用AI让机器人自主进化，决定身体结构与能力方式，一直是热门选题。但该研究存在两大难题，一是机器人的形态有无数种组合，所以进化方向有无穷多，AI短时间内难以穷举所有形态。二是每敲定一个形态都要用大量计算资源推算该形态相配套的运动方式是否符合现实世界物理规律。近日蚂蚁数科联合清华大学提出具身系统框架高地震，有效解决上述问题。ICLR2025选择在高地震论文的框架下设计一个机器人，分为形态设计和控制策略优化两个协同优化的阶段，通过强化学习实现端到端自动化生成。以设计蚂蚁机器人为例，在初始化过程中确定任务环境后，AI会设计出一个简单结构，如一个躯干搭配四条腿，同时给出最大肢体数和关节类型的约束。接着对蚂蚁机器人进行拓扑设计，提高机器人的稳定性。在这个过程中，团队创新式引入，突破PE形体结构位置编码器，能够像人类大脑对身体的感知一样，为每个节点分配唯一嵌入，确保结构一致性。团队还引入mosto集中式神经中枢网络，担当人类大脑的角色，负责对这些关节信息做集中处理和解码，实现机器人在运动过程中自主收集信息，记录哪些关节拖后腿，重新调整肢体设计以及每个关节的输出力矩。作为对比，传统的进化算法如NGE需大量的随机突变，无法复用知识，高底层参数低至143万。在单GPU上30小时的训练效果，使用传统方法需要数百小时才top p的引入还让波地震支持未见过的形态生成，推动自适应机器人技术的实用化。
《AI赋能机器人自主进化攻略》：探索前沿科技，开启智能之旅！你是否渴望见证机器人在AI助力下实现自主进化的神奇过程？想深入了解如何通过具身系统框架突破传统，优化控制策略，让机器人在复杂环境中如鱼得水？本攻略将为你揭开这一科技奥秘，带你领略AI与机器人融合的无限可能，开启智能探索的精彩旅程！
AI、机器人、自主进化、具身系统、控制策略
[Q]：让机器人自主进化面临哪些难题？
[A]：一是形态组合多，进化方向难穷举；二是推算运动方式需大量计算资源。
[Q]：具身系统框架高地震有什么作用？
[A]：有效解决了机器人自主进化面临的两大难题。
[Q]：ICLR2025如何设计机器人？
[A]：在具身系统框架下，分形态设计和控制策略优化两阶段，通过强化学习实现自动化生成。
[Q]：设计蚂蚁机器人时初始化要做什么？
[A]：确定任务环境，设计简单结构并给出肢体数和关节类型约束。
[Q]：团队引入了哪些创新技术？
[A]：突破PE形体结构位置编码器和mosto集中式神经中枢网络。
[Q]：传统进化算法如NGE有什么缺点？
[A]：需大量随机突变，无法复用知识，训练耗时久。
[Q]：新方法在训练效果上有什么优势？
[A]：单GPU上30小时的训练效果，传统方法需数百小时。
[Q]：新方法对机器人技术发展有什么推动？
[A]：支持未见过的形态生成，推动自适应机器人技术实用化。