演讲嘉宾方斌北京邮电大学拔尖人才教授所属大会2026 奇点智能技术大会 · 北京对奇点智能大会2026的完整技术议题感兴趣可前往奇点大会官方渠道免费获取PPT详细资料。一、引言学术前沿与产业需求的交汇具身智能Embodied AI是当前人工智能领域最热门的方向之一。然而从实验室的算法创新到工厂车间的产业落地之间存在着巨大的鸿沟。学术界追求算法的优雅和理论的完备产业界则需要系统的可靠和成本的可控——如何 bridging this gap是具身智能领域面临的核心挑战。北京邮电大学拔尖人才教授方斌是这一领域的资深研究者。他的研究横跨视觉伺服、触觉感知、仿人机器人等多个方向同时深度参与产业合作对学术产业化有着独到的见解。本次大会他将分享具身智能从算法到落地的完整思考。二、视觉伺服让机器人看懂并行动2.1 视觉伺服的基本原理视觉伺服Visual Servoing是通过视觉反馈控制机器人运动的技术classVisualServoing:def__init__(self,robot,camera,controller):self.robotrobot self.cameracamera self.controllercontrollerdefservo_to_target(self,target_image,current_image):视觉伺服到目标位姿# 1. 特征提取target_featuresself.extract_features(target_image)current_featuresself.extract_features(current_image)# 2. 计算误差errortarget_features-current_features# 3. 计算交互矩阵Image JacobianLself.compute_interaction_matrix(current_features)# 4. 计算控制律# v -lambda * L^ * epseudo_inverse_Ltorch.pinverse(L)velocity-self.lambda_gain*pseudo_inverse_L error# 5. 执行控制self.robot.set_velocity(velocity)returnvelocity,error.norm()defextract_features(self,image):提取图像特征如 SIFT、ORB、深度学习特征# 使用预训练的视觉编码器featuresself.visual_encoder(image)returnfeaturesdefcompute_interaction_matrix(self,features):计算图像雅可比矩阵# 基于相机模型和特征深度# L [[-1/Z, 0, x/Z, x*y, -(1x^2), y],# [0, -1/Z, y/Z, 1y^2, -x*y, -x]]pass2.2 基于深度学习的视觉伺服传统视觉伺服依赖手工设计的特征和精确的相机标定。方斌团队探索了基于深度学习的端到端视觉伺服方法输入输出优势挑战经典 PBVS图像 位姿相机速度理论完备需要深度估计经典 IBVS图像特征相机速度无需位姿估计特征设计依赖深度学习端到端图像关节速度无需手工设计数据需求大混合方法图像特征 控制结合两者优势系统复杂classDeepVisualServoing:def__init__(self):self.feature_extractorResNetEncoder()self.controller_networkControllerNetwork()defforward(self,current_image,target_image):端到端视觉伺服# 编码当前和目标图像current_featself.feature_extractor(current_image)target_featself.feature_extractor(target_image)# 拼接特征combinedtorch.cat([current_feat,target_feat],dim-1)# 网络输出控制指令controlself.controller_network(combined)returncontrol三、触觉感知超越视觉的机器人感知3.1 触觉传感器技术方斌团队在触觉感知方面进行了深入研究。触觉传感器主要分为以下几类传感器类型原理分辨率优势局限电阻式导电聚合物变形中成本低漂移、噪声电容式电容变化高灵敏度高易受干扰光学式视觉测变形很高高分辨率体积大压电式压电效应中动态响应好无法测静态力磁传感磁场变化高耐用复杂3.2 触觉信息的处理与融合classTactilePerception:def__init__(self):self.tactile_sensorsTactileSensorArray()self.visual_sensorCamera()self.fusion_networkMultimodalFusionNetwork()defperceive_object(self,object_in_hand):通过触觉和视觉感知物体# 1. 获取触觉数据tactile_dataself.tactile_sensors.read()# 2. 获取视觉数据visual_dataself.visual_sensor.capture()# 3. 多模态融合fused_representationself.fusion_network(tactiletactile_data,visualvisual_data)# 4. 