像人類一樣理解并完成任務，機器人的技術又前進了一步。

9月28日，國際智能機器人與系統大會IROS 2021在線上召開，字節(jié)跳動AI Lab的研究人員分享了一項名為“沒有藍圖，機器人學習設計和建造橋梁”的技術。利用該技術，機器人能夠同時成為設計師和工程師，具備更智能的任務理解和操作抓取能力。

[[426973]]

機器人已被廣泛應用在工業(yè)、生活服務等領域中，能進行裝配零件、布置物品、堆積木等各種操作，但需要事先知道目標的最終狀態(tài)，相當于看圖施工。字節(jié)跳動最新研發(fā)的機器人技術，則可以自己思考，如何用盡可能少的積木搭橋把兩處“懸崖”連接起來。

據研究人員介紹，“無圖搭橋”技術的難點在橋梁設計環(huán)節(jié)。字節(jié)跳動AI Lab將其建模為一個序列決策過程，包括狀態(tài)、動作、轉移關系和獎勵信號。機器人通過不斷與環(huán)境交互，使用強化學習來調整自己的決策，從而提升成功率。

這項技術的真機實驗結果顯示，機器人不僅能從容應對不同距離的搭橋任務，還會對不夠完美的設計進行微調操作，以獲得更多的獎勵信號。比如發(fā)現橋面不夠平整時，機器人會重新擺放積木；當橋完成建造后，機器人會挪走多余的積木。

機器人是正在快速發(fā)展的高科技賽道，有巨大潛力幫助人們提升效率、降低成本，但其從技術研發(fā)到商業(yè)化落地需要很長周期。對此字節(jié)跳動相關負責人表示，公司對前沿科技研究有長期規(guī)劃和投入，機器人也是重點研究的方向之一。目前，字節(jié)跳動AI Lab已與多所頂尖高校的學者深度合作，機器人搭橋這項研究成果就是AI LAB與清華大學合作完成的。

據悉，字節(jié)跳動AI Lab對機器人的研究聚焦在智能感知、智能操作和智能交互三個方面，持續(xù)研發(fā)了2D/3D感知、智能抓取和操作等系列技術，之前也對外開源了SOLO等系列機器人感知模型和代碼。此外，字節(jié)跳動提出的一項機器人抓取操作方法也入選IROS 2021，該方法結合了3D物體分割、碰撞檢測和物體姿態(tài)估計，能在雜亂場景中準確地估計出物體，實現無碰撞的六自由度抓取姿態(tài)，達到業(yè)界領先水平。