机器人看不见目标，借队友的“眼睛”选对盒子：传的信息还少了八成

目标藏在哪个盒子里，动手的机器人没看见，旁边的队友却看见了。星尘智能的CoMind（Be My Eye）研究让两台Astribot S1交换视觉信息：在人类放入蓝色盘子、但这一动作被挡住的选盒测试中，负责取放的机器人18次选对16次。不共享信息时，它只选对7次；直接共享通用视觉特征的对照方法选对13次。这是在真实机器人上进行的受控测试。

关键不是把整幅画面原封不动发过去，而是训练机器人挑出对队友动作有用的内容，再压缩成32个特征单元。对照方法传160个，数量相差八成。按论文的表示格式计算，每次决策、每个方向的传输负载从720 KiB降到144 KiB，未计算网络协议开销。接收方做错动作时，训练信号还会反过来调整发送方的信息提取方式，让它更会“说重点”。

另一项测试让两台机器人轮流带头拿彩色马克笔，跟随者必须从队友的信息中判断颜色和动手时机。48次试验中，CoMind完整完成全部序列；不共享信息的版本一次也没完整完成。不过，传160个通用视觉特征的对照方法同样全部成功。因此，这项结果主要显示的是用更少的数据保住协作能力，而非只有CoMind才会配合。

研究团队还展示了共同给冰箱补货、组装纸箱、折叠和收纳被子的过程。它指向一个实际问题：未来两台家用机器人一起干活时，一台的视野被柜门或物品挡住，另一台或许能补上缺失信息。但这些家务展示没有给出与选盒测试同样的成功率统计，更大规模机器人团队仍属后续研究。原论文于11月9日公开，量子位11月13日作了中文介绍；结果来自开发团队，尚不是家庭长期使用的独立验证。

本文对Baifu Huang、Shilin Fang、Jianan Wang的CC BY 4.0论文作独立改写与说明。许可：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。来源时间：论文，北京时间2026年11月9日20:19:15／美国东部时间11月9日07:19:15（EST）；量子位，北京时间2026年11月13日14:29:23／美国东部时间11月13日01:29:23（EST）。