具身智能領(lǐng)域，是不是夠火爆了？
但市面上常見的，大多是四足機器狗、人形機器人，機械臂……都在地上作業(yè)。
現(xiàn)在，一種會飛的具身智能機器人，也進入了創(chuàng)業(yè)商用賽道：
巴掌大小，重量約 200 克，搭載計算芯片和視覺方案，可負載起飛。
在沒有 GPS、沒有信號覆蓋的狹窄通道中，可以獨立完成自主建圖，全程無需人為干預(yù)。
且執(zhí)行任務(wù)過程中的所有決策及其行為，都來自于自己的大腦，并不依靠固定流程或地面遙控。
所有的操作都無需人為介入。
微分智飛由浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院長聘副教授、博士生導(dǎo)師高飛于去年底創(chuàng)辦。兩年前，他帶隊研發(fā)的飛行機器人蜂群就登上了《Science Robotics》封面。
帶著十幾年的研究積淀，高飛想把飛行機器人推向市場。今年 4 月，公司連續(xù)完成了兩輪融資。
所以，具身智能飛行機器人和無人機，究竟有什么區(qū)別？
高飛教授向我們分享了他的思考和實踐。
不是傳統(tǒng)意義上的無人機
相信很多人都有這個疑問：飛行機器人和無人機，到底有什么區(qū)別？
高飛解釋道，傳統(tǒng)無人機本質(zhì)上是被遙控的飛行器（Aircraft），依賴人的操作，比如遙控器或者地面站指令。
即使是燈光秀或預(yù)設(shè)路徑配送外賣式的自動航線飛行，也是預(yù)先編程或依賴 GPS 等外部定位，缺乏實時自主決策。
與之相比，飛行機器人是具有自主決策能力的智能體（Agent），高度自主，能在斷網(wǎng)的無信號環(huán)境下獨立完成任務(wù)。
其靈魂是能「獨立感知環(huán)境 - 理解任務(wù) - 做出決策 - 閉環(huán)執(zhí)行任務(wù)」，完全脫離人的實時控制。
如此說來，飛行機器人才是真正的 " 無人 " 機。
但高飛在這個領(lǐng)域的深耕比 " 具身智能 " 概念火起來要早得多。
當初在香港科技大學(xué)讀博期間，他就專注于解決單機自主飛行的核心挑戰(zhàn)，即實現(xiàn)無人機從起點到終點的全程無人干預(yù)自主飛行。
高飛的博導(dǎo)給他布置了一個任務(wù)：
做一臺飛行機器人，在實驗室門口一鍵起飛，全程無人干預(yù)，自動飛到學(xué)校門口。
什么時候做出來什么時候畢業(yè)。
那時候還沒有大模型，更別提落實具身智能。
為了實現(xiàn)真正的自主飛行，高飛依賴的是一整套高度耦合的工程體系：多傳感器融合、精確建模、低功耗嵌入式算法……所有計算都得跑在資源極有限的硬件上，必須極致優(yōu)化，才能撐起整個系統(tǒng)閉環(huán)。
據(jù)高飛講述，那時候走的是一條更工程理性的路徑，需要依賴精確的數(shù)學(xué)模型、傳感器融合、系統(tǒng)控制理論，從而構(gòu)建穩(wěn)定可靠的功能性閉環(huán)。
但不變的是一種觀點——飛行機器人必須靠自身感知獲取環(huán)境信息、必須實時閉環(huán)決策（而不是靠遠程規(guī)劃）、必須在不確定性中適應(yīng)性執(zhí)行。
這些思想，與后來具身智能范式的底層邏輯不謀而合。
后期的飛行機器人集群研究中，高飛開始引入強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練協(xié)同策略，在仿真環(huán)境中訓(xùn)練無人機完成任務(wù)策略。但相關(guān)的底層定位、控制等仍以傳統(tǒng)方法為主。
總而言之，現(xiàn)在仍然拋不開傳統(tǒng)方法——
很多人會以為，要實現(xiàn)這樣的智能必須依賴大模型。但高飛的看法是，大模型更多是在上層幫助理解復(fù)雜任務(wù)，比如 " 幫我找一束花 "" 判斷哪塊區(qū)域有危險 "。
而讓機器人能真的飛起來、飛得準、飛得穩(wěn)的，依然靠的是底層的感知、算法和控制力。
這才是飛行機器人的基礎(chǔ)工程能力。
巴掌大的飛行機器人，是一種 " 炫技 "
一般而言，飛行機器人具有以下幾個關(guān)鍵部件：
大腦：上位機，負責(zé)環(huán)境感知、自主定位、實時規(guī)劃、任務(wù)決策等
小腦：下位機，負責(zé)運動協(xié)調(diào)、姿態(tài)穩(wěn)定控制，執(zhí)行高頻、實時任務(wù)
肢體：螺旋槳
眼睛：攝像頭 / 雷達等傳感器
以此為硬件基礎(chǔ)，高飛創(chuàng)業(yè)的微分智飛，有以下三大技術(shù)特色：
第一，極強的自主決策能力。這一點通過算法來實現(xiàn)。
無 GPS、無信標、無遙控，全靠傳感器融合定位、動態(tài)避障算法與運動規(guī)劃，高飛團隊在非結(jié)構(gòu)化場景（如礦山、林下、隧道）完成首創(chuàng)全自主飛行。
