作者：Ally 出品：具身智能大讲堂
当我们和朋友聊天时，除了语言，我们还通过眼神、手势、表情甚至触碰来传递信息。这种多维度的交流方式让人与人之间的沟通变得丰富而高效。然而，当我们试图与机器人交流时，却常常感到生硬和困难。为什么会这样？最近，在全球机器人领域顶刊《Science Robotics》上，瑞士洛桑联邦理工学院和英国剑桥大学的科学家们发表的一项研究，为解决这个问题提供了全新的思路。
1►从动物交流中获得的启发：身体不只是工具，更是智慧的载体
在自然界中，交流无处不在。细菌通过化学信号传递信息，海洋哺乳动物利用声波和振动沟通，而人类则综合运用语言、表情、手势等多种方式。研究团队发现，所有这些交流方式都有一个共同特点：它们都是"具身"的，即依赖于生物体的感知、运动和处理能力。
以人类为例，我们的声带经过进化，能够产生丰富多样的声音用于高带宽的语言交流。当我们情绪激动时，交感神经系统会触发血管扩张导致脸红——这是一种不需要大脑主动控制的反射性交流方式。这些例子表明，有效的交流不仅仅依赖大脑，更需要整个身体的参与。
研究团队基于香农的经典信息论，提出了一个扩展的交流模型。在这个新模型中，信息的传递不再是简单的"大脑→身体→环境"的单向过程，而是大脑、身体和环境之间的复杂互动。身体不仅是信息传递的通道，更能主动处理和增强信息，就像放大镜能够聚焦光线一样。
这种观点的转变意义重大。传统上，我们总是试图让机器人的"大脑"（处理器）变得更强大，以处理更多信息。但研究发现，当大脑和身体串联处理信息时，整体带宽受限于处理速度较慢的一方。而如果让身体承担部分信息处理功能，形成并行处理通道，就能显著提升整体的交流带宽。
2►五大原则：让机器人的交流更自然流畅
基于对生物系统的深入研究，科学家们总结出了五个关键原则，用于指导具有高效交流能力的机器人设计：
第一，传感器形态学原则。蝙蝠的内耳结构能够自动过滤掉翅膀扇动等背景噪音，帮助它们更好地进行回声定位。类似地，机器人的传感器不应该只是被动接收信号，而应该通过其物理结构主动筛选和预处理信息。这就像人眼的瞳孔会根据光线强弱自动调节大小，或者触觉传感器会随着时间降低对持续刺激的敏感度。通过这种方式，传感器本身就能扩展处理的频率和空间范围，在硬件层面提升信息处理效率。
第二，欠驱动与柔顺性原则。人体的肌肉协同机制是一个绝妙的例子：大脑不需要单独控制每块肌肉，而是通过激活肌肉群来实现复杂动作。这种分层控制结构减轻了大脑的计算负担，使反应更快速。在机器人设计中，采用柔性材料和弹性驱动器可以实现类似效果。柔顺的身体结构不仅能在硬件层面实现力控制，还能通过反射动作直接响应外界刺激，无需等待"大脑"的指令。人类的许多交流行为，如打哈欠、脸红、颤抖等，都是这种去中心化控制的体现。
第三，多模态与冗余性原则。我们的皮肤感受器是多模态的，对压力、温度、振动等多种刺激都有响应，而且不同类型的感受器之间存在功能重叠。这种冗余设计提供了强大的鲁棒性——即使部分感受器失效，整体感知能力仍能保持。对机器人而言，多模态不仅能降低噪声干扰，提高交流的可靠性，还能通过不同通道传递互补信息，丰富交流内容。
第四，时间尺度匹配原则。生物系统在不同时间和空间尺度上运作：有些过程快速反应（如反射），有些则需要较长时间（如学习）。机器人的身体动力学特性必须与所需的交流时间尺度相匹配。例如，腿部的运动学配置会影响可实现的步态周期。通过设计与交流需求相匹配的身体动力学特性，可以通过简化和涌现效应提升交流的带宽和流畅性。
第五，行为协调原则。流畅的交流依赖于对自己和他人行为的预测。这需要建立内部模型——不仅是自己身体的模型，还包括对其他个体的理解。这种内部模型的建立可能需要较长时间，但一旦形成，就能让机器人预测人类的动作和意图，实时调整自己的行为。设计行为更透明、更易预测的机器人，能让人类更容易理解它们的意图，从而实现更好的人机协调。
3►从理论到实践：四个递进的应用场景
为了推动这一理论框架的实际应用，研究团队提出了四个递进式的基准测试场景，每个场景都对人机交流提出了更高的要求：
人机握手测试是最基础的物理交流形式。看似简单的握手动作，实际上包含了丰富的信息交流——力度、节奏、持续时间都在传递着信息。这个测试要求机器人具备行为协调、尺度匹配和高带宽交流能力，是建立人机信任的第一步。
物理教学场景更进一步，要求机器人能够通过触觉引导学习新技能，就像人类通过手把手的方式教授技能一样。这不仅需要高带宽的感知能力和多模态交流，还需要学习和适应能力。在这个场景中，具身智能帮助机器人通过共享控制、避让策略或动力学控制来完成任务。
远程操控医疗机器人代表了更高层次的挑战。从远程操控手术器械到完全的机器人医生，这个场景特别强调行为协调和时间尺度匹配的重要性，因为必须处理潜在的时间延迟。机器人的身体必须能够承担部分交流功能，实现快速、高信息量的交换。
社交互动机器人是最终目标，整合了前述所有能力要求。这包括学习社交行为、发展个性化语言（如俚语），以及镜像行为等。达到这一目标需要具有足够容量、带宽和流畅性的交流通道。
研究团队还提出了双重评估方法：既要从信息论角度测量噪声、带宽和流畅性等量化指标，也要通过用户研究收集人类对交流质量的主观评价。这种综合评估方法确保了理论改进能够真正转化为用户体验的提升。
实现这一愿景需要跨学科的努力和技术突破。在硬件方面，需要开发新型软体触觉传感技术、高度柔顺的机械结构，以及具有适当带宽和力度的仿生操作器。在软件方面，需要强大的建模仿真工具来协同设计机器人的大脑、身体和环境交互，还需要可扩展的软件基础设施来支持复杂行为的协调和实时适应。
随着人工智能和脑机接口技术的发展，我们有望看到更加自然、直观的人机交流方式。通过将这些技术与具身智能相结合，未来的机器人将能够像人类一样，充分利用自己的"身体语言"进行丰富而高效的交流。这不仅仅是技术的进步，更代表着人机关系的根本性转变——从简单的工具使用，到真正的伙伴协作。
