人形机器人小顽童夺银后，松延动力 1 月狂揽超千台订单？

人工智能行业正迎来飞速的进步，尤其在机器人技术领域，深度强化学习技术显现出显著的运用成效，这一成就接连出现，受到了广泛的瞩目。

深度强化学习引关注

在人工智能技术迅猛发展的今天，众多知名企业正不断增投研发资金，聚焦于AI领域及新技术的研发，尤其是大型模型的开发。在此形势下，姜哲源专注于深度强化学习在机器人领域的应用研究，该技术能够将机器人的状态空间与动作空间进行映射，并力求实现累积奖励期望的最大化，因而引起了业界的广泛关注。

技术概念解析

构建状态空间与动作空间之间的对应关系是确保强化学习效果的关键，此步骤旨在最大化累积奖励。在此过程中，折扣因子γ扮演着至关重要的角色，它有助于机器人更快地积累丰富的奖励函数。目前，Q函数以及PPO算法等基础算法已实现进步，深度强化学习技术得到了广泛的应用。该技术已被应用于众多领域，包括但不限于运动控制、物体抓取、路径导航和避障等。

松延动力产品线

松延动力成功发布了两个核心产品系列，其中包括双足人形机器人N2、N1以及仿真人形机器人。姜哲源特别强调，深度强化学习在增强机器人运动性能方面扮演了关键角色。他指出，在人形和足式机器人的运动控制技术中，深度强化学习已成为一项关键手段，为机器人实现跑步等动作提供了技术支持。

应用思路步骤

机器人深度强化学习在实施过程中一般包含四个主要环节。首先，算法的构建构成了这一流程的基础，恰当的算法选择对机器学习的成效具有决定性影响。随后，在算法设计阶段结束后，仿真训练随即展开，这一环节充分利用了仿真环境的多种优势，例如提供安全测试的场所和强大的并行计算能力，这些优势显著提升了学习和优化的效率。

仿真环节要点

构建一个既安全又高效的测试与优化平台，仿真环境扮演着至关重要的角色。松延动力公司通过设计奖励函数，为机器人的学习过程确立了清晰的目标，这些目标可能包括借鉴人类动作捕捉数据或致力于提升控制精度。此外，该系统还推动机器人进行动作探索，旨在挖掘并增强其性能潜力。然而，在这一发展过程中，机器人必须面对从模拟环境向现实世界过渡时遇到的困难，比如环境建模中存在的差异性问题。

产业发展展望

北京前沿国际人工智能研究院的定位清晰，致力于促进人工智能产品在现实世界的应用，并努力打造产业生态体系。在具身智能产业领域，尚未确立统一的技术规范，目前正处在多种技术路径并行发展的阶段。作为该领域的关键平台，该研究院或许能够为人工智能产业的实际应用带来新的思考方向。

关于深度强化学习技术在未来能否成为具身智能产业统一技术标准的先锋，您有何独到见解？我们热切期待您分享您的看法，并且诚挚邀请您将本文转发，以示对这一领域的支持。