机器真的需要像人吗？为什么特斯拉、戴森、追觅都在赌人形机器人( 二 ) 作者|周倩、吴睿编辑|彭孝秋对

此外， Optimus还拥有强大的”大脑“：采用特斯拉的超级计算机系统Dojo ，通过AI大数据进行神经网络训练。其核心是算力极强、带宽超高的“D1”芯片，通过Dojo接口处理器进行互连， 25个芯片组成一个训练单元，算力可达9千万亿次。这是什么概念？人类大脑通过接近一千亿个神经元，平均算力接近5千万亿次。也就是说，一个训练单元就相当于两个成年人的算力，而目前Dojo组成的机柜集群包含120个训练单元。

文章图片
Optimus的AI功能
马斯克曾放言：”特斯拉可以说是全球最大的机器人公司，因为我们的汽车就像轮子上的半感知机器人。 ”而Optimus确实证明了，在视觉和感知方面，特斯拉在车和人形机器人间的技术迁移是顺畅的。
但人形机器人和汽车毕竟有着本质区别，汽车用轮子向前滚，而人形要用关节来行走。追觅告诉36氪，人形机器人的研发最核心的就是人形整机的平衡控制——比如机器人在受外力等干扰时如何稳住自己——这需要研发人员在软件算法和机械设计的双重能力。
在平稳运动方面，四足机器人、人形机器人都曾经历过耗时不短的探索。 2016年，波士顿动力的Atlas正式亮相，彼时外观已与现在无异。但当时的Atlas动作不连贯，甚至常常有摔倒的趋势，后来Atlas逐渐学会了保持身体平衡，以及协调各种动作，学会了后空翻、跳舞和跑酷等等，动作越来越接近人类。这个过程就用了数年时间。
波士顿动力Atlas最新运动表现

文章图片
来源：波士顿动力
而如今机器人的运动能力究竟能达到怎样的流畅协调程度，或许还要看机器狗（也称仿生四足机器人）的运动水平。当前，机器狗的功能主要包括自主跑跳、在不规则不平整地形环境中运动，穿行突破障碍物等，机器狗产品在运动表现中的平衡性和稳定性，以及运动速度的一再提升突破是其区别于其他移动机器人的最重要特性之一。
尽管机器狗已经有了很稳定的运动能力，但再好的机器狗也只能替代宠物狗。从四足到两足，科技公司们依然有新的技术难关要突破。
人形的落地迷局
在马斯克的设想中， Optimus可以是工业机器人，也可以是家庭服务机器人。
他在TED演讲中说道， Optimus主要用于各类”危险、重复性或者无聊的工作”以及那些人们不想做的工业生产工作。未来还会走进家庭之中，可以跑杂货店、捡拾家庭物品。
从现有的工业和家庭场景对于机器人的运用来看，人形进入这两个场景的那天还很遥远。目前，主流的工业机器人形态是AMR或复合机器人，本质而言，这些机器人都是对某个场景中某个动作的特定替代，比如移动、识别、抓取；家庭中常见的则是扫地机器人、陪伴机器人等，实现的功能也仅是针对某一具体的家庭活动需求。至于”全能”的、能够有效替代人力的人形机器人，既没有急迫的市场需求驱动，也还未出现完全匹配的适用场景。
事实上，人形机器人的落地一直都不顺利。之前想进入家庭场景的优必选，已于近年将重点转向ToB业务。优必选创始人兼CEO周剑在去年的一次采访中谈到， ”（人形机器人）要真正进入家庭服务，我觉得至少还需要5-10年，甚至更长的时间。 ”
国外的情况也大同小异。前文提到的“NAO”销量仅在万台左右，更多卖到高校，用于科研教学、比赛。在本田东京总部， Asimo也于日前正式宣布退役，结束了长达22年的表演服务生涯。最典型例子是波士顿动力，技术越进步，商业价值越不被看好。目前公司估值仅为11亿美元，刚够到独角兽的门槛，估值较6年前而言下降了66% 。