▶ 本报记者 刘琴

　　在近日举行的第二届世界人形机器人运动会足球赛场上，人形机器人在绿茵场上奔跑、传球、射门，各个机器人赛队展开激烈攻防。与其他比赛项目不同的是，机器人之间的抢球、传球等动作，更多展示的是其协作能力。

　　“未来机器人进入生活、工厂、应急救援等场景作业，面临的一大挑战就是机器人与机器人之间、机器人与人类之间如何协作，这就需要机器具备群体智能‌。”RCAP亚太机器人世界杯国际理事会主席周长久在接受本报记者采访时说。

　　何为群体智能？

　　“群体智能要解决的事情不是一台机器人有多聪明，而是一群机器人能不能理解彼此、协同工作，并可靠地进入真实世界共同完成任务。”周长久认为，群体智能不是简单地把很多台机器人放在一起，而是要让它们真正形成一个能够协同工作的智能系统。足球场便是一个训练和展现机器人群体智能的最佳场景。

　　足球比赛是一项考验个人技术、团队配合、战术发挥等因素的高对抗性集体运动。在足球赛场，机器人足球队也得讲究“排兵布阵”。一支队伍的5台机器人中，通常包括两名前锋、两名后卫、一名守门员。它们要想踢好一场足球赛，面临不小的挑战。

　　“机器人踢足球，是对人形机器人感知、运动控制、自主决策、多机协同整套具身智能能力的综合性大考。”城市之间（北京）科技有限公司总经理薛清恒在接受本报记者采访时表示，足球赛需要多台机器人进行团队配合，如何让机器人自主分工、联动配合，避免互相干扰，是当前机器人行业需要共同攻关的难点。

　　清华大学“火神队”在第二届世界人形机器人运动会足球5V5大型组比赛中获得冠军。该队队长、清华大学自动化系大四学生郭砼说：“去年，我们研发的机器人掌握了大力踢球和正常走跑两种步态。今年，我们通过对技术的全方位迭代升级，让机器人学会了近距离连续带球等技能，‘球员’通过默契配合层层推进，把球‘传’进对方球门。”

　　“今年的人形机器人运动会足球赛项目最大的突破点在于，机器人之间体现了群体智能。”周长久介绍说，机器人在场上需要先搞清楚自己的角色（前锋、后卫，还是守门员），传球时还要能分辨队友和对手，并具备协作能力。这些能力恰恰是它们将来走向实际应用的基础。

　　“机器人最终要走入家庭、应急等多个场景，智能化、操作运控能力、交互能力、安全可靠、成本低、具备信任感这6个因素非常重要。其中交互能力就需要机器人具备群体智能。”周长久说，中国机器人产业拥有完善的产业链和丰富的应用场景两大优势，应该充分发挥这两大优势，与国际开发社区一起合作，将全球的智慧与中国的独特优势相结合，推动人形机器人各项性能提升、产业快速发展。

　　推动机器人走向群体智能

　　在周长久看来，足球赛事的核心价值在于训练机器人的群体智能，推动人形机器人走向应用。

　　具体而言，应如何提升机器人的群体智能？

　　周长久介绍道，一方面，机器人本身要具备更强的物理AI（人工智能）能力，不仅要理解真实的物理世界，还要理解机器人与机器人、机器人与人之间的关系，能够共享感知、理解彼此的状态和意图，并在此基础上实现自主分工、协同决策、动态补位和任务重组。另一方面，需要进一步提升多台机器人共享世界模型、多个智能体协同学习、分布式通信与决策能力，确保其系统安全的可靠性。

　　基于对机器人世界杯近30年的研究和实践积累，周长久提出一条提升机器人群体智能的有效路径，即从仿真训练到赛事验证，再到真实世界应用。“先让机器人在虚拟环境中进行大规模、多场景训练，再到足球赛场这样半结构化、动态对抗的真实环境中接受验证和评测，最后把经过验证的群体智能能力迁移到工厂、家庭、城市运行和应急救援等更加开放、更加复杂的真实场景中。”

　　薛清恒认为，从技术角度看，人形机器人群体智能建立在单机高性能具身智能之上。首先，要构建毫秒级感知—运动闭环，单机在光照变化、碰撞扰动下稳定完成感知、运动控制与本地决策，输出可靠状态数据，这是多机协同的基础。

　　其次，要解决机间通信与分布式信息融合问题。赛场环境存在干扰，无线通信会出现时延、丢包，多机观测也存在感知误差。机器人需要通过机间交互共享位姿、目标信息，在通信不稳定的条件下对场景形成统一认知，避免各机判断出现分歧。同时采用分布式决策架构，摆脱集中遥控、动态调度角色，依据局势自主分工协作，不依赖固定脚本。

　　再次，要做好物理环境下的冲突规避与集群容错，当机器人发生碰撞、摔倒、单机失效或是通信中断时，集群可重新分配任务，局部故障不会导致整体失效。