語言模型 (LLM)如何驅動孿生機器人：AI 賦能機器人新時代

AI 不是天馬行空：語言模型變身機器人大腦

你問語言模型能做什麼？寫詩、寫信、寫程式？這些當然沒問題；但你知道嗎？它也可以「驅動機器人」。2024 年以來，語言模型（Large Language Model, LLM）與數位孿生（Digital Twin）的整合，讓機器人不只是「看得懂」語言，更能「動起來」，像人類一樣完成各種任務。

在這個新興領域中，語言模型不再只是對話夥伴，而是機器人的「大腦」；而數位孿生技術，則是它的「學習場」。這樣的結合，使機器人能夠突破過往僅靠傳感器與預設程式行動的限制，透過自然語言理解人類需求，並自主規劃與執行任務。從語言模型的文字理解能力，到模擬環境中預測行為的能力，這些技術正迅速重構我們對機器人智能的想像與期待。

語言模型與數位孿生的化學反應

語言模型如何驅動孿生機器人？核心在於它將語言轉譯為結構化任務邏輯，並透過數位孿生這個虛擬平台反覆模擬與優化執行策略。

這裡，我們可以從三個主要技術環節來拆解語言模型的驅動方式：

1. 任務語義解析（Semantic Task Parsing）： LLM 接收自然語言後，會先進行語句拆解與角色辨識（Semantic Role Labeling），識別出主詞（如「我」）、動作（如「拿」）與目標（如「紅色杯子」）。這一層處理非常關鍵，因為人類語言中常包含省略、隱喻與模糊性，LLM 必須具備語境推論（Contextual Inference）能力，才能在真實應用中準確還原任務。
   

2. 行動規劃與策略生成（Action Planning & Policy Generation）： 一旦語意被理解，LLM 結合如 PDDL（Planning Domain Definition Language）等規劃語言格式，轉換成多步驟任務流程。例如「開冰箱 → 找牛奶 → 拿出 → 放餐桌」等行為組合，語言模型需根據環境限制與順序邏輯建立策略，再輸出至孿生模擬平台進行驗證。
   

3. 多模態融合推理（Multimodal Fusion Reasoning）： 在數位孿生環境中，LLM 不僅處理語言資料，還需要處理圖像（來自虛擬攝影機）、感測數據（如重力、觸覺）、地圖與座標資料。先進模型如 Gemini 或 Helix，皆結合了 Transformer 架構中專為多模態設計的 cross-attention 機制，讓模型能同時考慮語言與視覺輸入進行推理。

此外，為了讓語言模型產出的指令可被實體控制器執行，研究團隊常搭配一層「語言到控制碼（Language-to-Motion Code）」的轉譯器，例如利用語言描述生成中介行動表示（Intermediate Action Representation, IAR），再轉為 ROS（Robot Operating System）中的程式語句，或是控制特定機械手臂的 API。這些轉譯技術成為語言模型與機器人之間的關鍵橋梁，彌合人機認知差距。

數位孿生（Digital Twin）最早源自工業 4.0，是指建立一個與實體系統同步的虛擬模擬體。在機器人領域，這意味著我們可以在數位環境中創造出「機器人的替身」，讓語言模型先在模擬世界中學習、規劃與試錯，再將成果轉移至現實機器人執行。

這種模式有幾大優勢：

1. 安全性提升： 不必在真實環境中反覆試錯，大幅降低碰撞與失敗的風險；這對於操作昂貴設備或高風險作業（如精密製造、危險物處理）尤其關鍵，語言模型可在數位孿生中反覆演練，確保策略成熟後再進行實體操作，降低人員與設備受損風險。
   

2. 學習效率快： 可以大量快速模擬不同任務，節省昂貴的實體訓練時間；語言模型在模擬環境中可進行數萬次交互學習，而不受物理時間與環境限制，例如一台機器人每天只能訓練 8 小時，但虛擬模型可同時平行運行數百版本，加速模型收斂與最佳化。
   

3. 模型泛化強： 模擬中可見更多樣的場景與情境，增強模型應變力。透過控制虛擬環境中的照明、障礙物、物件擺放與干擾源，語言模型可習得更具魯棒性的策略，即便在真實環境出現未曾見過的變數，也能從已學經驗中推理出合適行動，展現接近人類的適應能力。

透過數位孿生，語言模型不僅能了解任務的語義邏輯，還能預演實際執行的後果。這樣的結合，大幅擴展了語言模型的用途，從單純的文字生成工具，進化為具有空間推理與實體互動能力的「智慧代理」。它們能夠根據虛擬世界中的反饋，自我調整策略，使機器人在面對複雜多變的環境時更具彈性與智慧。

