一句話搞定擺盤！機器人解鎖新技能，注入人類常識，服務(wù)界要變天

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嗨，各位朋友好，我是小玖。

你是否曾幻想過這樣一個畫面：未來的某一天，只需輕聲一句“準(zhǔn)備用餐”，家中機器人便自動完成整套餐桌布置流程——從取出餐具到精準(zhǔn)擺放，一切井然有序，如同專業(yè)管家親臨現(xiàn)場。

這并非遙不可及的科幻橋段，而是正在逐步實現(xiàn)的技術(shù)現(xiàn)實。今天，小玖要帶大家深入了解的，正是推動這一場景落地的核心突破。

科學(xué)家正通過前沿技術(shù)，教會機器人理解人類社會中那些“不言自明”的行為規(guī)范與生活邏輯，也就是我們常說的“常識”。

從“機械執(zhí)行者”邁向“情境理解者”

回顧過去，若想讓機器人完成類似擺桌子這樣看似簡單的任務(wù)，整個過程異常復(fù)雜且僵化。

研發(fā)人員必須編寫詳盡至極的操作腳本，每一個動作都需精確設(shè)定參數(shù)：“前進1.5米，右臂抬升30度，夾爪張開至5厘米，抓取盤心位置，移動至桌面指定坐標(biāo)上方10厘米處釋放……”

此時的機器人更像一個毫無判斷力的程序傀儡，只會照章辦事，對為何如此操作毫無概念。

它不知道餐盤為何居中、叉子為何在左、刀具為何在右，一旦環(huán)境出現(xiàn)微小變動，例如椅子偏移或新增障礙物，原有指令鏈便會失效，系統(tǒng)往往需要重新調(diào)試甚至重構(gòu)。

問題根源在于，傳統(tǒng)機器人缺乏人類通過日常經(jīng)驗自然積累的背景知識體系。

而如今，隨著大語言模型（LLM）的飛速發(fā)展，這一長期困擾學(xué)界的難題迎來了轉(zhuǎn)機。

由美國紐約州立大學(xué)賓漢姆頓分校張世琦教授領(lǐng)銜的研究團隊，近期發(fā)表了一項具有里程碑意義的成果。

他們提出名為“LLM-GROP”的創(chuàng)新框架，成功將大語言模型所蘊含的廣泛常識性認(rèn)知，與機器人底層的任務(wù)規(guī)劃和運動控制系統(tǒng)深度融合。

這項技術(shù)的本質(zhì)，是為機器人賦予一種能夠解讀模糊語義并結(jié)合常識進行推理的“認(rèn)知中樞”。

現(xiàn)在用戶只需發(fā)出指令：“把這些餐具合理地擺出來”，機器人即可自主解析“合理”的具體含義。

它知道主餐盤應(yīng)置于座位正前方中央?yún)^(qū)域，左手邊放叉，右手邊依次放置刀與湯匙，水杯則安排在右上方約45度角的位置……

這些深植于文化習(xí)慣中的規(guī)則，被大語言模型轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的動作序列，并指導(dǎo)機器人逐一落實。

這種能力躍遷意義深遠。

它標(biāo)志著機器人正擺脫單純依賴預(yù)編程指令的局限，朝著具備意圖識別、情境適應(yīng)與自主決策能力的智能體方向邁進。

其核心技術(shù)路徑，在于實現(xiàn)了大語言模型強大的語義解碼與知識調(diào)用功能，與機器人感知物理世界、生成動作策略的實際執(zhí)行能力之間的高效協(xié)同。

在真實環(huán)境中靈活響應(yīng)

不過，僅掌握“標(biāo)準(zhǔn)布局”仍遠遠不夠。

現(xiàn)實空間充滿不確定性：餐廳里有人穿行，桌旁可能臨時堆放物品，光線變化影響視覺識別……

機器人如何像真人服務(wù)員那樣，在動態(tài)干擾下依然穩(wěn)定完成任務(wù)？

這正是LLM-GROP設(shè)計的另一亮點所在——引入計算機視覺系統(tǒng)，使機器人具備“觀察—分析—調(diào)整”的實時反應(yīng)機制。

研究組構(gòu)建了一個雙層智能架構(gòu)，分為兩個關(guān)鍵階段。

第一階段為“高層任務(wù)分解”：由大語言模型擔(dān)任“戰(zhàn)略指揮官”，依據(jù)通用常識將抽象命令拆解成清晰的子步驟流程，例如“先取大盤，再依次擺放餐具”。

第二階段進入“底層動作生成”：機器人利用攝像頭采集周圍環(huán)境圖像，結(jié)合物體位置與活動軌跡，動態(tài)計算最優(yōu)站位與手臂運行路徑。

它會綜合評估距離效率與安全邊界，確保既能順利接近桌面操作，又能避開移動的人流與靜態(tài)障礙物。正如張世琦教授所比喻：這就像餐廳服務(wù)員端菜上桌，既要快，也要穩(wěn)。

為了驗證系統(tǒng)的實用性，團隊開展了一系列高難度測試。

在設(shè)置有隨機移動障礙的真實場景中，機器人執(zhí)行多物品布置任務(wù)的整體成功率達到了84.4%。

盡管尚未達到百分之百完美，但在開放、非結(jié)構(gòu)化的現(xiàn)實條件下，這一表現(xiàn)已屬突破性進展。

尤為突出的是，在仿真實驗對比中，LLM-GROP方案不僅任務(wù)完成速度更快，最終的餐具排布也更符合人類審美與使用習(xí)慣。

這項工作的深層價值遠超一次成功的實驗演示。

它揭示了一條切實可行的技術(shù)路線，助力服務(wù)型機器人真正走入紛繁復(fù)雜的日常生活場景。

未來我們將迎來的不再是需要反復(fù)教導(dǎo)細(xì)節(jié)的“機械學(xué)徒”，而是一個能聽懂話外之音、懂得生活常理、面對突發(fā)狀況也能從容應(yīng)對的“智慧伙伴”。

當(dāng)然，挑戰(zhàn)依然存在：比如精細(xì)抓握不同材質(zhì)餐具的能力有待提升，操作失誤后如何實現(xiàn)自我糾錯還需深入探索。但整體發(fā)展方向已然明確。

當(dāng)機器人真正內(nèi)化了人類的常識體系，它們?nèi)谌爰彝ァ⑸鐓^(qū)乃至公共空間的那一天，也許就在不遠的將來悄然降臨。

信息來源

文匯報2025-11-08AI加速，未來驚喜會更多

環(huán)球時報2025-09-29 15:03俄首個數(shù)字餐廳服務(wù)員投入使用