安全在人形机器人中的关键作用 \\[TaskUs 的 AI 服务、安全和机器人市场副总裁 Rick Balzano 强调了在人形机器人开发中安全的重要性。这些设计用于复杂且不可预测环境中的机器必须在不伤害自身、设备或人员的情况下进行导航。与处理数字数据的大语言模型（LLM）不同，人形机器人需要感知和与物理世界互动。这需要不同的数据收集和培训方法。\\\\对于泰国、越南、印度尼西亚和马来西亚的工厂来说，这意味着采用人形机器人将取决于它们能否安全可靠地运行。训练这些机器人所需的数据通常来自现实场景，包括第一人称视频、传感器读数和物理任务演示。这些数据对于教会机器人如何处理物体、避开障碍物以及应对意外情况至关重要。\\\\## 演示与现实之间的差距 \\[尽管许多公司宣传人形机器人是灵活的通用工人，但实际情况更为复杂。根据 Balzano 的说法，今天的人形机器人仍然高度专业化，并且需要受控条件、远程协助和大量准备才能执行任务。例如，看似在工厂中自由漫游的机器人实际上可能在严格定义的区域内操作，并有远程操作员提供支持。\\\\在东盟背景下，这意味着工厂买家需要了解当前人形机器人的局限性。虽然它们可以高效地执行特定任务，但它们尚未准备好取代所有角色的人类工人。人形形式并不总是最佳解决方案；某些任务可能更适合具有爪子、轮子或其他专用工具的机器人。目标是开发一种多功能的“大脑”，可以与不同的物理配置配对。\\\\## 为不可预测的世界进行培训 \\[人形机器人必须在本质上不可预测的环境中运行。这使得安全问题比传统工业机器人更为复杂。收集罕见但危险事件的数据，如机器人从楼梯上摔下或与设备碰撞，是一项挑战。然而，机器人学会在这种情况下作出反应至关重要。精细的运动控制，如抓取物体或处理易碎物品，也带来了重大挑战。\\\\在东盟，工厂条件差异很大，这意味着机器人需要针对特定环境进行培训。模拟可以帮助，但它也有其局限性。虽然模拟成本低廉并允许创建边缘案例，但它无法复制每一个不规则表面、硬件故障或不可预测的人类行为。Balzano 将此描述为“90-10 规则”，即最后 10% 的培训可能是最困难和最昂贵的。\\\\## 东盟工厂的前进之路 \\[为了使人形机器人成为东盟工厂的常见景象，需要具备几个关键因素。可靠的连接、远程干预系统和明确的人机交互程序是必不可少的。工厂还必须拥有支持这些机器人的基础设施，包括物理恢复工具和强大的安全协议。\\\\对于东盟的工厂买家来说，人形机器人虽然前景广阔，但仍处于早期开发阶段。在做出重大投资之前，仔细评估这些机器的能力和局限性非常重要。通过关注安全和现实世界的培训，东盟工厂可以为人形机器人成为可靠且高效的劳动力铺平道路。]
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本文由 ASEAN Machine 编辑团队基于 Interesting Engineering 公开报道改写，添加 ASEAN 制造业视角。