■ 人类对智能的探索从未停止
端木彰 / 作者
具身人工智能 / 来源
如果说被动动力学对物理学的信任过高，那么工业机器人对物理学的信任，恰恰踩在了平衡点上。
我们总默认机器人该像人类一样“聪明”：能感知环境、灵活应变，能看懂任务本质、自主调整动作。但现实里，支撑全球制造业半个世纪的工业机器人，走的却是一条完全相反的“笨路子”：不勉强自己变智能，只拼命让世界变简单。
这条路子的起点，开始于20世纪80年代的产业变革。在此之前，科学家们通过被动动态行走理论发现，正确的机制，能产生智能。但这种“智能”极度的依赖环境，一旦偏离预设的简单环境，稳定的运动智能就会立即消失。以当时的技术，让机器人拥有哪怕一点点“常识”，都是一件成本高到离谱、可靠性低到吓人的事。
既然让机器变聪明太难，不如换个思路：让机器所处的世界，变得“可控可测”。把人类的推理和经验，全部提炼成固定系统程序，用精确性和可重复性，抵消所有可能出现的不确定性。这一转变，直接奠定了工业机器人的主流形态。
从SCARA机器人到FANUC、KUKA的六轴机械臂，它们从不是“智能个体”，更像是“被精心驯服的工具”，在人为设计的“无菌环境”里，重复着精准到毫米的动作。
最典型的例子，就是汽车工厂里的焊接机器人。你曾经看到过的，那些不知疲倦、精准焊接车身的机械臂，其实对“焊接”这件事毫无概念。它不知道自己焊的是车门还是车架，不知道焊点的作用是固定还是密封，甚至不知道如果焊枪上沾了一点焊渣，会导致什么后果。
它能稳定工作，全靠工厂给它打造的“无菌环境”：车身被精准固定在夹具上，误差不超过0.1毫米；焊枪的运动轨迹，被工程师提前在电脑里设定好程序，每一个点位、每一次停顿、每一次下压力度，都精准到毫秒和牛顿；
工作区里没有多余的障碍物，温度、湿度被严格控制，甚至连空气里的粉尘都被过滤干净——所有可能导致误差的不确定性，都被工程师提前“消灭”了。
在这里，智能从来不在机器身上，而在设计这个程序的人身上：CAD模型里的每一个尺寸，工艺工程师规划的每一条轨迹，线路设计师调试的每一个参数，都是“智能”的载体。机器人要做的，只是机械地执行预设指令，不需要思考，不需要感知，更不需要应变。
这种“笨办法”，看似低效，却创造了制造业的奇迹。从20世纪80年代开始，工业机器人凭借这种“消除不确定性”的策略，推动了汽车工业的规模化生产，以前靠人工焊接，一个熟练工人一天只能焊几百个焊点，误差难以控制；而机械臂一天能焊上万个焊点，误差稳定在0.05毫米以内，而且可以24小时不间断工作。
不止是汽车工业，电子制造、家电生产、食品加工……几乎所有规模化生产的行业，都被这种“笨办法”改变。它们用极致的可重复性，降低了生产成本，提高了生产效率，直接推动了全球制造业的崛起和数十年的经济增长。
但这种“笨办法”，有一个致命的局限：它只能在“世界被冻结”的情况下奏效。
如果你试图改变部件或顺序，系统就会崩溃。我曾听过一位工程师吐槽：他们工厂的一条焊接生产线，一直稳定运行了5年，某天因为供应商更换了一个部件的材质，仅仅是硬度略有提升，尺寸完全没变，整条生产线就陷入了瘫痪。
原因很简单，原来的焊接参数，是针对旧材质设定的，下压力度、焊接时间刚好匹配旧材质的熔点和硬度；新材质硬度提升后，原来的下压力度不够，焊点焊不牢，而机器人没有“感知材质变化”的能力，依然按照预设指令工作，导致大量不合格产品出现。最后，工程师花了整整3天，重新调试焊接参数、校准运动轨迹，才让生产线恢复正常。
这就是程序化智能时代的“命门”，它适应不了变化。一旦工作环境、任务需求、物料属性有任何微小的改变，只要这种改变不在预设范围内，整个系统就会失灵。
因为它从来没有“理解”过任务，只是在执行指令；工厂的系统，也从来没有给它预留“应变”的空间，因为所有不确定性，都被提前消除了。
还有一个更直观的例子：传统的工业机械臂，无法完成“分拣混杂零件”的任务。如果把一堆不同规格、不同形状的螺丝放在它面前，它会彻底“不知所措”，因为它没有感知能力，无法区分不同的螺丝，更不知道该如何抓取、分类。而我们人类，哪怕是一个小孩，都能轻松完成这件事。
看到这里，你可能会疑惑：既然这种“笨办法”有这么大的局限，为什么工业机器人还能统治制造业这么久？
答案是：消除不确定性，往往比对不确定性进行推理，更便宜！
打造一个可控的工作环境、设计一套固定的执行流程，虽然前期需要投入一定的成本，但一旦成型，后续的维护成本极低，而且能保证生产效率和产品质量的稳定。
这也解释了为什么工业机器人的“笨办法”，能在制造业里横行半个世纪，它不是最“先进”的，却是最“实用”的；它不是最“智能”的，却是最“经济”的。
当然，时代在变，工业机器人的“笨办法”，也会面临被打破的境遇。随着柔性制造、无结构环境的兴起，“消除不确定性”的策略，变得越来越昂贵，也越来越不现实。
于是，工程师们又开始了新的探索，他们希望机器人能够估计世界状态并优化未来行为的成本函数，基于模型化的智能时代，到来了！
小编说
大家好！这里是⌈具身人工智能⌋公众号独家策划的探索系列《智能，到底存在于哪里？》第二篇内容。我们以系列文字，回溯人类在智能化探索之路上的足迹，追本溯源，思考那些珍贵成果对当下具身智能发展的深层启示与影响。本系列已整理成合集，并在连载中，感兴趣的朋友可点击下方绿色链接阅读本系列内容，也欢迎大家多提宝贵意见，感谢支持！
往期回顾：
