（来源：上观新闻）
这项研究展示🙊👪了深度强化⛴🛷学习在🦷机器人运🇳🇱动控制中的🎱👉巨大潜力🗼🎋，为蛇形机器⏲🧨人在实际应用中🚽的能效🕘🇩🇯优化提供了新思🚑路🤭。
协同进化，才是😹AI、游戏🇲🇦🚘的共赢🕖目标↙🥔。郭书祥表示👽✒，机器人🖥系统不🥼🔽存在疲劳问题，🚑🧬能够以亚毫米🕑🚿级的稳定性持🚧🇨🇱续完成导丝导管的🍜🕵递送、旋转🆚🏵与定位操作🌋。这一调🍟🇸🇿整标志着两🚶♀️家公司长期⚒合作关系的重大重🙋🔝组😲🥕。
然而，高高👨🦳🇬🇦原环境对航空🙇发动机构🈹🍬成了严峻挑战♣🔲。除了资本🚣♀️🔞运作带来的格局洗🌐牌，制🚻造端本身也在经历✊效率革命👨🦲🇷🇺。开发者🎍🎶可以在Uni🏃♀️🦋ty中构建♉一个与物理🗼机器人完全对应0️⃣的虚拟模⛱🇹🇱型，通过领🤠🛷域随机化🍺（Dom🕒ain R👀🇻🇳andomiz💊🇲🇶atio🕷🕥n）技术🏙💨，在模拟环境中随🔨机改变光🇨🇱❣照、纹理等参数🐭，然后利用强🇬🇦🔼化学习算💁♂️👩🏫法让AI数百万🇮🇸🖥次主动交互和试错🇦🇪，以学习抓取、移👩🔧动等物理🚺🇺🇾操作技🐴能📜👁。
