一次學習，終身適應(yīng)：這套AI系統(tǒng)讓軟體機器人更像人

（來源：麻省理工科技評論）

一套新型 AI 控制系統(tǒng)使軟體機械臂能夠一次性學習豐富的動作和任務(wù)庫，隨后在無需重新訓練、不犧牲功能的前提下，即時適應(yīng)新的場景變化。

這一突破使軟體機器人在輔助機器人、康復機器人以及可穿戴或醫(yī)療軟體機器人等真實應(yīng)用場景中，向類人的適應(yīng)能力邁進一步，令其變得更智能、更通用、更安全。

這項研究由新加坡－MIT 研究與技術(shù)聯(lián)盟（SMART）旗下的 Mens，Manus and Machina（M3S）跨學科研究團隊主導。M3S 的名稱源自 MIT 拉丁校訓“mens et manus”（即“思維與雙手”），并在此基礎(chǔ)上加入了“machina”（機器）一詞。項目由新加坡國立大學（NUS）的研究人員聯(lián)合主導，合作方包括 MIT 及新加坡南洋理工大學（NTU Singapore）的研究人員。

普通機器人通過剛性電機和關(guān)節(jié)運動，軟體機器人則由軟橡膠等柔性材料制成，借助特殊執(zhí)行器驅(qū)動，這些執(zhí)行器的作用類似人工肌肉，負責產(chǎn)生物理運動。柔性結(jié)構(gòu)使軟體機器人在精細或適應(yīng)性任務(wù)中具有獨特優(yōu)勢，但也使其控制面臨長期挑戰(zhàn)：其形狀會以難以預(yù)測的方式變化，而現(xiàn)實環(huán)境往往復雜多變、干擾頻發(fā)，即便是條件的細微改變，例如負載偏移、一陣風或輕微的硬件故障，都可能打亂機器人的動作。

盡管軟體機器人領(lǐng)域已取得顯著進展，現(xiàn)有方法通常只能實現(xiàn)智能運行所需三項能力中的一兩項：將一項任務(wù)中習得的能力遷移至其他任務(wù)、在情況變化時快速適應(yīng)，以及在調(diào)整動作過程中保證機器人的穩(wěn)定性和安全性。這種適應(yīng)能力和可靠性的不足，始終是軟體機器人走向?qū)嶋H應(yīng)用的主要障礙。

研究人員在 1 月 6 日發(fā)表于《科學進展》的開放獲取論文《受神經(jīng)元結(jié)構(gòu)性和可塑性突觸啟發(fā)、可適應(yīng)多種機械臂、任務(wù)和擾動的通用軟體機器人控制器》中，描述了他們?nèi)绾伍_發(fā)出這套新型 AI 控制系統(tǒng)，使軟體機器人能夠跨任務(wù)、跨干擾場景進行自適應(yīng)。該研究從人類大腦的學習與適應(yīng)方式中汲取靈感，建立在基于學習的機器人控制、具身智能、軟體機器人學和元學習等領(lǐng)域的大量前期研究之上。

該系統(tǒng)采用兩組互補的“突觸”協(xié)同工作，通過調(diào)節(jié)連接關(guān)系來控制機器人的運動。第一組稱為“結(jié)構(gòu)性突觸”，在離線狀態(tài)下針對多種基礎(chǔ)動作進行訓練，例如軟體機械臂的平滑彎曲或伸展，構(gòu)成機器人的內(nèi)置技能庫，提供穩(wěn)固可靠的基礎(chǔ)能力。第二組稱為“可塑性突觸”，在機器人運行過程中持續(xù)在線更新，根據(jù)實時狀況對機械臂行為進行精細調(diào)節(jié)。系統(tǒng)內(nèi)置的穩(wěn)定性保障機制如同一道安全閥，確保機器人在在線自適應(yīng)的過程中，行為始終保持平穩(wěn)可控。

“軟體機器人在承擔傳統(tǒng)機械無法勝任的任務(wù)方面潛力巨大，但真正落地應(yīng)用需要兼具高性能與高可靠性的控制系統(tǒng)。通過將結(jié)構(gòu)性學習與實時適應(yīng)性相結(jié)合，我們構(gòu)建出一套能夠在不可預(yù)測環(huán)境中應(yīng)對軟性材料復雜性的系統(tǒng)，”M3S 聯(lián)合首席研究員、MIT 計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）主任、論文共同通訊作者，MIT 教授丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）表示，“這是邁向未來的一步——在那個未來中，多功能軟體機器人能夠在診所、工廠或日常生活場景中，安全、智能地與人類并肩工作。”

“這套新型 AI 控制系統(tǒng)是首批能夠同時實現(xiàn)軟體機器人社會化應(yīng)用所需三項核心能力的通用軟體機器人控制器之一。它能夠?qū)㈦x線學習到的能力遷移至不同任務(wù)，即時適應(yīng)新條件，并在整個過程中保持穩(wěn)定——這一切都在同一個控制框架內(nèi)實現(xiàn)，”論文第一作者兼共同通訊作者、副教授唐志強（Zhiqiang Tang）說。他在開展這項研究時擔任 M3S 和 NUS 的博士后研究員，現(xiàn)為中國東南大學（SEU China）副教授。

該系統(tǒng)支持多種任務(wù)類型，使軟體機械臂能夠在統(tǒng)一框架下執(zhí)行軌跡跟蹤、物體放置和全身形態(tài)調(diào)節(jié)等任務(wù)，并已在不同軟體機械臂平臺上驗證了跨平臺適用性。

系統(tǒng)在兩個實體平臺上完成了測試與驗證，分別為繩索驅(qū)動軟體機械臂和形狀記憶合金驅(qū)動軟體機械臂，取得了顯著成果：在強干擾條件下跟蹤誤差降低 44％ 至 55％；在負載變化、氣流干擾和執(zhí)行器故障情況下，形態(tài)精度超過 92％；即便在多達半數(shù)執(zhí)行器發(fā)生故障時，系統(tǒng)仍能保持穩(wěn)定運行。

“這項工作重新定義了軟體機器人領(lǐng)域的可能性邊界。我們將范式從面向特定任務(wù)的調(diào)優(yōu)和能力，轉(zhuǎn)向了真正具備通用性的框架與類人智能。這是一項突破性成果，為可擴展、智能化的軟體機器打開了大門，使其能夠在真實環(huán)境中運行。”論文共同通訊作者、M3S 首席研究員、NUS 工程設(shè)計學院機械工程系教務(wù)長講席教授、NUS 高級機器人中心主任塞西莉亞·拉薩奇（Cecilia Laschi）表示。

這一突破為更具魯棒性的軟體機器人系統(tǒng)的發(fā)展開辟了道路，使其得以在制造、物流、檢測和醫(yī)療機器人等領(lǐng)域大展身手，無需頻繁重新編程，從而降低停機時間和成本。在醫(yī)療領(lǐng)域，輔助和康復設(shè)備能夠自動根據(jù)患者力量或姿勢的變化調(diào)整動作，可穿戴或醫(yī)療軟體機器人也能對個體需求作出更靈敏的響應(yīng)，提升安全性和治療效果。

研究團隊計劃將這項技術(shù)拓展至能夠在更高速度和更復雜環(huán)境中運行的機器人系統(tǒng)或組件，潛在應(yīng)用方向涵蓋輔助機器人、醫(yī)療設(shè)備和工業(yè)軟體機械手，并推動其融入真實世界的自主系統(tǒng)。

https://news.mit.edu/2026/neural-blueprint-human-intelligence-in-soft-robots-0219