机器人技术新突破：哥伦比亚大学团队研发自我建模能力
3月3日，大浪资讯报道—— 哥伦比亚大学机械工程系主任霍德・利普森教授领导的研究团队，成功研发出一种结合视觉学习与机器人技术的新策略。该策略使机器人能够通过观察自身的运动，建立起对自身结构和运动方式的理解，为机器人技术的发展开辟了新的可能性。
核心技术：2D摄像头与自我观察
这项技术的核心在于，机器人通过普通2D摄像头的视频资料，实现自我观察并建立运动学自我意识。这样的能力不仅使机器人能够优化动作、预测空间运动，甚至无需人为干预即可从损坏中恢复，为自主机器人技术的发展提供了全新的路径。
深度学习助力三维模型构建
研究团队运用深度神经网络和普通摄像头，使机器人能够自主创建三维运动学模型。这种方法使得机器人能够如同人类照镜子一般，通过视觉感知自身，理解并适应自身的运动方式。
自动化与适应性的提升
通过培养“自我意识”，这些机器人能够实现更高级别的自动化，使其在家庭、工厂和灾区等现实环境中表现出更高的独立性、适应性和效率。
研究成果发表
相关研究成果已于2月25日发表在《自然・机器智能》杂志上。大浪资讯提供的DOI链接为：10.1038/s42256-025-01006-w。
自我建模能力的实际意义
这种自我建模能力在实际应用中具有深远的意义。例如，在机器人受损的情况下，传统方法可能需要人工干预进行修复。而具备自我建模能力的机器人，能够通过观察自身受损情况，调整运动方式，继续完成任务，从而提高了系统的鲁棒性和可靠性。
利普森教授的观点
利普森教授表示：“我们人类无法一直像照顾婴儿那样，为机器人修理损坏部件、调整性能参数。如果机器人要真正发挥作用，就必须学会自我照护，这正是自我建模技术如此重要的原因。”
二十年研究之路
这项研究基于哥伦比亚大学二十年的研究积累。在此期间，研究人员一直在探索机器人如何利用摄像头和其他传感器创建自我模型的方法。从2006年只能生成简单模型，到十年后利用多个摄像头制作出高保真型号，如今他们终于首次成功利用单个标准摄像头的短视频片段建立了机器人的完整运动模型。
未来展望
利普森教授解释说：“我们人类天生就对自己的身体有直观的认识，能在实际行动前预想未来状态并评估行为后果。我们的终极目标是让机器人具备类似的自我想象能力。一旦能预见未来，其潜力将无可限量。”
结语
哥伦比亚大学的研究团队在机器人技术领域取得的这一突破，无疑为未来的自动化世界带来了新的希望。随着自我建模能力的提升，机器人将在更多领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利。