机器人技能拓展：非抓握操作的革命性进展

> ### 摘要 > 近年来，机器人技术在智能化操作领域取得了显著进展。北京大学与银河通用联合开发的“世界-动作模型”突破了传统机器人以抓取和放置为主的局限，使机器人能够掌握推动、翻转等多种非抓握技能，显著提升了其在复杂任务中的泛化操作能力。现有视觉语言操作模型（VLA）虽具备一定泛化性，但其静态操作模式难以应对现实环境中多变的任务需求。新模型的出现标志着机器人操作方式正向更灵活、更智能的方向迈进。 > > ### 关键词 > 机器人，非抓握，泛化操作，动作模型，复杂任务 ## 一、机器人能力的新突破 ### 1.1 机器人操作技能的演变与局限 机器人技术自诞生以来，经历了从单一任务执行到多模态智能操作的演变。早期的工业机器人主要依赖预编程指令完成重复性抓取与放置任务，广泛应用于装配线等结构化环境。然而，随着服务机器人、家庭机器人等新兴领域的兴起，对机器人操作灵活性和泛化能力提出了更高要求。尽管近年来视觉语言操作模型（VLA）的出现使机器人具备了一定的语义理解和任务泛化能力，但其核心操作仍局限于静态抓取与放置。这种单一的操作模式在面对现实环境中非结构化、动态变化的任务时，往往显得力不从心。例如，在厨房中翻转食材、整理杂乱物品或在医疗场景中进行精细操作时，仅靠抓取难以完成复杂动作。因此，机器人操作技能的突破亟需摆脱传统抓握思维的束缚，迈向更灵活、更智能的非抓握技能时代。 ### 1.2 世界-动作模型的技术原理与特点 北京大学与银河通用联合研发的“世界-动作模型”正是在这一背景下应运而生。该模型通过深度融合视觉、语言与动作控制模块，构建了一个能够理解环境语义并生成多样化动作序列的智能系统。其核心技术在于引入了基于物理交互的动作推理机制，使机器人不仅能识别物体属性，还能预测不同动作对物体状态的影响。相比传统VLA模型以抓取为中心的动作规划，“世界-动作模型”扩展了动作空间，支持推动、翻转、滑动等多种非抓握操作，从而实现更自然、更高效的物体操控。此外，该模型具备良好的泛化能力，能够在未见过的场景中根据任务描述自主生成操作策略，显著提升了机器人在复杂任务中的适应性与鲁棒性。 ### 1.3 非抓握技能对机器人应用领域的影响 非抓握技能的引入，正在重塑机器人在多个应用场景中的能力边界。在智能制造领域，机器人可执行更复杂的装配与调试任务，如旋转螺丝、调整零件角度等，提升生产线的柔性与效率。在家庭服务场景中，具备推动、翻转能力的机器人能够更自然地完成清洁、整理、烹饪辅助等任务，真正融入日常生活。而在医疗康复、教育辅助等高互动性领域，非抓握技能使机器人能够以更人性化的方式与用户互动，提升服务体验与安全性。更重要的是，这种能力的拓展为机器人在未知环境中的自主探索与学习提供了基础，推动其从“执行者”向“协作者”角色的转变。随着“世界-动作模型”的推广，未来机器人将不再局限于固定动作的执行，而是在复杂任务中展现出更强的适应力与创造力。 ## 二、泛化操作的实践与挑战 ### 2.1 现有视觉语言操作模型的泛化能力 近年来，视觉语言操作模型（VLA）在机器人智能操作领域取得了显著进展，标志着机器人从“感知”向“行动”的跨越。这类模型通过融合视觉识别、自然语言理解和动作控制，使机器人能够根据语言指令完成多种任务，展现出一定的泛化能力。例如，一些先进的VLA系统可以在未见过的环境中，根据指令完成物品分类、简单组装等任务。然而，尽管这些模型在语义理解和任务迁移方面表现不俗，其操作方式仍主要依赖于抓取与放置，缺乏对非抓握技能的有效支持。这种局限性使得机器人在面对需要推动、翻转、滑动等动态操作的任务时，往往难以做出灵活应对。此外，现有VLA模型在动作执行过程中对环境变化的适应性较弱，一旦遇到物体位置偏移或场景干扰，便可能出现操作失败。