原文标题：Imitation learning is reshaping the training of physical AI for industrial environments – Robotics Tomorrow
据Robotics Tomorrow7月11日日报道，— 描述：模仿学习正在改变工业机器人的训练方式，从死板的编程转向通过真实世界的交互进行学习。Anders Billesø Beck 解释了为什么数据质量、力以及生产级硬件至关重要。 标题：模仿学习正在重塑工业环境中物理 AI 的训练 | RoboticsTomorrow 图片： — _模仿学习正在改变工业机器人的训练方式，从死板的编程转向通过真实世界的交互进行学习。Anders Billesø Beck 解释了为什么数据质量、力以及生产级硬件至关重要。_ 模仿学习正在重塑工业环境中物理 AI 的训练 **Anders Billesø Beck，技术副总裁 | Universal Robots** 06/23/26, 06:27 PM | 工业机器人，工厂自动化 | Universal Robots USA | 协作机器人，机器学习，ROS 几十年来，工业机器人都是被编程的。每一个动作都有明确的定义。每一种边缘情况都被提前预判。这种方法一直非常有效，直到要求机器人做的不再仅仅是每次都以完全相同的方式重复同样的任务。
随着人工智能 (AI) 从感知走向物理执行，机器人被寄予厚望去处理接触、变化和不确定性。这些问题很难轻易通过规则或脚本解决，而是需要通过经验来学习。这就是模仿学习 (imitation learning) 发挥作用的地方。模仿学习允许机器人通过观察和复现人类的示范来学习任务。工程师无需对每一个步骤进行编程，而是物理引导机器人完成任务，并捕捉其在与真实世界交互过程中产生的数据。这些数据成为了训练 AI 模型的基础，使模型能够在物理环境中进行推理、适应和执行。在优傲机器人，模仿学习已成为我们构建物理 AI (Physical AI) 理念的核心支柱，也是我们开发旨在真实工厂车间作业的机器人方法的关键组成部分。真正的挑战在于数据质量。如今关于 AI 的探讨大多聚焦于模型：基础模型、视觉-语言-动作 (VLA) 模型、强化学习。但在实践中，进展往往受到更基础因素的制约——即用于训练这些模型的数据质量。
工业任务会产生复杂且相互依赖的信号。仅靠运动本身是不够的。接触力、柔顺性、工具交互、视觉背景以及任务执行过程中的细微变化都至关重要。如果这些信号缺失、延迟或间接推断，模型就很难泛化——无论架构多么先进。模仿学习之所以重要，是因为它能够实现基于真实物理交互的高保真数据采集。如果运用得当，它生成的数据集将反映任务实际是如何执行的，而不是人们假设应该如何执行。
**突破仅限实验室的实验**
当今许多模仿学习的设置依赖于 VR 控制器、脆弱的研究型机器人或定制的实验室设备。这些方法对于实验可能很有效，但很难顺利转化到工业环境中。在一种硬件上进行训练并部署到另一种硬件上，会引发摩擦、延迟和意想不到的故障模式。力信号的表现会截然不同。动力学特性也会发生变化。在实验室里行得通的方案，到了工厂车间很容易就会出现故障。
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