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?本報記者孫立彬

近日，在美國亞特蘭大舉辦的2025 ICRA雙臂機器人能力邊界挑戰(zhàn)賽上，中國企業(yè)艾歐智能（深圳）有限公司（以下簡稱“艾歐智能”）創(chuàng)造了歷史。操控員在深圳辦公室，隔著1.2萬公里的距離精準操控賽場機器人完成數項高難度任務，讓該企業(yè)從全球88個參賽隊伍中脫穎而出，獲得最佳應用獎。

超遠程操控機器人有多難

據介紹，在比賽中，艾歐智能團隊通過遠程遙操作AgileX雙臂機器人，完成了一系列模擬科學實驗操作，包括安裝硅膠柱、處理透明試管、傾倒液體等。這些任務看似簡單，實則對操作系統(tǒng)的響應速度、控制精度與多模態(tài)感知能力提出了極高要求。比如將硅膠反應柱精準對接并旋轉擰緊的場景，不僅要求實現毫米級空間對齊，還要圍繞特定軸進行穩(wěn)定旋轉，整個過程需要高度的姿態(tài)控制能力與操作穩(wěn)定性。

綜合而言，機器人遠程操控的核心難點主要集中在網絡通信穩(wěn)定性和操作者臨場感的構建這兩個方面。

艾歐智能產品負責人曹玥表示，遠程遙控操作系統(tǒng)需要實現雙向數據傳輸，即操作者發(fā)出控制指令、機器人回傳感知信息。在局域網環(huán)境下，通信可通過低延遲的有線網絡高效完成，但一旦跨入公網、跨地域甚至跨國場景，就會面臨更長的網絡延時、更大的丟包率及鏈路質量不穩(wěn)定等問題，這些都會直接影響操控的連續(xù)性和精度。

在操作方面，因操控員不能直接處于機器人所處的環(huán)境，必須依靠遠程回傳的圖像、音頻、力觸覺等感知數據來理解任務場景并做出決策。在這一過程中，多模態(tài)感知信息的同步性和帶寬壓力成為關鍵挑戰(zhàn)。圖像、音頻和力覺等不同類型數據在采集、編碼、傳輸和解碼過程中容易疊加延遲，影響操作的即時反饋。同時，在帶寬受限條件下，如何通過圖像壓縮、點云融合等技術提升渲染效率，也是確保操作沉浸感的重點。

哈工大機器人集團創(chuàng)服中心事業(yè)部執(zhí)行總裁魏明偉表示，機器人遠程操控，短距離用局域網就可以，中長距離幾百到一千公里可以使用5G，一千公里以上則需要用衛(wèi)星或海底光纜、云端加速，跨國之間需要跨國網絡支持。過遠的距離會引發(fā)信號的傳輸延時，進而影響操控；還存在數據包丟失問題，傳感器回傳的數據一定幾率會存在數據缺失，而虛擬模型也有可能存在預判失誤的可能，包括在人為控制上，指令的轉化可能失真，在數據失真或缺失的情況下很難做到準確的反饋。

據了解，為了解決遠程操控難題，艾歐智能團隊自主研發(fā)了遠程遙操作系統(tǒng)TeleXperience，該系統(tǒng)可快速適配到不同構型的機器人上，讓機器人實時跟隨操作人員的指令，完成各種任務。在超遠程遙控操作的場景下，操控員使用該系統(tǒng)再配合各種流媒體傳輸技術和算法，對傳輸網絡進行深度優(yōu)化，就可以實現遠程遙控操作的實時同步和穩(wěn)定傳輸。

遠程操控機器人意義重大

目前機器人還不能真正做到自主行動，而遠程操控技術則為其提供了轉化為生產力的手段，可以實現跨地域作業(yè)、人機分離、異地協同等功能，顯著提升了機器人使用的靈活性和經濟性。

“目前，我們已展示出在最遠距離條件下完成最復雜任務的能力，整體處于國際領先水平。實現萬千米級遠程操控，標志著機器人控制能力從傳統(tǒng)的局域網環(huán)境突破到廣域網條件下的穩(wěn)定應用。這一能力的實現，使得機器人能夠被部署在高風險或人員難以抵達的場所，例如災后救援、遠程巡檢、危險作業(yè)等，同時也為‘人-機-網’協同體系的構建奠定了基礎，使異地專家能夠實現實時干預與遠程調度?！辈塬h表示。

從理論上看，艾歐智能的遠程操控系統(tǒng)具備全球部署的可行性。未來，隨著對生成式預測模型和網絡波動補償機制的持續(xù)研發(fā)，系統(tǒng)在更大范圍、更復雜網絡環(huán)境下的可控性與穩(wěn)定性還有進一步提升空間。

魏明偉表示，實現機器人超遠程操控對行業(yè)意義重大，未來隨著低軌衛(wèi)星與5G網絡深度融合，網絡時延將進一步壓縮，而在量子通信條件下，甚至可以突破地月距離，這將帶來多項應用突破，解決深海探測成本高昂、醫(yī)療資源區(qū)域失衡、跨國工業(yè)協同難等問題。

除了應用層面外，在曹玥看來，更重要的是數據。

“我們觀察到，與圖像、文本甚至自動駕駛不同，機器人數據無法在日?；顒又凶匀簧?，必須通過實際的交互過程積累。通過遠程操作，機器人不僅可以完成任務本身，還能在過程中沉淀大量高質量的‘感知-決策-動作’閉環(huán)數據，為具身智能模型的訓練提供真實場景下的數據支持。隨著數據和模型能力的持續(xù)提升，遠程操作將在未來逐步演變?yōu)椤宰灾鳛橹鳌⑷丝貫檩o’的混合模式，最終實現一個人遠程協同控制多個機器人在全球不同地點同時作業(yè)的目標?！辈塬h說。