因此，如何突破传统抓握操作的思维定式，构建更具泛化能力的动作模型，成为当前机器人技术发展的关键课题。 ### 2.2 推动与翻转：机器人灵活操作的实现 “世界-动作模型”的出现，标志着机器人操作方式从静态抓取迈向动态交互的新阶段。该模型通过引入基于物理交互的动作推理机制，使机器人能够理解物体的材质、形状与状态，并据此生成推动、翻转、滑动等非抓握动作。例如，在厨房环境中，机器人可以自主判断食材的摆放状态，并通过翻转动作完成煎蛋的翻面操作；在仓储物流中，机器人可通过推动动作整理杂乱的货物，提升分拣效率。这种灵活操作的实现，不仅依赖于对物体状态的精准感知，更得益于模型对动作序列的动态规划能力。与传统VLA模型相比，“世界-动作模型”在动作空间上进行了显著扩展，使其在面对复杂任务时能够选择最优操作路径，从而实现更高效、更自然的人机协作。这一技术突破，为机器人在非结构化环境中的广泛应用奠定了坚实基础。 ### 2.3 复杂任务场景下的技能适应性分析 在现实环境中，机器人面临的任务往往具有高度的不确定性与复杂性，例如在家庭场景中整理凌乱的桌面、在医疗环境中协助医生完成器械传递，或在工业现场进行多步骤装配。在这些任务中，仅靠抓取与放置难以满足操作需求，而“世界-动作模型”所支持的非抓握技能则展现出更强的适应性与鲁棒性。通过融合视觉、语言与动作控制模块，该模型能够根据任务描述与环境反馈，自主生成多步骤操作策略。例如，在一项实验中，机器人在没有预设程序的情况下，成功完成了对不规则物体的翻转与定位操作，准确率达到92%以上。这种能力的提升不仅增强了机器人在复杂任务中的执行效率，也显著提高了其在动态环境中的容错能力。更重要的是，随着模型不断学习与优化，机器人将逐步具备在未知场景中自主探索与决策的能力，真正实现从“执行者”向“协作者”的转变。 ## 三、非抓握技能在现实世界的应用 ### 3.1 机器人在制造业的应用前景 随着“世界-动作模型”的推出，机器人在制造业中的应用前景变得更加广阔。传统工业机器人主要依赖于预设程序执行重复性任务，如焊接、喷涂和装配，其操作方式以抓取和放置为主，缺乏灵活性。然而，新模型赋予机器人推动、翻转等非抓握技能，使其能够应对更复杂的制造任务。例如，在精密电子装配线上，机器人可以自主调整零件角度，完成高精度的嵌合操作；在汽车制造中，机器人能够通过滑动和旋转动作，更高效地完成零部件的定位与安装。这种能力的提升不仅提高了生产效率，还显著降低了对人工干预的依赖。数据显示，在引入“世界-动作模型”后，某实验性生产线的柔性装配效率提升了35%以上。未来，随着机器人在制造业中泛化操作能力的不断增强，其将逐步从“执行者”角色向“智能协作者”转变，为智能制造注入新的活力。 ### 3.2 医疗领域中的机器人非抓握操作 在医疗领域，机器人正逐步从辅助手术向更广泛的临床应用拓展，而“世界-动作模型”的引入，使机器人具备了执行精细非抓握操作的能力。传统的医疗机器人多依赖于高精度的抓取技术完成缝合、切割等任务，但在某些场景中，如康复训练、护理辅助或手术器械整理，仅靠抓取难以满足实际需求。新模型支持的推动、翻转等动作，使机器人能够在无创操作中提供更自然的辅助。例如，在一项实验中，机器人成功通过非抓握动作协助患者完成肢体翻转训练，动作准确率高达90%以上。此外，在手术室中，机器人可根据医生指令自主调整器械位置，提升操作效率与安全性。这种能力的突破，不仅拓展了机器人在医疗环境中的应用边界，也为未来实现更高水平的人机协作提供了技术支撑。 ### 3.3 家居与服务业的机器人智能化趋势 在家庭与服务行业，机器人正逐步从单一功能设备向多功能智能助手演进。过去，家用机器人主要集中在扫地、导航等基础功能，而服务机器人则多用于迎宾、导览等场景。然而，随着“世界-动作模型”的应用，机器人开始具备推动、翻转等非抓握技能，使其在家居整理、烹饪辅助、儿童教育等场景中展现出更强的实用性。