乔红基于人类整体性能高于单元性能的机理，首次发现并提出了机器人高精度操作中的高维“环境吸引域”理论，被国际期刊报导为“乔的概念”，为普通机器人实现高性能提供了新途径；她同时关注把研究成果推向应用，让工业机器人在操作精度和稳定性上有了质的飞跃，为我国机器人高端应用的推广做出重要贡献。乔红团队还将人形机器人软硬件设计任务拆解成定制化本体设计、多类任务决策等12个技术组，构建了“通用人形机器人大工厂”，核心技术底座。
记者：你这个大工厂里面有什么样的科学家，他们都聚焦在什么样的领域？
乔红：首先是机械结构的，人工智能设计的，是要学过机械又要学过人工智能的。然后是零部件，做加工工艺，还有感认知的，还有控制的，控制的还要分传统控制和强化学习的，可多了。我们需要的是新鲜血液，我们需要科学家也需要工程师，然后我们才能够说，我们要追逐高性能，要把这个性能真的做得很牛。
记者：我能理解为是智能机器人的一个大型科研组织机构吗？
乔红：对，大型的科研平台。我们和企业的区别就是，我们要把科研力量打到这个平台里面。拿平台去做验证，然后再打回到科研，是一个纵向的融通，从科研到平台到示范应用，然后回到这边来补充基础的技术底座。这个技术底座可以服务很多人，而且让大家我觉得有两个融通，第一个是从上往下的融通，第二个是人和人，单位与单位的融通，就是你做的控制算法你不要再做一遍了，我们把它放在这里，我们就可以做得更好。
第三个特点就是我们可能要多做一些企业不做的事情，比如说我们想着做空中交通管理委员会的人形机器人上飞机开飞机的这种，如果说我们有一天能够进入工厂，那么就意味着你的装配精度到底是多少。能不能做精细的工作，能不能真的代替农民干事情，我们现在更关注这些部分，同时我们也想把大工厂做得更好。
这个核心技术底座通过智能算法对硬件系统不足进行补偿以及神经科学与人工智能的融合，形成了核心的技术壁垒。在科技领域，从理论研究到实际应用的转化之路，常被称为“最后一公里”，这也是科技创新真正发挥价值、造福社会的关键环节。 |
