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“十八金剛”大閱兵,中國機(jī)器人走到哪一步了?
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張廣凱13764468101
“人形機(jī)器人太卷了!”2024年世界人工智能大會的展廳里,時不時就會聽到從業(yè)者這樣的感嘆。
大模型的概念才火了一年多,很多人便迫不及待地把目光投向了人形機(jī)器人,視之為通往AGI(通用人工智能)的必由之路。
去年的人工智能大會上,人形機(jī)器人還難覓蹤影,但是到了今年,眾多機(jī)器人企業(yè)已然占據(jù)了展會的半壁江山。展館入口處“十八金剛”的集體亮相,更是吸引大量觀眾駐足。
不過,相比于外界熱炒的“具身智能元年”,從業(yè)者的態(tài)度大都冷靜得多。在多位專家看來,具身智能的訓(xùn)練難度,要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于大語言模型。而人形機(jī)器人的落地應(yīng)用,目前也仍然局限于較為單純的工業(yè)場景。
國產(chǎn)機(jī)器人本領(lǐng)如何?
除了數(shù)量極多之外,今年參展的國產(chǎn)機(jī)器人類型也相當(dāng)多樣,既有與真人身高相仿的雙足機(jī)器人,也有側(cè)重負(fù)重能力的外骨骼,以及輪式機(jī)器人、機(jī)器狗等。
這款極其逼真的人臉機(jī)器人,顯然是為了克服“恐怖谷效應(yīng)”。
在展廳內(nèi),不少機(jī)器人也現(xiàn)場進(jìn)行了能力展示。但是平心而論,它們的運(yùn)動能力相比于過去幾年并沒有質(zhì)的提升。
來自宇樹科技的這款機(jī)器狗,能夠現(xiàn)場表現(xiàn)空翻等技巧,引發(fā)陣陣驚呼。
但我們在現(xiàn)場也看到,有些品牌的機(jī)器狗在面對稍微復(fù)雜的場景,例如上下臺階時,偶爾也會失誤。
對于雙足機(jī)器人來說,受限于運(yùn)動能力,下臺階的步伐與真人存在明顯差異。
經(jīng)典的腳踢機(jī)器人環(huán)節(jié),工作人員的力道也較為溫柔。
客觀來說,目前人形機(jī)器人與真人還有相當(dāng)大的差距,很難說有什么實(shí)際的應(yīng)用場景。即使早已名聲在外的特斯拉“擎天柱”(Optimus)機(jī)器人,此次也只做了靜態(tài)展示。
而真正體現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步的,更多還是應(yīng)用于工業(yè)場景的機(jī)械臂。
例如,穹徹智能的機(jī)器人,這幾天給不少觀眾喂了黃瓜。
給黃瓜削皮、疊衣服,這些技能的關(guān)鍵在于機(jī)器人對于空間的理解和力度的拿捏。尤其是疊衣服,這件對于人來說平平無奇的小事,至今仍然是機(jī)器人面臨的高難挑戰(zhàn)。
由于衣服是柔性物體,尤其揉成一團(tuán)之后相當(dāng)于無數(shù)多個面的多面體,機(jī)器人能夠面對隨機(jī)場景,自主判斷折疊的方向和力度,體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的前沿進(jìn)展。
穹徹智能CEO、上海交大計(jì)算機(jī)系的盧策吾教授,還展示了用這款機(jī)器人刮胡子的視頻,令不少專業(yè)觀眾印象深刻。
銀河通用機(jī)器人(GALBOT)也在現(xiàn)場演示了抓取任意形狀物體的能力。據(jù)介紹,銀河通用的機(jī)器人今年有望與美團(tuán)合作,部署到無人藥店等實(shí)際場景中。
物理世界的訓(xùn)練難題
讓機(jī)器人學(xué)會刮胡子,意義有多大?答案取決于你對機(jī)器人抱有多大的期望。
從本質(zhì)上來講,這體現(xiàn)了機(jī)器人對于物理定律的掌握,這是當(dāng)前大語言模型很難做到的。這也是為什么具身智能被視為通往AGI的必經(jīng)之路。
盧策吾教授關(guān)于柔性抓取的論文,曾獲得機(jī)器人領(lǐng)域的國際頂會RSS 的最佳系統(tǒng)論文提名,這是中國團(tuán)隊(duì)歷史上首次獲得這一成績。
可以說,刮胡子這件事已經(jīng)代表了中國和全球機(jī)器人領(lǐng)域的領(lǐng)先水平。在工業(yè)場景,穹徹智能正與新希望、海天等企業(yè)合作,將類似能力用于食材加工。
但如果以AGI為標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)下的機(jī)器人還差得很遠(yuǎn)。
與AGI的區(qū)別在于,像抓取、疊衣服、刮胡子這樣的技能,被穹徹智能稱為“原子技能”,而每一項(xiàng)原子技能都需要單獨(dú)訓(xùn)練。
據(jù)穹徹智能現(xiàn)場工作人員介紹,一項(xiàng)原子技能的訓(xùn)練,需要先由人工借助VR技術(shù),遠(yuǎn)程操作機(jī)械臂完成重復(fù)任務(wù),積累一定數(shù)據(jù)后,機(jī)械臂才能通過深度學(xué)習(xí)獲得泛化能力。
這意味著,每一項(xiàng)原子技能的訓(xùn)練,都要額外花費(fèi)人力和時間。這顯然算不上是通用智能。
目前,穹徹智能正致力于建立更大的原子技能庫AnySkill。盧策吾教授指出,當(dāng)統(tǒng)一模型具備20個通用技能時,可解鎖200個商業(yè)化任務(wù),100個通用技能則可以解鎖10000個商業(yè)化任務(wù)。
但無論能掌握多少技能,只要技能還需要單獨(dú)訓(xùn)練,AGI就無從談起。
那么想要通過具身智能達(dá)到AGI,難度究竟有多大?
- 責(zé)任編輯: 張廣凱 
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