上田隆一:执着于高精度测量,自主机器人反而难变聪明
4310sy · x · 2026-09-04
千叶工业大学上田隆一在日本机器人学会学术讲演会上发表《自主机器人的测量疏离》演讲,核心论点是:即使把测量做到极致,也无法直接服务于上层决策,过度执着于精确建图与自定位,可能让自主机器人无法变得更聪明。
- 2000 年代:传统工厂机器人靠预先规划、反复运动、精确测量来保证精度,但出了工厂就失效——催生了以概率分布表达不确定性的概率机器人学。
- 两条路线的分化:概率机器人学既催生了数公里级自主行驶、自动驾驶、精细建图(「精度路线」),也支持从概率分布直接决定行为(不确定就谨慎/观测/换任务)。作者指出常有「懂行的人」把两者混同,导致投资误判——以为追求精度就能得到灵活机器人,结果预算花光却不了了之。
- 2020 年代的趋势:自主机器人正在「远离测量」,演讲围绕这一转向展开(后半部分被截断)。
「漫话AGI」频道最新
- 安全研究者：ASI 存亡风险或先于 AI 大规模经济冲击到来 — davidmanheim · 2026-10-21
- Bombadil：用 400 万小时信号训练的植物电生理基础模型 — vboykis · 2026-10-21
- LLM 进化快于机器人:水电工等体力活或比白领工作更难被替代 — venturetwins · 2026-10-21
- 如果 AI 在集体主义文化中开发,会对齐成什么样? — mimi10v3 · 2026-10-21
- 研究者热议具身智能分层：需更可控的 S0 控制器与真正闭环的 S2 — chris_j_paxton · 2026-10-21
- Vibe coding 时代：学编程上移一层，拼的是系统与管线 — MoonL88537 · 2026-10-21