觀察員
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“十八金剛”大閱兵，中國機器人走到哪一步了？
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張廣凱13764468101
“人形機器人太卷了！”2024年世界人工智能大會的展廳里，時不時就會聽到從業者這樣的感嘆。
大模型的概念才火了一年多，很多人便迫不及待地把目光投向了人形機器人，視之為通往AGI（通用人工智能）的必由之路。
去年的人工智能大會上，人形機器人還難覓蹤影，但是到了今年，眾多機器人企業已然占據了展會的半壁江山。展館入口處“十八金剛”的集體亮相，更是吸引大量觀眾駐足。
不過，相比于外界熱炒的“具身智能元年”，從業者的態度大都冷靜得多。在多位專家看來，具身智能的訓練難度，要遠遠大于大語言模型。而人形機器人的落地應用，目前也仍然局限于較為單純的工業場景。
國產機器人本領如何？
除了數量極多之外，今年參展的國產機器人類型也相當多樣，既有與真人身高相仿的雙足機器人，也有側重負重能力的外骨骼，以及輪式機器人、機器狗等。
這款極其逼真的人臉機器人，顯然是為了克服“恐怖谷效應”。
在展廳內，不少機器人也現場進行了能力展示。但是平心而論，它們的運動能力相比于過去幾年并沒有質的提升。
來自宇樹科技的這款機器狗，能夠現場表現空翻等技巧，引發陣陣驚呼。
但我們在現場也看到，有些品牌的機器狗在面對稍微復雜的場景，例如上下臺階時，偶爾也會失誤。
對于雙足機器人來說，受限于運動能力，下臺階的步伐與真人存在明顯差異。
經典的腳踢機器人環節，工作人員的力道也較為溫柔。
客觀來說，目前人形機器人與真人還有相當大的差距，很難說有什么實際的應用場景。即使早已名聲在外的特斯拉“擎天柱”（Optimus）機器人，此次也只做了靜態展示。
而真正體現出技術進步的，更多還是應用于工業場景的機械臂。
例如，穹徹智能的機器人，這幾天給不少觀眾喂了黃瓜。
給黃瓜削皮、疊衣服，這些技能的關鍵在于機器人對于空間的理解和力度的拿捏。尤其是疊衣服，這件對于人來說平平無奇的小事，至今仍然是機器人面臨的高難挑戰。
由于衣服是柔性物體，尤其揉成一團之后相當于無數多個面的多面體，機器人能夠面對隨機場景，自主判斷折疊的方向和力度，體現了深度學習技術的前沿進展。
穹徹智能CEO、上海交大計算機系的盧策吾教授，還展示了用這款機器人刮胡子的視頻，令不少專業觀眾印象深刻。
銀河通用機器人(GALBOT)也在現場演示了抓取任意形狀物體的能力。據介紹，銀河通用的機器人今年有望與美團合作，部署到無人藥店等實際場景中。
物理世界的訓練難題
讓機器人學會刮胡子，意義有多大？答案取決于你對機器人抱有多大的期望。
從本質上來講，這體現了機器人對于物理定律的掌握，這是當前大語言模型很難做到的。這也是為什么具身智能被視為通往AGI的必經之路。
盧策吾教授關于柔性抓取的論文，曾獲得機器人領域的國際頂會RSS 的最佳系統論文提名，這是中國團隊歷史上首次獲得這一成績。
可以說，刮胡子這件事已經代表了中國和全球機器人領域的領先水平。在工業場景，穹徹智能正與新希望、海天等企業合作，將類似能力用于食材加工。
但如果以AGI為標準，當下的機器人還差得很遠。
與AGI的區別在于，像抓取、疊衣服、刮胡子這樣的技能，被穹徹智能稱為“原子技能”，而每一項原子技能都需要單獨訓練。
據穹徹智能現場工作人員介紹，一項原子技能的訓練，需要先由人工借助VR技術，遠程操作機械臂完成重復任務，積累一定數據后，機械臂才能通過深度學習獲得泛化能力。
這意味著，每一項原子技能的訓練，都要額外花費人力和時間。這顯然算不上是通用智能。
目前，穹徹智能正致力于建立更大的原子技能庫AnySkill。盧策吾教授指出，當統一模型具備20個通用技能時，可解鎖200個商業化任務，100個通用技能則可以解鎖10000個商業化任務。
但無論能掌握多少技能，只要技能還需要單獨訓練，AGI就無從談起。
那么想要通過具身智能達到AGI，難度究竟有多大？
- 責任編輯: 張廣凱
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