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在一段操作看似流暢的視頻中，一只機器人手持鞭狀工具，從層層疊放的積木堆中精準抽出指定積木塊。它動作柔順、位姿穩定，完成了高度精密的操作任務。對人類來說，這不僅需要肌肉控制的極度細膩，還要在毫厘之間掌控物理世界的不確定性。而HIL-SERL系統中的機器人，在短短兩小時訓練后，就實現了100%的成功率。

當前多數機器人“會走會跳”，卻難以完成操作任務，暴露出“重運動、輕操控”的結構性短板。羅劍嵐并非“讓機器人跳舞更流暢”，而是“讓它學會用手做事”。

“操控能力是目前最短缺的能力，這一直是機器人行業皇冠上的明珠。”羅劍嵐指出。他強調，當前許多機器人系統仍停留在“運動能力”展示階段，但真正推動生產力的，是具身智能系統的“操作力”，即應對不確定環境的靈巧反應能力。

“當機器人必須識別不同材質、抓取不同形狀并組裝部件時，面對的是一個高度不確定、動態變化的開放系統。”羅劍嵐說，這種區別，決定了技術價值是否真正落地。

羅劍嵐便投身于機器人控制與強化學習的交叉研究已有10年。在UC Berkeley讀博期間，他便系統性構建了面向真實物理世界的學習框架。2022年博士后回歸伯克利人工智能實驗室（BAIR）后，他帶領團隊開發出全球首個在多任務上達到或超越人類水平的真機RL系統HIL-SERL（參考模仿學習基線）。

該系統突破性地實現了機器人在復雜操作任務中的全面泛化能力，完成抽取積木、安裝皮帶輪、電腦主板裝配等一系列高精度、多約束動作任務，且任務成功率達100%。

HIL-SERL最大的不同，是“以真機數據為核心”，放棄對仿真的依賴。這意味著每一次操作反饋都來自真實世界，機器人必須在極高的不確定性下迅速建模和反應。這正是“操控”在具身智能中所代表的技術核心——不僅僅是能動，更是能理解物理世界并精準交互。

“仿真器無法模擬真實世界的復雜性，唯有直面物理交互數據，才能實現真正的智能進化。”羅劍嵐說。他相信，唯有技術與場景共生，才能真正打開未來的智能系統之門。

從UC Berkeley到Google X、再回到Berkeley，羅劍嵐幾乎橫跨了機器人領域最頂尖的學術與工業場域。他始終強調：科研與產業之間不是兩條獨立的路徑，而是一個可以彼此賦能、持續反饋的正向飛輪，“場景錘煉算法，算法反哺場景。”

在伯克利，他聚焦算法機制創新，用強化學習解決“樣本效率”“任務泛化”等基礎難題；而在谷歌，他親歷工業界對系統可靠性、可部署性與硬件耦合性的極致要求。

“我建議青年研究者，不要只關注能否發頂刊論文，更要思考問題本身是否值得花時間。”他說，只有將科研問題放入實際系統中運行，經歷反饋、修正、再提升，才能真正形成技術飛輪。

盡管當前多個機器人平臺已在實驗室中展現驚艷表現，但距離真正應對工業級復雜環境，仍面臨魯棒性、實時性與自適應能力的嚴峻挑戰。

通用人形機器人距離真正“有用”還缺哪些技術拼圖？羅劍嵐的答案是“閉環能力”，即機器人系統不僅能執行任務，還能從每一次交互中學習、改進。他提出，未來10年，真正的通用具身智能系統，必須具備這種“帶記憶”的學習能力——不是靠硬編碼或海量標注數據，而是靠自身交互中不斷獲得經驗。

“這是一種能從過去的失敗和成功中提煉策略的能力。”他說。比如一個機器人在初次嘗試裝配零件失敗后，不是回到仿真重頭再來，而是能立即理解偏差并調整策略，這種動態學習，是工業落地的必要前提。

“在谷歌期間，我深刻體會到工程可靠性的重要性；在伯克利，我敢于突破基礎科學。這種雙重歷練，構成了我今天理解技術的方式。”羅劍嵐說。

隨著通用機器人研發逐步進入深水區，如何從演示級技術走向工程部署，成為評判技術成熟度與產業價值的關鍵尺度。

對羅劍嵐而言，TR35不僅是榮譽，更是一份責任。“我希望把這個榮譽化作一種推動力。”他說，“過去10年，我們讓強化學習在真實機器人上跑起來；接下來的10年，我們要讓它真正產生價值。”

幾個月前，羅劍嵐正式加入智元機器人，擔任首席科學家。他牽頭組建的“具身智能研究中心”專注于“大小腦一體”的系統研究與落地。這一研究方向，聚焦“場景驅動的具身智能數據采/訓/推一體化綜合平臺”“多模感知仿人靈巧手及具身交互控制技術研究與驗證”等核心課題，得到了上海市科委“科技創新行動計劃-新一代信息技術領域技術攻關（第一批）項目”的支持。

“我們的目標，是讓機器人24×7地在真實世界中工作，不再只是Demo。”他說。他相信，機器人走出實驗室進入現實世界的“窗口期”正在到來。

“我希望未來的具身智能系統，可以真正在工廠中裝配產品，在無人便利店里搬運貨架，甚至在危險區域中代替人類作業。”這是他正著手構建的“閉環”。

“讓機器人成為現實世界的一員”，這不僅是他的科研方向，更是他對未來技術與社會的承諾。