物体属性估计properties{shape:self.estimate_shape(fused_representation),material:self.estimate_material(fused_representation),weight:self.estimate_weight(tactile_data),texture:self.estimate_texture(tactile_data),slip:self.detect_slip(tactile_data)}returnproperties3.3 触觉在灵巧操作中的应用触觉感知对于精细操作至关重要抓取力控制根据触觉反馈调整抓取力度避免损坏物体滑动检测检测物体是否在手中滑动及时调整形状重建通过触觉探索重建物体三维形状材质识别通过触觉纹理识别物体材质四、仿人机器人技术挑战与前沿进展4.1 仿人机器人的核心能力仿人机器人需要具备以下核心能力┌─────────────────────────────────────────┐ │ 运动能力 │ │ ├─ 双足行走平衡、步态规划、地形适应 │ │ ├─ 上肢操作抓取、操作、装配 │ │ └─ 全身协调多肢体协同运动 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 感知能力 │ │ ├─ 视觉环境感知、目标识别、深度估计 │ │ ├─ 听觉语音交互、声源定位 │ │ ├─ 触觉接触感知、力反馈 │ │ └─ 本体感觉关节位置、速度、力矩 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 认知能力 │ │ ├─ 任务理解自然语言指令解析 │ │ ├─ 规划推理任务分解、路径规划 │ │ └─ 学习适应从经验中学习、适应新环境 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 交互能力 │ │ ├─ 人机交互语音、手势、表情 │ │ └─ 环境交互操作物体、使用工具 │ └─────────────────────────────────────────┘4.2 双足行走的强化学习方斌团队在双足行走控制方面采用了强化学习方法classBipedalWalkingRL:def__init__(self,robot_model):self.robotrobot_model self.policyWalkingPolicy()self.reward_functionWalkingReward()defcompute_reward(self,state,action,next_state):行走奖励函数设计reward0.0# 前进速度奖励forward_velocitynext_state.base_velocity[0]reward2.0*forward_velocity# 平衡奖励upright_bonusnext_state.torso_uprightness reward1.0*upright_bonus# 能量效率奖励energy_penaltytorch.sum(action**2)reward-0.01*energy_penalty# 步态对称性奖励symmetryself.gait_symmetry(next_state)reward0.5*symmetry# 存活奖励ifnotnext_state.has_fallen:reward1.0else:reward-10.0# 摔倒惩罚returnreward五、从学术到产业方斌的思考5.1 学术研究与产业需求的差异维度学术研究产业应用目标发表顶会论文解决实际问题环境理想条件复杂真实环境评估基准测试用户满意度时间长期探索短期交付成本不计成本严格控制可靠性可复现即可99.9%5.2 学术产业化的路径方斌教授总结的学术产业化路径基础研究学术 │ ├─→ 核心技术突破 │ ├─ 算法创新 │ ├─ 理论证明 │ └─ 实验验证 │ └─→ 技术转化产学研合作 ├─ 原型系统开发 ├─ 场景适配优化 ├─ 可靠性验证 └─ 成本优化 │ └─→ 产品开发产业 ├─ 工业设计 ├─ 批量生产 ├─ 质量管控 └─ 市场推广5.3 给研究者的建议选择有产业价值的问题不仅关注学术热点更要思考技术的实际应用场景重视系统工程算法只是系统的一部分可靠性、成本、易用性同样重要建立产业联系通过合作项目了解真实需求避免闭门造车培养工程思维从能不能做到能不能做好、能不能量产六、未来展望6.1 技术趋势方斌教授对具身智能未来发展的判断多模态融合视觉、触觉、听觉、本体感觉的深度融合端到端学习从感知到行动的端到端学习减少手工设计** Sim-to-Real**仿真到真实的迁移技术成熟人机协作从替代人类到与人类协作通用机器人从专用机器人到通用机器人平台6.2 产业机遇具身智能的产业机遇工业制造柔性制造、质量检测、装配操作服务业导览、接待、护理、教育家庭清洁、烹饪、陪伴、辅助医疗手术辅助、康复训练、护理农业采摘、种植、监测七、总结方斌教授的分享将展示具身智能从学术前沿到产业落地的完整图景。视觉伺服、触觉感知、仿人机器人——这些技术的融合正在推动机器人从工具向伙伴进化。2026 年 11 月奇点智能技术大会与方斌一起探索具身智能的学术与产业未来。大会信息2026 奇点智能技术大会 C 及系统软件技术大会时间2026 年 11 月 20-21 日地点中国·北京万达文华酒店参会报名https://boolan.com/enroll/c1051/event/1162?channelseo立即报名了解具身智能的学术前沿与产业落地