任务|谷歌母公司聘了100多台机器人，扫地热菜擦桌子，还能自主学习跨境电商|审慎

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智东西（公众号：zhidxcom）
【任务|谷歌母公司聘了100多台机器人，扫地热菜擦桌子，还能自主学习】编译 | 杨畅
编辑 | 李水青
智东西11月27日报道，近期，谷歌母公司Alphabet的机器人团队“Everyday Robots”将其研发的100多台机器人落地，部署在其山景城的园区内，测试其自主执行擦桌子、推凳子、开门等日常任务能力，这一成果也首度公布于众。
与市面上常见的机器人不同，这些机器人可以在非结构化环境中完成多项任务，并且能够自主学习。比如，他们能通过不到一天学习时间，以90%的成功率完成开门动作。
一、100多个机器人，进出谷歌办公室自主干活Everyday Robots的首席机器人官Hans Peter Br?ndmo说：“我们现在运营着一支由100多个机器人原型机组成的机器人队伍，它们在我们的办公室周围自主执行一系列有用的任务。”
机器人可以完成很多帮助人的日常工作，例如有人把垃圾放进了错误的垃圾桶，机器人可以帮忙将垃圾重新分类。

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再比如，如果有人没有顾得上扔垃圾，机器人能帮他把桌子上的垃圾收到机器人的垃圾盘上，再扔到垃圾桶里。

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除了垃圾分类，Everyday Robots的机器人还能帮忙擦桌子。

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机器人不仅可以帮忙完成其清洁工作，在研究人员的演示视频中，机器人还表演了切菜和微波炉热东西。

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机器人利用其抓手还能帮忙开门，像打开会议室的门，检查房间是否需要整理，或者是否缺少椅子。

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Everyday Robots团队的机器人由轮子，机身及机器臂和头部的传感装置三部分组成，通过机器学习，机器人可以实现在非结构化的日常环境中，完成包括上述开门、擦桌在内的多种任务。
早在2016年，Everyday Robots团队就使用工业机器人的小型实验室配置，来让机器人学习如何抓取玩具、钥匙等小型物体，当时一个机器人需要四个月的时间才能学会简单的抓取，成功率为75%。
现在，Everyday Robots团队取得了新的进展：单个机器人学习如何执行复杂任务，例如开门任务，在不到一天的实际学习中，任务成功率可以达到90%。
二、机器人换个场景就干不了活了？No！根据负责谷歌“moonshot stuff（登月计划）”Astro Teller的说法，Everyday Robots的目标是创造一个通用的学习型机器人。
目前市面上常见的机器人非常擅长三件事情：力量、精度和重复性工作。
Hans讲道，现在的大多数机器人是在专门设计、结构化甚至带有照明的环境中运行，这些机器人完成的任务非常具体，其程序经过精心的编码，可以在特定时间用特定方式来执行这些任务，例如在工厂中组装智能手机、将芯片放到电脑板上，或者在装配线上将汽车门提升到适当位置。

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但是在理解新的空间和环境、完成多项事情方面，现在的这些机器人表现糟糕。
Hans说，想象一下，研究人员可以通过编程，让机器人拿起一杯咖啡、预测是否有灯光或者打开一扇门，但换一个其他场景，机器人就什么也不会了。要让机器人在人类生活和工作等非结构化和不可预测空间中发挥作用，机器人需要学习。