当前机器人自主性方法的局限性 - 经典机器人自主性方法专注于独立运作的个体机器人，不适合需要互动与协作的复杂现实世界环境[1] - 当前机器人依赖集中控制的庞大模型，试图用一个模型完成导航、感知、交互等所有任务[2] - 深度学习的scaling laws显示，实现更复杂行为需要模型规模和数据需求呈指数级增长，投入不成比例地高[2] 单体大模型架构的实践困境 - 典型AI产品采用集中式控制的单体架构，参数规模达数百万甚至数十亿级[2] - 大模型计算需要数百GB内存，前向传播延迟导致只能在离线状态下以较低速度运行，无法应用于高频控制场景[3] - 即便在性能更强的开发板上运行，也只有最小模型能勉强达到实时响应标准[3][5] 集体智能作为替代范式 - 机器人智能未来应是一群专业伙伴共同协作，而非单一超级大脑[1] - 需要设计由多样化、专业化Agent组成的机器人集群，作为更大系统的一部分发挥作用[1][7] - 模块化、组合式设计方法使多个模型能相互学习并在不同实体机器人间互动[7] 集体智能的优势特征 - 专业化分工让每个机器人专注一项技能，通过协作组合出复杂能力[8] - 采用专业模型的Agent群体能够通过组合技能实现超线性提升，性能增长速度远超单个模型[9] - 集体环境能习得心智理论和元认知等关键技能，这些对与人类或其他Agent互动至关重要[11] 集体学习的技术效益 - 集体学习能够提升单个Agent性能表现，通过加速学习进程和优化长期效果来实现[12] - 经验共享机制可避免重复危险行为，缓解物理操作中数据收集成本高昂和安全隐患问题[12] - 共享知识能通过分摊和共享特定技能来缓解灾难性遗忘问题[12] 实现集体智能的三大挑战 - 技术关：机器人间显式局部交互依赖窄带通信网络，缺乏交流内容、时机及对象的确定方法[14] - 设计关：机器人混合范式概念不明确，连接各类模型的算法机制存在技术空白[15] - 标准关：性能定义停留在基础层面，缺乏团队层面满意度和集体韧性等综合评估指标[17] 未来发展方向 - 需要制定更全面的基准测试标准，建立超越个体成功率的综合性评估体系[17] - 应抵制为追求短期利益而回避深层基础性挑战的诱惑[17] - 最终目标是实现机器人间的默契协作，使其真正具备走进现实世界的能力[17]