对话千觉机器人马道林：通用大模型走进物理世界后，具身智能难点在“触碰之后”

在计算机科学家、机械工程师主导的机器人领域，马道林是个 “异类”。 文丨李梓楠 2017 年初，在麻省理工学院 McubeLab 里，马道林遇到了一个让他反复琢磨的实验结果。 当时，他的团队正全力备战亚马逊机器人抓取挑战赛（Amazon Robotics Challenge）。算法经过数轮优化，机器人的抓取成功率依然卡在 75% 左右——每四次尝试，就有一次失败。 他把几百个失败案例逐个拆开看，发现问题几乎都出在同一个瞬间：机械臂接触物体的那一刻。摄像头能在远距离把物体定位清楚，可一旦夹爪靠近、把视线遮住，机器人就成了 “盲人”。它不知道自己抓得紧还是松，不知道物体是不是正在指尖发生微小的滑动，更不知道失败其实已经开始，却还在继续执行预设的动作。 “没有对物体接触的感知，机器人的操作能力就很难再往前走。” 马道林说。 在计算机科学家和机械工程师主导的机器人领域，马道林是个 “异类”。从本科到博士，他在北大度过了整整十年，几乎都沉浸在抽象而严谨的接触力学里。博士期间，他作为核心骨干参与了国家重大航天工程——月球车着陆仿真系统的开发。为了在地球上验证飞行器在月面着陆时的冲击、粉尘扬起和缓冲装置的极限，他和同事在济南郊区的宾馆里闭关两个月，用力学方程去刻画一个谁也没有真正去过的物理环境。 但在 MIT 的四年多，他把精力转向了机器人精细操作和触觉感知。那里洋溢着一种近乎狂热的 “造物冲动”——人们想创造出世界上还不存在的设备、机理与材料，并且亲手把它做出来，摆在桌上给你看。 此后，他回到了上海交大继续攻坚机器人精细操作和触觉感知。2021 年，他和合作者的一项触觉研究从 4000 余篇论文中脱颖而出，获得机器人领域重要国际会议 ICRA 的最佳会议论文奖，也是当年该奖项唯一的中国团队。 2024 年，马道林创立千觉机器人，主攻机器人精细操作与触觉感知，在触觉传感器的技术路线上选择了视触觉（Vision-based Tactile Sensing）。 创业时，触觉还是个冷门领域。许多机器人连手都没有，很少有人在意这只手是不是要有触觉。 两年后，已经很少有人再争辩触觉是否重要。而行业最新的风向，进一步放大了触觉对于具身智能的价值。一方面，GPT-6 Astra 的发布让通用大模型直接跨进了物理世界，具身 “大脑” 的发育有望明显提速；另一方面，资本正在回归理性，一级市场开始问最朴素的问题：你的东西到底能不能 “干活”、能不能赚钱。 在这两件事同时发生的时候，触觉的意义反而变得前所未有地清晰。当通用模型把 “看得懂、想得明白” 的上层问题大量接管，机器人真正进产线、进真实场景干活时，失败往往集中在 “触碰之后”。触觉不再是一个 “有了更好” 的加分项，而是从 Demo 走向交付的必经之路。 马道林的判断是：Astra 等通用模型的发展，会进一步凸显触觉的重要性。因为通用模型越强，视觉和语言的问题解决得越彻底，剩下那 “最后一厘米” 的操作缺口就越刺眼。千觉想做的，是让机器人拥有触觉能力——硬件是它的感知接触的器官，数据是它的训练科目，模型验证是它的教练反馈。 我们近期与千觉机器人创始人马道林进行了一场深度对话。我们聊到他从登月仿真到机器人指尖触觉的跨越，触觉数据怎么做成壁垒，触觉仿真在其中的位置，以及他如何在具身智能的躁动长跑中保持专注。 从登月仿真到具身触觉 晚点：从你的读书经历聊起吧。你 2015 年博士期间做过月球车的仿真模拟，这是一个怎样的项目？ 马道林：当时我们国家在筹备月球车项目。航天讲究万无一失，要把很多风险在地面就验证掉。我做的是一套月球环境下的仿真软件，让航天工程师去刻画月球上的物理环境。 比如验证飞行器着陆。飞行器一开始是反推减速，但月球表面没有水，埋着厚厚的粉尘状月壤。如果它在很低的位置还在反推，就会把粉尘扬起来，落在太阳能板和雷达上，设备就会出问题。所以要让飞行器在特定高度之下关机，纯自由落体着陆，靠缓冲装置去承受冲击。这套东西到底行不行，得先在地面上算清楚。 我导师是该领域的资深专家，所以我们实验室受到委托开发着陆软件。我有幸参与其中，其实也是边干边学。我负责写核心的力学仿真模型，和同事一起住在济南郊区的一个宾馆，闭关开发了两个月，完成了多数开发任务。 晚点：你做完月球车，为什么没去航天领域工作，而是去 MIT 研究机器人？ 马道林：一个是能力上用得上。我研究的是接触力学，是物体与物体接触瞬间到底发生了什么。这套东西不只月球着陆要用，机器人去抓一个杯子、去装一个零件，本质上也是接触问题。另一个是兴趣。我博士期间就想做机器人。当时波士顿动力的狗非常火，我很有冲动想在机器人方向上学点东西、试一下。 晚点：你觉得机器人操作难，还是登月难？ 马道林：两者都有很高难度。登月是极限环境下的工程挑战，而机器人操作是一个很长序列

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