文章转载来源：AI领航员
文章来源：量子位
图片来源：由无界 AI生成
特斯拉机器人，开始干家务了。
马斯克通过最新视频，晒起特斯拉擎天柱机器人叠衣服，引发大量网友围观。
现在机器人叠衣服只需要3步，30秒一件。
第一步，先把衣服从篮子里拿出来，直接就叠好一边袖子。
第二步，丝滑调整衣服位置，对齐另外半边。
最后一头一尾连续对折一气呵成。
已经有人迫不及待询问什么时候可以买到了。
也有网友提出，快给孩子买个谢耳朵同款叠衣板吧。
热评第一则开始思考未来的人们会如何看待这一时刻。
鉴于之前火爆全网的斯坦福机器人做饭视频引起了大量误会，马斯克稍后也补充了一个免责声明：
重要提示：擎天柱目前尚不能自主执行叠衣服操作，但将来肯定能够在任意环境（桌子不需要完全固定，篮子里也不需要只有一件衣服）中完全自主执行。
只说了不能完全自主，演示具体如何实现的马斯克没细说，但仔细看视频里其实露出了马脚。
从第8秒开始，右下角有一只机械手悄悄出现，动作轨迹与机器人完全一致，稍有一点延迟。
那么答案也很明显了，与斯坦福的方法一样，AI都是从模仿人类动作开始练起。
但正如AI预测蛋白质、AI画图等技术的发展过程，AI从能干一件事到超越人类也用不了多久。
硅谷资深科技博主Robert Dcoble认为少于17个月，你觉得呢？
这个会叠衣服的机器人，已经是特斯拉Optimus的二代目了，加上之前的原型机Bubmlebee，一共经历了两次大升级。
其中最值得关注的，是特斯拉为Optimus全新打造的手部。
与前一代相比，新款机器人的手不仅动作更快，自由度也增加到了11个，还新增了触觉传感器。
而且也懂得控制力度，从盒中捏起鸡蛋，倒手，再放进碗里，整个过程没有出现把鸡蛋捏碎的情况。
除了手部以外，Optimus的颈部也进行了全新改版，采用铰接式结构，拥有两个自由度。
同样在Optimus的脚上也采用了铰接结构，并模仿了人类脚部的几何形状。
而从整体上看，Optimus的移动速度比前一代增加了30%，重量减轻了10公斤。
升级后的机器人，可以轻松完成深蹲的动作，整个过程都能很好地保持平衡。
不仅是特斯拉，进入2024年，人类在机器人上取得的新进展就如雨后春笋般出现。
2024才刚刚过去半个月，包括特斯拉在内就已有至少4项机器人领域的突破性成果。
这些机器人的一个共性特征，是先通过模仿人类来学习，然后逐渐脱离人类操作实现自主行动。
比如斯坦福的ALOHA机器人，通过人类的遥操作可以完成烹饪等一系列复杂的动作，而人类的操作过程恰好也是机器人学习的素材。
经过学习之后，机器人可以自主掌握一些人类动作，从而完成特定的任务。
几乎是在同一时间，谷歌DeepMind也发布了自己的机器人模型Robotics Transformer（简称RT）的升级版。
而且是三个框架联发——RT-Trajectory解决泛化能力问题，SARA-RT用于提升决策速度，AutoRT则负责数据收集。
其中用于提升泛化能力的RT-Trajectory，主要是借助多模态大模型的视觉能力实现，学习素材同样从人类的动作捕获或直接人工绘制的轨迹。
紧随斯坦福和DeepMind之后，机器人初创公司Figure也推出了自己的“咖啡机器人”Figure 01。
不需要任何的遥操作，它就可以自主完成打开机器盖、放入咖啡、启动机器的全过程，还能自主纠错。
训练时，Figure 01同样是学习人类动作，只不过学习的方式是视频。
只用了10个小时的端到端训练，Figure 01就熟练地掌握了用机器制作咖啡的过程。
除了近期的几项成果，稍早些的许多机器人项目，比如谷歌的HYDRA、英伟达的MimicGen等，也都采用了模仿人类的学习方式。
特斯拉机器人工程师Milan Kovac也具体介绍了这种技术路线的好处：
从模仿人类到完全自动执行一项任务，再到泛化到更多样的任务，成了智能机器人行业当今的大趋势。
也在短时间内集中爆发大量突破性成果，让机器人能执行的任务越来越接近实际需求。
技术有了发展，市场也给出积极回应。
优必选科技成为人形机器人第一股，历史上机器人首次参与了上市敲钟。
华为天才少年稚晖君创办的智元机器人估值超过10亿美元，火速晋升独角兽。
刚刚结束的科技盛会CES展上，机器人也是最火爆的。微软CEO纳德拉也到开普勒机器人展位参观，听取讲解还频频点头。
所以在AIGC元年，大模型元年之后，2024年真的会是人形机器人元年？
有网友介绍了另一种完全不同的机器人机器人：
叠衣服速度是特斯拉擎天柱的50倍，成本还能减少95%。
不过就只能做叠衣服这一种任务了。
参考链接：
[1]https://x.com/elonmusk/status/1746964887949934958
[2]https://x.com/_milankovac_/status/1746985297257304461
来源：AI领航员
发布人：暖色
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