RoboTwin：從 2D 圖像生成 3D 世界的訓練場

2025 年 4 月最新發表的 RoboTwin，是一套專為雙臂機器人打造的數位孿生框架。研究團隊使用單張 2D 圖像，即可生成多樣化 3D 模型，再結合語言模型，推理出任務步驟與機械臂動作。

例如，指令是「請把白色杯子放在書旁邊」，RoboTwin 會：

• 透過語言模型辨識「白色杯子」與「書」是何物；

• 建立含空間資訊的虛擬場景；

• 模擬如何用兩隻機械手臂完成搬移與擺放；

• 產出一組指令讓真實機器人執行。

實驗顯示，RoboTwin 讓單臂任務成功率提升 70%、雙臂任務成功率提升 40%，是一個突破性的應用成果。

這項技術代表著語言模型不再只是單向解讀語言，它可以藉由融合視覺理解、空間建模與操作策略，在虛擬空間中構建具體行為流程，像人類一樣學習操作世界。RoboTwin 的另一亮點是能夠靈活調整不同機械結構與物件形狀，無須大量人工標註，這大幅降低訓練成本，未來可望加速機器人在製造業、倉儲物流、甚至居家服務的應用落地。

Helix：Figure AI 打造會「看說做」的機器人

Figure AI 的 Helix 是語言模型與視覺、動作整合的代表作。它使用「視覺－語言－行動」（Vision-Language-Action, VLA）架構，能同時控制兩個機器人協同工作。

Helix 分為兩個系統：

• System 1： 負責快速動作反應（類似人類的反射行為），處理如避障、手臂動作、視覺追蹤等緊急但低層次的指令執行需求。它通常由經過強化學習訓練的行為策略模型構成，具備高響應速度與穩定性，可於毫秒內根據感測器數據作出反應。這個系統不需經過語言分析，直接從環境感知資料判斷該採取哪個基本動作，如閃避落物、即時修正夾爪方向，確保安全與效率。
  

• System 2： 處理高階推理與語言理解（類似人類的前額葉），負責解析自然語言指令、規劃多步任務、評估選項並制定決策策略。這一層系統通常由大型語言模型（如 Helix 使用的多模態 Transformer 架構）主導，能理解任務意圖、分解任務流程，並與 System 1 協同配合，將高階語義轉譯為低階行動命令。System 2 具備記憶模組與長時序規劃能力，能調整行為流程以應對環境變化，實現從「聽懂指令」到「靈活應對」的全過程控制。

在測試中，即使面對從未見過的物體，Helix 也能根據語言指令做出合適反應，像是「把紅色瓶子從抽屜拿出來」，它會判斷動作順序、辨識位置、開抽屜、抓物體、關抽屜，一連串動作無需人類硬編程。

這樣的架構讓 Helix 擁有類人決策與執行的能力，能快速切換動作與思考模式，處理從「即時調整」到「策略規劃」的任務。它不只是硬體的延伸，更是一個具備語境理解能力的軟體靈魂，能從語言中讀出暗示與上下文，做出符合人類意圖的操作。Helix 的進化，標誌著未來機器人將從「工具」轉向「協作者」，能與人類共創任務流程。

Google DeepMind：Gemini Robotics 的邏輯能力大躍進

Google DeepMind 發表的 Gemini Robotics 是 Gemini 1.5 模型在機器人應用上的延伸。它透過自然語言指令，控制機器人完成複雜任務，例如摺紙、疊積木、分類物件等。

這不只需要「理解語言」，更需「推理動作」。Gemini Robotics 展現三大關鍵能力：

1. 感知與語言結合： 從攝影機畫面中理解語言所指的物件；這不僅涉及物件辨識，更涵蓋語意與視覺資料的同步對齊，語言模型透過語句中提及的顏色、形狀、功能等線索，對比圖像中物件的屬性與位置，達成「看到語言中所說之物」的能力。例如，當指令說「紅色圓形的杯子」，模型必須能從畫面中眾多物品中辨別出具有正確屬性組合的物體，這涉及 cross-modal attention 模型的訓練與融合技巧。
   

