专题演讲嘉宾：Tim Qian

近年来，AI 技术的爆发为机器人真正走进千家万户铺平了道路。我们可以看到，各类新型机器人以及具身智能模型和应用正如雨后春笋般涌现，机器人的能力越来越强、应用场景也越来越丰富。然而，随之而来的一个现实问题却愈发凸显：不同品牌、不同类型的机器人往往采用各自不同的控制方式，而各类 AI 模型的接入、使用方法和适用场景也存在显著差异。对于普通用户来说，真正想让机器人为自己高效工作，依然面临着较高的技术门槛。要打破这一壁垒，核心在于通过技术手段实现标准化和抽象化。比如，构建统一的控制接口、适配多种模型的通用框架，降低机器人和 AI 技术的使用门槛，让用户无需关心底层技术细节，就能便捷地调动和管理各类智能硬件和应用，真正释放具身智能的价值。本次演讲将聚焦于如何基于浏览器构建一个面向多种机器人和 AI 模型的通用控制平台，分享其中的技术架构设计思路、关键挑战与实践经验。

演讲提纲

1. 机器人落地过程中的实际技术痛点

• 尽管机器人硬件和 AI 模型发展迅速，但端到端交付仍存在明显障碍
• 普通用户上手难度大，技术人员在实际部署时也面临以下挑战：
  • 控制逻辑分散，强依赖代码能力，缺少统一入口
  • 机器人品类多样，协议、接口不统一，适配成本高
  • 控制链条复杂，涉及硬件、通信、界面多层，系统集成难度大

2. 为什么技术方案选在浏览器端

• 浏览器天然跨平台，避免了多端适配的重复工作
• 前端技术栈成熟，3D 渲染、实时通信、界面交互能力强
• 配合 WebAssembly、WebRTC、WebGPU 等技术，浏览器的能力边界大幅提升
• 可以在无需安装、即时访问的前提下，完成从仿真到控制的完整链路

3. 浏览器中的可视化与物理仿真技术挑战

• 高性能 3D 渲染：如何在浏览器内流畅展示机器人状态与环境
• 物理仿真同步：真实物理引擎的接入与前端渲染的一致性问题
• 数据交互：高频数据下的前后端通信优化
• 性能瓶颈与资源管理：浏览器环境下如何避免性能坍塌

4. 控制系统的扩展性设计

• 设计目标：控制通道抽象、输入方式可插拔、模型驱动灵活接入
• 实现方式：
  • 控制输入统一封装，支持键盘、手柄、Web UI、AI 模型等多种输入源
  • 模型层与控制层解耦，支持不同智能模型快速切换
  • 统一协议设计，便于新硬件、新控制方式的接入

5. 多机器人适配方案

• 通过标准化控制接口屏蔽底层差异
• 基于能力描述和协议映射的适配层设计
• 结合仿真与真实硬件，形成开发、测试、部署的一体化闭环
• 最终目标：让技术人员专注于控制逻辑和应用开发，底层适配、协议转换透明化

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 性能瓶颈：浏览器虽然能力越来越强，但相比原生应用，性能仍有限制
• 浏览器环境下的硬件访问受限
• 前后端同步的复杂性 - 机器人控制涉及状态同步、仿真与真实硬件对齐、AI 模型推理结果接入
• 高频控制指令与状态反馈之间的网络延迟不可忽视，尤其跨网络部署时

演讲亮点

• 从用户需求反推技术架构，如何设计一个既符合直觉、易上手，又具备强大扩展性的具身智能平台
• Web Serial 协议在机器人控制链中的应用实践，打通浏览器与真实硬件的关键技术路径
• 浏览器内多输入控制与 AI 驱动控制的融合设计，如何在一个统一平台下无缝切换传统控制与智能控制

听众收益

• 系统了解具身智能平台的架构思路、技术选型与发展趋势
• 获得面向实际落地的平台设计与多设备接入的工程经验
• 理解浏览器在机器人控制中的优势与技术边界，拓展具身智能开发思路