2026世界机器人大会论坛近日在北京举行，德国国家工程院院士、德国纽伦堡工业大学教授Wolfram Burgard在第二场主论坛上发表了题为《沉默的超级市场：当机器人成为家庭“新成员”》的演讲，深入探讨了机器人技术在家庭场景中的应用前景及其面临的挑战。
Burgard教授指出，机器人正逐步从工业领域走向家庭，成为人类生活的“新成员”。这一转变不仅需要机器人具备更强大的感知能力，还需重新定义其技术框架和应用场景。他强调，未来机器人将在物流、家庭照护等领域发挥关键作用，而人形机器人因其适应性和灵活性，被视为最具潜力的载体。
在演讲中，Burgard教授详细阐述了机器人感知能力的重要性。他提到，当前机器人技术已能实现复杂任务的执行，但若要进一步提升其能力，必须突破现有互联网和人工智能模型的局限。例如，ChatGPT等工具主要基于文本、语言和视觉数据，而机器人需要更全面的感知模型，包括触觉、空间感知等，以实现真正的具身智能。
“机器人需要理解真实世界的逻辑，而不仅仅是执行预设指令。”Burgard教授举例说明，即使是简单的任务如打开抽屉，机器人也需识别抽屉的形态、位置及状态变化。他进一步指出，机器人需通过多模态基础模型整合视觉、触觉、语义等信息，才能完成连续行为并适应开放环境。
针对机器人学习的挑战，Burgard教授提出建立“机器人的互联网”概念。通过收集全球机器人的数据并构建统一模型，机器人可实现终身学习和自我进化。他以德国的厨房整理任务为例，说明机器人需理解物品属性、环境规则及任务优先级，而这需要强大的语义感知和推理能力。
在技术实现层面，Burgard教授介绍了将复杂任务拆解为小模块的方法，以降低模型冲突并提升效率。他展示了一段视频，其中机器人通过基础模型训练，成功完成避障、清洁等任务。他还强调了低功耗设计的重要性，指出随着系统优化，机器人能耗将显著下降。
演讲中，Burgard教授还探讨了机器人操作物体的细节。他提到，传统方法依赖几何学指令，而未来需通过基础模型理解抓取力度、物体特性及操作逻辑。例如，机器人需学会根据杯子形状调整抓取方式，或在超市任务中区分易碎品与重物。
“具身智能的核心是让机器人像人类一样感知世界。”Burgard教授总结道，这需要机器人不仅能看到，还能通过触觉感知压力、力度等物理属性。他展示了一项初始模型，该模型通过仿真训练预测机器人触碰物体的反应，为未来技术突破奠定了基础。
最后，Burgard教授坦言，家庭机器人的普及仍需数年努力。他呼吁行业在硬件、数据及模型开发上加大投入，以推动机器人技术从实验室走向千家万户。这场演讲为与会者描绘了一幅机器人与人类共生的未来图景，也揭示了技术落地所需的长期探索与创新。
