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世界人形机器人技术不断突破,前景光明
发布时间:2021-07-08        浏览次数:73        返回列表

      约莫从18年下半年开始,相比较于人形机器人火热发展的14-16年,现阶段的发展可以说是进入了螺旋式上升发展中的“平缓期”,即触及到了天花板。典型体现为:近年来全球范围内人形机器人相关的科研项目和经费(Funding)较少,重灾区是欧洲:

      先谈谈欧洲,据了解,欧盟一个大型人形机器人项目为CoGiMoN,始于2015年3月,将在明年结束,从15年到18年这段时间内,就没有大型的欧盟人形机器人相关项目(Funding)再出现;

      再看看引领世界科技的美国,近两年学术界鲜有亮眼的新型人形机器人面世,当年可以说与波士顿动力齐名的SCHAFT,也因找不到下家接盘而被谷歌母公司Alphabet关闭:

      UCLA RoMeLa很有意思地通过网络捐赠的方式筹集大人形机器人的项目经费

      日本算是在当前不济大环境中,人形机器人还在蓬勃发展的一支力量。今年AIST发布的HRP-5P算是科研界18年亮眼的人形机器人了(封面图),相关的视频我会在文末分享给大家。日本情况稍微良好的主要原因在于:日本对于人形机器人有一种特殊的执念(考虑高达&新世界福音战士等),再加上其机器人圈子的浓厚底蕴和良好的经济基础。纵使今年6月Honda宣布关闭Asimo项目,但Honda还是宣称会坚持人形机器人的研究,只是不再对外使用“Asimo”的名称而已。

      国内情况的话,因为很多都涉及军工和保密项目,以及作者不在国内做科研的缘故,整体情况的了解可能会有一些出入。据我所知,近些年来比较活跃的专注于人形机器人的高校包括北理工,哈工大和浙大,但都面临着一些技术瓶颈难以突破的问题

      面临的问题和挑战

      首当其冲的原因还在于经济基础,人形机器人的研发是相当烧钱的,涉及到高精端硬件的成本,并且由于涵盖的学科方向超多,一批高学历、有经验的科研、工程队伍的人力成本也是不容小视的。全球经济衰退,属于"奢侈品"的科研经费首当其冲,以欧盟为例,当整个科研经费的大蛋糕“缩水”时,在科研经费的分配上就会显得更加谨慎和保守——即更青睐于有希望技术突破性的学科,反之现阶段难以突破技术瓶颈且难以满足公众期望的人形机器人,就很难在和其他学科的竞争中胜出。同时也没有过硬的实际市场刚需,投资人也不会轻易出这份大钱。

      说到技术瓶颈,我们就直接来谈代表人形机器人领域技术的波士顿动力(Boston Dynamics)。

      这里我们需要反问自己,是什么样的技术瓶颈?这个瓶颈相应的参考坐标是什么?我觉得要把这个瓶颈的参考坐标定在实际的市场要求上——即实际的市场要求人形机器人具备什么样的技术指标。

      客观地来讲,波士顿动力的Atlas2所展现出来的性能,已经能够足够好地解决人形机器人基本的动态运动性能问题(Dynamics Locomotion):

人形机器人

Atlas Parkour

      但我认为波士顿动力实际上面临的挑战更大,这里斗胆地去评判一下Atlas2离真正的市场应用还差些什么:

      1.从Demo来看,没有看到相关惊艳的手部抓取(Grasping)操作——这对于机器人进入实际应用十分重要,动态的步行只是体现了机器人的移动能力,而操作性能就直接决定了机器人能够去做什么;

      2.从特定而机械的应用场景到复杂而灵活的真实生活,即从“弱人工智能”到“强人工智能”。所包含的方向太多:Perception, Learning, Computer Vision etc.. 这些都是离在Atlas2上实际落地应用有很大一段距离;

      3.找准实际的市场需求。什么样的应用场景是轮式、四旋翼和四足机器人没办法替代的,坦白来说,作者能想到的只有替代人的伴侣机器人或者性爱机器人(请参考绫濑遥的《我的机器人女友》)。这种级别的人形机器人和AI对技术上的要求会更高还涉及众多伦理问题;

      4.合理的价格和可靠性。以当前的技术水平来看,Atlas2的实现成本无异于天价,从Raibert透露出他们经常忙于修理机器人的状况而言,可靠性离实际的市场应用还有一定的距离;

      就更不要去谈除波士顿动力以外的实验室和公司还在着手解决人形机器人的基本运动性能问题,这种技术上离实际市场要求的性能差距实在太大,瓶颈太难突破。

      很自然的,很多来自其他领域的科研项目评审委员会或者投资人,也是属于普罗“大众”的一员,对人形机器人未来的发展前景产生质疑无可厚非——用非常简单而直白的语言来讲:我们明明只有70分的水平,通过项目上的努力推进到75分,而大众错误地估计我们已经有了80分的实力,希望我们做到90分的水平,这75分与90分的差距带来了极大期望上的落差。

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