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据媒体周一报道，近期人形机器人成为(wei)科技(ji)巨头们(men)争相(xiang)布局(ju)的新战(zhan)场，从亚马逊、特(te)斯(si)拉、微软到Meta和苹果，硅谷巨头们(men)纷纷投入巨资研发人形机器人。

然而，要实现这一愿景(jing)，仍有诸多挑战(zhan)亟待解决(jue)，其中(zhong)，海量数据训练、安全性(xing)和可靠性(xing)是(shi)摆在面前的两座大山。人形机器人的普(pu)及，可能需要数十年时间。

首(shou)先是(shi)训练数据方面，与现有机器人相(xiang)比，人形机器人最大的特(te)点在于其类人的交(jiao)互方式。这不仅体现在它们(men)如何与物体互动，还包括如何识别物体，并理解如何使用(yong)它们(men)，即机器人领域的“可供性(xing)”概念。

当机器人看到一个杯子(zi)时，它需要知道可以抓住杯柄(bing)，然后喝水(shui)或倒水(shui)。这需要将机器人的手(shou)、计算机视觉和推理能力结合起来。

要让机器人理解如何与物体互动，需要大量的训练。目前，主要有三种训练方式：

远程(cheng)操作模仿：人类穿戴特(te)殊设备执行任务，设备收集(ji)人类动作数据并将其传输(shu)给机器人，指导机器人如何移动。

模拟训练：英伟达CEO黄仁勋在CES 2025的主题(ti)演讲中(zhong)展示(shi)了名为(wei)Nvidia Cosmos的模拟训练方法。麻省理工工程(cheng)和计算机科学Agrawal教授指出，这种方法可以在数字世界中(zhong)创建各种场景(jing)，并将知识转化为(wei)机器人的行为(wei)。其优点是(shi)快速(su)且安全，但缺点是(shi)模拟环境与现实世界存在差距(ju)，且难以模拟衣物等柔软、可变形的物体。

混合训练：结合现实世界的人类动作和模拟训练，但这种方法仍在研究中(zhong)。研究人员正试图融(rong)合这两种方法的优点。