来自萨里大学与汉堡大学的研究人员公布了一种革命性的社交机器人训练方法，在早期开发阶段无需真人参与。该研究将在今年的IEEE国际机器人与自动化大会（ICRA）上展示，标志着社交机器人开发与测试方式的重大进步。
研究团队开发了一种动态视线路径预测模型，使类人机器人能够预测人类在社交互动中的注视方向。通过使用两组公开数据集，研究人员证明机器人即使在没有实时人类监督的情况下，也能有效模拟类人的眼动行为。这一突破尤为重要，因为该模型即使在不可预测的环境中也能保持准确性，适用于现实世界的应用场景。
“用机器人仿真取代早期的人类试验，是社交机器人领域的一大进步。”该研究共同负责人、萨里大学认知神经科学讲师傅迪博士（Dr. Di Fu）表示，“这意味着我们可以大规模测试和优化社交交互模型，让机器人更好地理解和回应人类。”
该研究的意义远超实验室范畴。通过消除真人测试的瓶颈，开发者能够大幅加快具备社交能力机器人的创建与完善。这将推动其在医疗等关键领域的快速部署——社交机器人正日益用于支持患者护理和协助医护人员。在教育领域，这些机器人可提供个性化学习体验；而在客户服务中，则有望实现更自然的人机互动。
研究团队计划进一步拓展该方法，探索机器人具身化中的社交感知，并在更复杂的社交环境和不同类型机器人中测试其有效性。随着仿真技术的不断进步，未来有望进一步简化能够与人类日常互动的机器人开发流程。
这一创新代表了AI自主开发流程的重要进展，有望彻底改变社交机器人在各行业的设计与应用方式。