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Record · 科技日报 ACC. 900026041

Chinese Research Team Achieves New Breakthrough in Robot Spatial Intelligence

我科研团队在机器人空间智能领域取得新突破

Issuer
科技日报
Date
2026-05-05
Instrument
other
Cited by
0
A research team led by Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center, in collaboration with Chinese University of Hong Kong and Zhejiang University, has developed the RAM model for 3D spatial understanding and manipulation, enhancing robot operational reliability in complex long-horizon tasks. The findings were published in the journal Science Robotics.
Full text · 原文 1,025 字
科技日报记者 夏凡<br> 记者5日从浙江人形机器人创新中心获悉,该中心联合香港中文大学、浙江大学等团队在机器人空间智能领域取得重要突破,提出名为RAM的三维空间理解与操作模型,为提升机器人在复杂长程任务中的操作可靠性提供了新的技术路径。相关成果近日发表于国际学术期刊《科学·机器人》。<br> 以视觉语言大模型为代表的人工智能(AI)技术,提升了机器人理解自然语言指令和分解复杂任务的能力。但从“听懂指令”到“完成动作”之间,仍存在关键鸿沟:机器人需要在三维空间中理解物体的位置、朝向、尺度、可操作区域及相互关系,并将这些信息转化为可执行的运动约束。现有大模型多依赖二维图文数据训练,缺乏直接的物理世界经验,在推理物体位姿和空间关系时易产生不符合物理规律的判断。如何让模型获得可验证、可迁移的三维空间知识,并将高层语义规划与底层物理执行连接起来,是具身智能和机器人操作领域的重要课题。<br> “针对这一挑战,我们提出了RAM模型,其借鉴检索增强生成的思想,为大模型配备可查询的外部三维知识库。机器人执行任务时,模型可以按需检索物体类别、几何属性、功能平面、抓取点等信息,从而弥补视觉语言模型自身三维空间理解不足的问题。”团队成员、浙江人形机器人创新中心首席技术官许学成介绍。<br> 研究团队还专门构建了面向机器人操作场景的空间理解问答评测集,结果显示,在该评测集覆盖的多类空间推理任务中,RAM模型的整体表现优于多种代表性视觉语言大模型。除核心任务外,RAM展现出一定通用性与扩展性。<br> “人形机器人走向真实应用场景,不仅需要硬件本体、灵巧手和运动控制能力,也需要理解三维环境、判断物理约束并规划可执行动作的算法能力。”许学成介绍,该研究让机器人不仅能“听懂人话”,还能“精准动手”,即通过给大模型配备一套结构化的几何知识库,打通了从语义推理到精确操作的“最后一公里”。<br> 据悉,浙江人形机器人创新中心由宁波市政府与浙江大学团队联合共建,成立于2023年12月。目前,该中心已形成软硬件深度融合,覆盖多行业、多场景的产品矩阵,正助力宁波打造以人形机器人为引领的全国具身智能创新高地。5119132026-05-05 20:18:12:232夏凡我科研团队在机器人空间智能领域取得新突破1324滚动滚动<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-05/05/content_511913.htmlnull科技日报100/enpproperty-->