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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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