得益于人工智能，机器人已能完成许多原本需要人类完成的任务。弗莱堡大学微系统工程系软体机器助理教授Edoardo Milana在接受采访时，阐释了如何通过改进设计和创新机械结构来拓展这些机器的应用范围。
为什么需要替代传统机器人？
虽然借助人工智能和机器学习，机器人已能完成惊人任务，但所有这些智能都集中在软件——即"大脑"部分，而机械设计（身体）却未得到同等重视。因此，机器人就像提线木偶，软件试图完全控制身体的每个动作。
这种设计思路要求硬件在机械结构上尽可能简单，便于数字微控制器操作。在某些应用场景下，这确实能满足精度和高力量需求。但就运动效率和敏捷性而言，机器人的表现远不及生物体。
但已有模仿猫狗等动物的机器人了
这些四足机器人（包括人形机器人）虽是工程杰作，但在运动敏捷性上无法与真实动物媲美。它们运动时能耗也高得多——普通步态的四足机器人需要约300瓦驱动12个"肌肉"电机，而狗只需30瓦就能激活数百块肌肉。
这种差异源于自然界的运动高度依赖身体的机械特性：生物材料通过被动适应和主动调节来应对环境作用力。机器人领域除数字控制外，更应关注将智能（即"具身智能"）融入设计。这将释放目前用于底层运动控制的算力和能耗，转而支持推理、规划和感知等高级逻辑运算。
"具身智能"概念源自哲学和心理学。对您这位机器人研发工程师意味着什么？
最吸引我的是，这套理论不仅适用于生物体，也能应用于机器人。其核心理念是：身体与环境的物理交互塑造了智能行为。这不单是大脑控制身体的问题——部分控制权其实存在于身体本身及其与大脑的互动方式中。
对机器人而言，若想实现真正智能，就不能简单组装几根金属杆和关节，再塞入超级计算机。若此法可行，我们早该造出能力截然不同的机器人了。
这类智能机器人可能是什么形态？
我正在研究受原始水生生物启发的软体机器人。该领域已有完全基于物理原理、无需数字微控制器的机器人，它们利用软材料的非线性物理特性生成控制信号。
我与来自斯图加特、荷兰和比利时的研究者共同在《科学·机器人》发表论文，提出"物理控制"新概念，并总结出三种软体机器人控制机制。
一个典型案例是配备自振荡阀门的机器人：当气压增加时，阀门会周期性开合，形成有节奏的气压信号来控制各部件运动。
未来我们需要折中方案：机器人离不开软件和微控制器，但通过优化机器人身体设计，我们仍能取得重大突破。
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