径：在“极限韧性”与“安全可控”之间找到平衡，让AI机器人真正成为人类在危险、未知环境中的可靠伙伴。
而这一切的起点，正是那个在实验室里“断腿仍爬行”的机器人——它证明了：当AI学会“不放弃”，机器也能拥有超越物理限制的“生命力”。
评论