真实世界中的机器：探秘具身智能的未来先锋

Sergey Levine 对罗剑岚说，“You really made RL work.”

原标题：伯克利罗剑岚：机器人的范式，藏在真实世界中丨具身先锋十人谈
文章来源：AI科技评论
内容字数：14075字

强化学习在真实世界中的突破：HIL-SERL

近期，伯克利大学的Sergey Levine团队发布了强化学习领域的重要研究成果——HIL-SERL。这项研究展示了如何在现实世界中直接训练基于视觉的通用机器人操作策略，成功率高达100%。

1. HIL-SERL的创新之处

HIL-SERL结合了人类示范和纠正，能够在1~2.5小时内完成复杂任务，如主板和仪表盘的组装。这一方法超越了传统的模仿学习，大大提高了机器人的训练效率。

2. 罗剑岚的贡献

核心作者罗剑岚，在强化学习领域坚持了近十年，致力于将强化学习应用于真实机器人。他的SERL系列工作为HIL-SERL奠定了基础，首次实现了在真实世界中通过视觉信息高效学习的目标。

3. 深度强化学习的挑战

在过去的研究中，强化学习常常被认为只能在模拟环境中有效，难以应用于现实世界。罗剑岚强调，解决这一难题需要高样本效率的算法，与硬件的完美对接是关键。

4. 对未来的展望

罗剑岚展望未来，将继续关注通用高性能机器人在工业生产中的应用，期望通过强化学习技术提升自动化水平，解放人类的创造力。这一变革将显著改变现有的生产模式，推动全球制造业的发展。

5. 中国的优势与潜力

罗剑岚认为，中国在机器人和AI领域具备供应链优势，未来有潜力通过高质量、低成本的产品推动技术创新。他的目标是实现基础科学问题的突破，并将研究成果转化为实际应用。

总结而言，HIL-SERL和SERL的研究成果展示了在真实世界中应用强化学习的可能性，为未来具身智能的发展奠定了基础。罗剑岚的坚持和努力，标志着这一领域的重大进步。

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作者简介：雷峰网旗下AI新媒体。聚焦AI前沿研究，关注AI工程落地。