高飛介紹，下發(fā)任務(wù)指令后，全程無需實時信號（可斷連），飛行機器人能自行維護環(huán)境地圖、計算最短返航路徑，并能在電量臨界點前自動返航。
在此過程中，飛行機器人需要智能決策最優(yōu)路徑，譬如探索完一個房間再出去，避免反復(fù)進出。
第二，高效協(xié)同的集群技術(shù)。
早期在港科大解決單體自主導(dǎo)航的高飛，進入浙大后開始研究集群協(xié)同。
他的目標是實現(xiàn)類似人類集群——如軍訓(xùn)走方陣——的分布式智能協(xié)同，而非無人機燈光秀式的集中控制。
這其中的主要難點，是集群中的每一個飛行機器人既需要個體需足夠自主智能，協(xié)同時又要高效溝通、分工，不能起沖突。
在高保真仿真環(huán)境中，數(shù)萬乃至數(shù)十萬智能體圍繞同一全局目標進行集中式學(xué)習(xí)，以更高效地習(xí)得協(xié)同決策策略；與此同時，通過隨機擾動環(huán)境參數(shù)、感知噪聲和場景紋理，使模型的適應(yīng)性不斷增強。
在訓(xùn)練過程中，團隊預(yù)先設(shè)計了可變規(guī)模機制以適應(yīng)實際操作中集群規(guī)模的動態(tài)變化，并將強化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)控制相結(jié)合，最大限度縮小仿真與現(xiàn)實之間的遷移差距，從而顯著提升算法在復(fù)雜場景中的泛化能力與可靠性。
第三，小型化與硬件集成頗有積淀。
微分智飛的特色就是專注做小型飛行機器人，最小的那一款只有巴掌大小。
因為小，在很多人類不能進入的環(huán)境下，能夠靈活地飛行并完成任務(wù)。
如果在這種條件下還能實現(xiàn)自主智能，那就是真正的把難題解決到極致。高飛表示：
它需要的不只是能飛，同時還要在成本、可靠性、安全性上具備產(chǎn)品化能力。
" 不想再手搓了！"
目前，微分智飛共有兩條產(chǎn)品線，三款在研機型。
一條行業(yè)線，也是公司的產(chǎn)品線主力，主要用于自主探測建圖與巡檢。
主要落地場景瞄準應(yīng)急、礦山、林場、綜合管廊、倉儲等場景，講究成本和可靠性，工業(yè)級要求高精度（厘米級甚至毫米級定位建圖）和高穩(wěn)定性。
一條教育線，提供開放、標準可開發(fā)平臺，可二次開發(fā)。
主要目的是創(chuàng)建教育科研生態(tài)，降低學(xué)生手搓門檻。
迄今為止，高校學(xué)生或科研人員還沒有這樣的生態(tài)環(huán)境可用，如有需要，只能手搓——而且是非標準化、高成本、強依賴個人技能的那種。
飛控主板、傳感器、動力系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)件……沒有統(tǒng)一供應(yīng)鏈，學(xué)生需自行從不同渠道采購零件。
不僅來源零散，小批量加工成本還高，采購的零件要么無冗余要么過剩。用高飛的話來說，"100 個起售，但買 100 個最后只用得上 2 個 "。
綜上所述，其實教育線產(chǎn)品的目標很明確：
要把高校 " 人人手搓飛行機器人 " 的局面變成 " 標準平臺 + 自主開發(fā) " 的常態(tài)。
其實，高飛做這件事也算是一種還愿——
他從小就是個航空愛好者，最大的夢想是開戰(zhàn)斗機。后來沒能飛上天，就轉(zhuǎn)而研究飛行機器人，把自己對飛行的執(zhí)念灌注進小小的機器中。
高飛回憶自己當年在實驗室里手搓機器的日子：一個部件畫圖加工就要等一周，炸機一次成本幾千，還時常因為缺資料耽誤實驗。現(xiàn)在，他希望給后來的科研學(xué)生提供更好的起點。
他清楚地知道實驗室成果如果不能走向市場，那就是差了一環(huán)。因此，他選擇創(chuàng)業(yè)。
不只是為了把技術(shù)落地，更是為了把飛行機器人這條技術(shù)鏈真正閉合走向落地。
現(xiàn)階段，微分智飛的主要策略是專注產(chǎn)品，不把自己變成服務(wù)型公司。
盡管 To B 場景里很多客戶更愿意為服務(wù)買單，但高飛堅持產(chǎn)品優(yōu)先、技術(shù)閉環(huán)的路徑。
雖有十多年的科研積累，但形容這段創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷時，高飛用了個詞叫 " 進化 "。
他說，科研人做公司，得找到互補的合伙人，同時從頭學(xué)產(chǎn)品、學(xué)市場、學(xué)成本控制，從算法理論到芯片選型，從論文邏輯到供應(yīng)鏈周期，每一步都得親手趟過去。
我和團隊都有短板。但只要清醒、愿意學(xué)，就有機會把技術(shù)真正做成產(chǎn)品，把實驗室的極致推向真實市場。
— 完 —
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