2025年3月31日，“2025工程機械綠智生態創新大會”在北京盛大舉行。這是一場意義非凡的行業盛會，聚焦于“綠智”“生態”“創新”三大關鍵詞，為工程機械行業的可持續發展描繪了清晰的藍圖。

“綠智”，即綠色與智能的深度融合，代表著工程機械行業在節能減排、低碳環保的基礎上，通過智能化技術提升設備性能與工作效率，實現產業升級與可持續發展；“生態”則強調行業倡導構建綠色供應鏈，打造可持續發展的產業生態系統；而“創新”是驅動行業變革的核心動力，涵蓋技術創新、產品創新、商業模式創新等多個層面，為工程機械行業注入源源不斷的活力，助力企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。在大會上，AI領域科學家發表了題為《AI與機器人》的主旨演講。

AI與機器人：從感知、決策到控制的進化之旅

人工智能（AI）與機器人技術的融合正深刻地改變著我們的世界。機器人正朝著更加智能化、自主化的方向發展，而這一過程需要歷經從感知、決策到控制的三大進化階段。

感知：機器人的“五官”與“觸覺”

感知是機器人與外界交互的第一步，也是其智能化的基礎。機器人需要通過感知來獲取環境信息、執行任務并確保自身安全。感知能力的提升，讓機器人能夠更好地理解周圍世界，從而做出合理的決策。

1、視覺感知：從二維到三維的跨越

視覺是機器人最重要的感知方式之一。傳統的二維圖像識別技術已經取得了顯著進展，但僅限于平面信息的獲取。如今，通過雙目視覺技術，機器人能夠實現從二維到三維的轉變，從而更準確地感知物體的深度和空間位置。此外，激光雷達和三維點云技術也為機器人提供了更豐富的環境信息，使其能夠在復雜場景中進行精準導航。AI識別和3D識別技術的引入，進一步提升了機器人對物體的識別能力和對場景的理解能力。多模態感知技術的融合，更是讓機器人能夠綜合利用多種感知方式，獲得更全面、準確的環境信息。

2、觸覺感知：賦予機器人“皮膚”的智慧

觸覺感知是機器人與物理世界直接交互的關鍵。力覺感知使機器人能夠感知物體的重量和壓力，從而實現精準的抓取和操作；摩擦感知則讓機器人能夠根據物體表面的特性調整抓取方式；溫濕度感知則為機器人提供了對環境條件的感知能力，使其能夠在不同環境下保持穩定性能。這些觸覺感知技術的發展，讓機器人能夠更加自然地與環境進行交互。

3、聽覺感知：讓機器人“聽見”世界

通過聲音采集和識別技術，自然語言理解技術的引入，讓機器人能夠進行復雜的對話和交流。這不僅提升了人機交互的自然性，也為機器人的自主決策提供了更多依據。

決策：機器人的“大腦”與“智慧”

決策是機器人智能化的核心環節。AI技術的深度應用更是加深了機器人決策能力的提升，讓機器人能夠更加靈活地應對各種任務和環境變化。

1、行為樹：決策的“藍圖”

行為樹是經典的決策框架，它通過將復雜的任務分解為一系列簡單的子任務，從而實現對機器人行為的高效管理。

2、大模型驅動：機器人智能決策的 “大腦”

大模型憑借其強大的學習和推理能力，為機器人決策帶來了質的飛躍。通過對海量數據的學習，大模型能夠理解復雜的任務指令，分析各種可能的情況，并做出更加智能、合理的決策。在自動駕駛領域，大模型可以綜合分析來自傳感器的路況信息、交通規則以及其他車輛和行人的行為模式，實時規劃出最佳行駛路線，同時應對各種突發狀況，如道路施工、交通事故等。

人機協同的機械化學家云設施，在這種模式下，人類專家的專業知識和經驗與機器人的精準執行能力相結合，實現優勢互補。在科學研究中，機械化學家云設施可以協助科學家進行實驗設計、數據分析等工作，人類科學家則根據機器人的反饋結果進行深入思考和決策調整，共同推動科研項目的進展。

控制：機器人的“肢體”與“動作”

控制是機器人將決策轉化為實際行動的關鍵環節。精準、高效、安全的控制能力是機器人實現任務目標的重要保障。

1、機器人仿真：虛擬世界的“試煉”

通過建立機器人的精確模型，研究人員可以在虛擬環境中對機器人的行為進行模擬和優化。仿真技術不僅降低了實驗成本，還提高了研發效率。通過在虛擬環境中進行大量的實驗和優化，機器人能夠在實際應用中表現出更優異的性能。

2、強化學習與大模型組件：智能控制的“加速器”

強化學習算法讓機器人能夠在與環境的交互中不斷學習和優化控制策略。大模型組件的引入則為機器人控制提供了更強大的智能支持。通過將大模型的知識和強化學習的自適應能力相結合，機器人能夠在復雜任務中實現更精準、更高效的控制。

3、自動導航：機器人的“自由行走”

自動導航是機器人控制的重要應用之一。通過先進的導航技術，機器人能夠在復雜的環境中自主規劃路徑并避開障礙。這不僅提升了機器人的自主性，也為機器人的廣泛應用提供了可能。

融合案例：AI 與機器人攜手，共創無限可能

在實際應用中，機器人與人工智能的融合已經取得了許多令人矚目的成果。以下是一些實際案例，展示了這種融合的強大潛力。

1、無序分揀：解放人力，精準抓取，高效分類，提高效率

在物流和倉儲領域，無序分揀是一個極具挑戰性的任務。通過視覺感知和AI識別技術，機器人能夠精準地識別和抓取各種形狀和大小的物體。決策系統則根據物體的特征和任務要求，將其分類并放置到指定位置。這種智能化的分揀方式不僅節省了大量人力成本，還顯著提升了物流配送的速度和質量。

2、大部段多機器人對接：復雜任務的協同作業

在高端制造領域，大部段多機器人對接是一項關鍵任務。多個機器人需要協同工作，以實現高精度的對接和裝配。通過建模、仿真和強化學習技術，機器人能夠在復雜的環境中實現精準控制和協同作業。這種多機器人協同系統不僅提高了生產效率，還提升了產品質量。

3、農產品加工裝備：助力農業智能化

在農業領域，通過視覺感知和觸覺感知技術，機器人能夠精準地識別和處理各種農產品。決策系統則根據農產品的特性和加工要求，調整機器人的操作方式。這種智能化的農產品加工裝備不僅提高了加工效率，還保證了農產品的質量。

4、管道智能巡檢機器人：保障基礎設施安全

管道智能巡檢機器人承擔著重要的安全監測任務。通過視覺感知和聽覺感知技術，機器人能夠實時監測管道的運行狀態。決策系統則根據監測數據，及時發現潛在的安全隱患并發出警報。

5、外骨骼機器人：人類能力的延伸

外骨骼機器人是機器人與人工智能融合的另一重要應用，為人體提供輔助力量和支持。這種外骨骼機器人不僅能夠幫助殘疾人恢復行動能力，還能在工業和軍事領域發揮重要作用。

未來，機器人與AI的融合將繼續深化，我們有理由相信，AI和機器人將在更多領域發揮重要作用，特別是機械工業，乃至工程機械行業，都將帶來廣泛而深入的影響。