具身智能的生成式设计

视频请关注B站:https://www.bilibili.com/video/BV1AagqzpEM7/

演讲题目：具身智能的生成式设计
演讲者：宋舒然
RSS 2025，美国加利福尼亚州洛杉矶。

具身智能的通用设计：机器学习赋能机器人硬件

核心理念
具身智能强调智能体需通过物理身体（机械结构、感知、驱动）与环境交互实现智能。传统“分而治之”设计模式（硬件/软件分离优化）易导致系统性能瓶颈，因专家难以精通全流程。机器学习（ML）提供新范式：统一设计工具，实现硬件与软件的协同优化。
 
ML驱动硬件设计的可行性
ML具备两大关键能力：
1.  知识提炼：从海量仿真/实验数据中学习硬件设计规律；
2.  参数优化：自动搜索最优硬件配置（如几何参数），其优化逻辑与策略学习相通。  
目标：工程师定义任务目标与设计空间，ML自动输出最优硬件+软件系统。
 
---
 
案例：末端执行器智能设计
研究一：Free2Form（抓取对抗性物体）
- 任务：优化平行夹爪指形几何，实现鲁棒抓取。
- 方法：生成网络（3D CNN）输出夹指体素模型；  
        评估网络预测抓取性能（成功率、稳定性、位姿容错）；  
端到端梯度优化生成网络。  
- 成果：设计性能优于传统压模夹爪；  
网络自主学习策略：单侧凹陷结构（平坦面推物体入凹槽）、动态钩挂（夹合中钩住物体）。  
 
研究二：动态引导扩散模型（复杂交互任务）
- 任务：设计实现“收敛”等反直觉任务的夹爪（如多次夹合使物体自动对齐目标位姿）。
- 方法升级：生成器：扩散模型 + 3D控制点表示（降低维度）；  
评估器：动态网络预测“交互轮廓”（物体位姿变化的高维映射），支持多任务复用。  
优势：单一模型可设计旋转、平移等多样化任务的专用夹爪。
 
 
关键启示与拓展方向
1.  设计范式：生成网络压缩设计空间（CNN/扩散模型）；
评估模型将非可微目标（抓取性能、交互效果）转化为可优化函数。  
2.  全身协同优化：优化自由度配置、关节位置、非对称结构（如Aloha机器人双臂布局）；  
传感器优化案例：主动视觉（动态调整视点）、多摄像头融合（“Robot Canopy”实现狭小空间作业）。  
3.  未来愿景：硬件即行为**：打破“固定硬件+学习策略”传统，协同优化软硬件；  
通用适应性**：机器人通过动态调整身体（如变形金刚）应对多任务与环境变化。
 
 
专用 vs 通用设计之辩
专用设计：为特定任务定制，性能极致但成本高（如工业抓手）；  
通用设计：满足80%需求，性价比更高（如消费级产品）。  
平衡点：ML可快速生成专用设计，降低定制成本；通用平台则需在性能与泛化间权衡。
 
 
总结
ML为机器人具身化设计开辟新路径：通过**学习设计空间与可微目标建模，实现硬件自动化优化。未来需推动从“软件学习”到“软硬协同”的范式变革，构建更适应、强韧、通用的机器人系统。