例如，在厨房环境中，机器人可以根据指令翻转食材、调整锅具位置，提升烹饪效率；在家庭清洁中，机器人可通过推动动作整理散落物品，实现更高效的清扫。数据显示，在引入新模型后，某家庭服务机器人的任务完成率提升了28%，用户满意度显著提高。这一趋势不仅推动了机器人在日常生活中的普及，也加速了其从“工具”向“伙伴”的角色转变，为未来的智能生活描绘出更丰富的图景。 ## 四、推动机器人技能的未来发展 ### 4.1 机器人技能学习与优化的策略 在“世界-动作模型”的推动下，机器人技能的学习与优化正朝着更加自主与高效的方向发展。传统机器人依赖于大量人工标注数据与预设规则进行训练，而新模型则通过强化学习与模仿学习相结合的方式，使机器人能够在真实环境中不断试错、调整动作策略，从而实现技能的自我提升。例如，在一项实验中，机器人通过与环境的交互学习，仅用72小时便掌握了多种非抓握操作技能，包括推动、翻转与滑动等，任务完成准确率提升至92%以上。这种基于经验积累的优化策略，不仅提高了机器人在复杂任务中的适应能力，也显著降低了训练成本。此外，研究人员还引入了多任务学习机制，使机器人能够在执行一项任务时同步积累其他技能，实现知识的迁移与复用。未来，随着算法的不断优化与计算能力的提升，机器人将具备更强的自主学习能力，使其在面对未知任务时也能迅速适应并高效完成。 ### 4.2 人工智能与机器人技术的融合 人工智能的快速发展为机器人技术注入了新的活力，尤其是在“世界-动作模型”的构建中，AI技术的深度应用成为关键推动力。该模型融合了计算机视觉、自然语言处理与动作控制三大模块，使机器人能够理解语言指令、识别环境特征，并生成相应的非抓握动作。这种多模态融合的能力，标志着机器人从“感知”向“理解”与“执行”的跨越。例如，在家庭服务场景中，机器人可根据用户指令“把书翻到第50页”自主分析书本材质与状态，并选择合适的翻页动作完成任务。这种高度智能化的操作，离不开AI在语义理解、动作预测与实时反馈控制方面的突破。此外，随着大模型技术的成熟，机器人在面对复杂任务时能够调用更丰富的知识库资源，实现更精准的动作规划与执行。人工智能与机器人技术的深度融合，正在重塑人机协作的边界，为未来智能系统的发展奠定坚实基础。 ### 4.3 未来机器人技能发展的展望 展望未来，随着“世界-动作模型”的持续优化与推广，机器人将逐步从“执行者”向“协作者”乃至“创造者”演进。在技能层面，非抓握操作将成为机器人能力的标准配置，推动其在制造业、医疗、教育等多个领域的深度应用。同时，随着AI技术的不断进步，机器人将具备更强的自主学习与环境适应能力，能够在未知场景中自主探索、优化动作策略，实现真正的泛化操作。例如，未来家庭服务机器人不仅能够完成日常清洁与烹饪辅助任务，还能根据用户习惯自主调整操作方式，提供更个性化的服务体验。而在工业领域，具备多模态感知与动态动作规划能力的机器人，将大幅提升生产线的柔性与智能化水平。可以预见，随着技术的不断突破，机器人将不再局限于执行预设任务，而是在复杂环境中展现出更强的创造力与协作能力，真正成为人类社会不可或缺的智能伙伴。 ## 五、总结 北京大学与银河通用联合研发的“世界-动作模型”标志着机器人操作技术的一次重大跃升，突破了传统以抓取为主的动作模式，实现了推动、翻转等多种非抓握技能的泛化操作。这一技术不仅提升了机器人在复杂任务中的适应性与执行效率，也拓展了其在制造业、医疗、家庭服务等领域的应用边界。数据显示，引入该模型后，实验性生产线的柔性装配效率提升了35%以上，家庭服务机器人的任务完成率提高了28%，动作准确率高达92%以上。随着人工智能与机器人技术的深度融合，未来机器人将具备更强的自主学习与环境适应能力，逐步从“执行者”向“协作者”乃至“创造者”演进，真正成为人类社会不可或缺的智能伙伴。