家事機器人會成為每個人家中的必備裝置嗎？目前除了掃地機器人，其他家用機器人都尚未進入主流，原因包含包括價格高昂、可靠性不足、功能受限等。對於 Meta 來說，關注人類和機器人如何在家庭環境中無縫協作，進行清潔、烹飪、食物配送等日常任務，將是一大重點。
Meta 投入具身 AI 領域，繼去年 11 月新開發可感受「觸覺」的機器手，本週又有新進展。Meta 認為，目前多數機器人是獨立運作，限制了發展潛力，因此他們在 2/7 發表研究框架 PARTNR，透過開源大規模基準測試、資料集和模型，推動無縫人機協作的研究。PARTNR 提供一種機制來訓練社交型機器人──藉由大規模模擬訓練，再將其部署到現實世界中運行。
Meta PARTNR：解鎖人機協作
Meta 發表的 PARTNR 基準，提供 10 萬項任務進行協作機器人測試，包括清理碗盤和玩具等家務瑣事，並且凸顯了現有模型的主要缺點，例如協調能力不足、任務追蹤失敗，以及錯誤恢復能力不佳。
「模擬」技術已經成為機器人部署的有用工具，能讓組織在幾秒鐘內測試在現實世界可能需要數小時、甚至數天才能完成的工作。Meta 免費提供的資料集，是人類在模擬環境中執行 PARTNR 任務的示範記錄，可以用來訓練具身 AI 模型，也就是能與物理世界互動的 AI 系統，例如機器人或虛擬代理。
Meta 表示，它也透過大規模模擬資料訓練出 PARTNR 大型規劃模型，並成功部署在波士頓動力的 Spot 機器人進行測試。該模型可以理解長提示、將複雜的任務分解為可操作的步驟，並為人類使用者提供幫助。
機器人不只是代理，而是合作夥伴
特別的是，Meta 還打造了混合實境（MR）介面，透過視覺方式呈現機器人的動作和決策過程，目的是增加機器人的透明度和信任感。示範影片中，使用者便透過 Meta 的 VR 頭盔，就能看到機器人在看什麼、想做什麼。
Meta 強調，人機協作的發展潛力巨大，他們認為機器人將是未來的合作夥伴，而不僅止於執行任務的代理人。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、Meta、AI at Meta，首圖來源：AI at Meta。