2. 空間推理： 理解物體之間的相對位置與交互關係；這是語言模型接近物理世界邏輯的關鍵能力。機器人不僅要知道「杯子在桌上」，還要理解「杯子在書的右邊」與「靠近牆邊的白色盒子旁」的精細差異，並據此規劃動作路徑與操作順序。語言模型需具備座標關係轉譯能力（如從語意中推導出 vector 方向），並能結合 SLAM 系統中的場景地圖資訊完成這類推理。
   

3. 即時決策：動態調整動作策略，面對突發狀況。這表示機器人不只是在執行預設步驟，而是具備「覺察異常 → 分析 → 決策 → 執行」的連貫迴路。例如，在移動物體途中若偵測到障礙物，語言模型需觸發新的策略評估，重建行為樹（Behavior Tree），甚至啟用備援任務流程。這種即時決策能力仰賴語言模型對「任務目標」的持續記憶與重新規劃能力，讓機器人不只是「聽話」，而是能「臨機應變」。

這些能力，正是從 LLM 中擷取知識，再經過強化學習與模擬場景鍛鍊的成果。

Gemini Robotics 特別強調「語義到動作」的轉譯過程，也就是從人類語言中的模糊指令中，精準理解使用者的真正意圖。例如「把那些沒用的東西清掉」這類主觀性極高的句子，Gemini 不僅能辨識哪些物品屬於「沒用的」，還能按空間規劃進行清理。這種高度抽象與語義彈性的理解與應對能力，展現了 Gemini 在機器人自主化中的領導地位。

實際應用場景：從工廠到家庭的智慧轉變

語言模型＋數位孿生的結合，讓機器人應用場景大為擴展：

1. 智慧工廠

• 根據語音指令調整產線設定；

• 自動識別缺料與報警；

• 多機協作搬運與組裝。

智慧工廠是最早採用 AI 技術的場域之一，如今更透過 LLM 增強語意理解與調整策略的能力。語音操控可替代繁複的介面設定，操作員一句話即可調整機器作業流程，並透過數位孿生預測瓶頸、規劃最佳化生產線配置，大幅提升生產效率與應變能力。

2. 智慧家庭

• 協助老人取藥與行走輔助；

• 處理家務，如整理書桌、摺衣服；

• 理解指令如「幫我把手機拿到沙發旁」並正確執行。

家庭機器人結合語言模型與孿生模擬後，能理解自然語言中的模糊表達，像是「那個你昨天看到的藥盒」，並準確執行任務。這種機器人不只是家事幫手，更是具備基本對話與推理能力的照護夥伴，將成為高齡化社會不可或缺的支持角色。

3. 智慧醫療

• 手術機器人依照醫師語言提示微調動作；

• 病房中自主導航送餐或藥物；

• 透過語音與病患互動，提升照護效率。

在醫療現場，語言模型讓機器人能更靈敏地理解醫師語言，進行細膩操作或即時回應病患需求。結合孿生技術模擬手術流程與照護路徑，未來醫療機器人將不再只是「搬運工具」，而是「智慧夥伴」，減輕醫護人力壓力，提升整體醫療品質。

技術挑戰與道德議題：我們準備好了嗎？

儘管技術令人驚艷，但我們也不能忽略潛在風險：

• 語言歧義問題：語言本質模糊，機器人可能誤解指令；

• 責任歸屬問題：若機器人造成意外，是模型錯還是使用者錯？

• 隱私與監控問題：機器人若能自由感知與分析家庭行為，如何保護使用者隱私？

這些問題，都需要技術、法規與社會共識的協同演進。

當機器人開始具備「推理能力」與「自主行為」時，監管與道德邊界的界定將變得更加困難。我們需要的不只是技術創新，更是法律、倫理與教育制度的同步更新。誰能設定機器人的決策邊界？我們是否準備好接受機器人「自作主張」的世界？這些問題，或許才是 AI 世代真正需要討論的關鍵議題。

結語：機器人進入日常的那一刻，可能比我們想像得更快

我們正站在一個十字路口：AI 不再只是資訊產業的輔助工具，而將與真實世界深度交融。當語言模型能理解我們的語言、模擬我們的世界、操控實體行動，這樣的機器人將從工業走入家庭、從生產線走入日常生活。

未來幾年，這一波「語言模型 × 機器人 × 數位孿生」的技術疊加，將可能徹底改寫「人機協作」的定義；

但它也需要我們每一個人參與對話，決定我們希望與機器人共創的未來是什麼樣貌。

我們要打造的，不該只是會執行命令的機器人，而是能與人類共感、共處、共創的智慧夥伴。面對這樣的未來，我們唯一能確定的是——它來得比我們預期的快，而現在，就是參與設計它的最佳時機。