为什么机器人还没走进你家？ 在过去十年里，我们见证了人工智能写诗作画、回答问题、甚至通过考试。但当这些"聪明大脑"让人 惊叹时，机器人却依然停留在实验室和展厅里：它们会在视频中完成惊艳的动作，却很难在你厨房里帮 忙洗碗，或者替你客厅里收拾好一地的玩具。 很多人直觉上以为，这是因为硬件不够强：机械手还不够灵巧，传感器还不够精密，马达还不够迅捷。 但事实是， 硬件的发展速度远快于软件，真正的瓶颈在于——机器人无法像人类一样理解和预测物理 世界。硬件不是问题，理解才是门槛 。 这背后涉及一个核心问题：当机器人伸手去触碰一个杯子、一块布料或一包薯片时，它能否在动作发生 之前，预判出会发生什么？会不会打滑？会不会被压碎？能否保持稳定？对人类来说，这些判断几乎是 下意识的，但 对机器人而言，却是需要复杂建模和计算的巨大挑战 。 近期发表在 Science Robotics 的一篇综述文章，正是聚焦于这一关键难题。由加州大学圣地亚哥分 校、MIT、斯坦福和谷歌等机构的顶尖学者联合撰写，文章系统梳理了"基于学习的动力学模型"——一 种让机器人能够从感知数据中直接学习"世界规则"的方法。 · 相比传统的解析物理模型，这种方法或 ...