波士頓動力的人形機器人，進廠了。

本周三，波士頓動力發(fā)來一條喜訊。其最新披露的視頻展示了機器人在工廠環(huán)境中的任務完成能力。機器人現在已經可以全自動干活了，它可以在儲物柜之間搬動汽車發(fā)動機零件：

搬運的這個東西是汽車的發(fā)動機蓋。視頻里可見新版 Atlas 機器人是在尋找零件并挑選位置放置，還附帶識別過程的展示：

搬著搬著 Atlas 看到有人拍攝，突然虎軀一震（其實是東西沒放對位置）。沒關系，我很穩(wěn)：

我們注意到，在拿到東西和放好東西后需要轉身的瞬間，Atlas 并沒有像人類一樣轉過來，而是以腰部為中心進行旋轉，該動作最大限度地減少了移動，從而節(jié)省了過程中寶貴的幾秒鐘。不過，這也讓人聯想到一些驚悚電影里，主人公身子不動，頭直接轉過來的畫面。

一通操作看下來，機器人在工廠完成一些簡單工作看起來是游刃有余了。

在社交網絡上，網友們紛紛表示：太強了，看起來已經可以商業(yè)化了。

但眾所周知，實現這樣的愿景還有很長一段路要走。

波士頓動力指出，目前該公司的人形機器人已經能夠通過視覺、受力和本體感受傳感器的組合來檢測環(huán)境變化（例如移動固定裝置）和動作故障（例如無法插入蓋子、絆倒、環(huán)境碰撞）并做出反應。

需要注意的是：波士頓動力這次強調了演示視頻中的機器人是完全自主運行的，沒有「預設程序或遙控動作」，它可以使用機器學習算法理解并適應真實世界的環(huán)境。這一聲明似乎是在 cue 誰，但就是沒有明說。

最近一段時間，哪家的人形機器人上過頭條？應該是在特斯拉「We, Robot」活動中大放異彩的擎天柱 Optimus。馬斯克還說，人形機器人的數量將在不到 20 年內超過人類，「這工作要由我來干」。

特斯拉的 Optimus 機器人展示了與觀眾互動，玩游戲、跳舞，甚至進行簡單對話的能力，好不先進。

然而，很多人指出，Optimus 在展示過程中實際上部分依賴于人類的遠程操控，這引發(fā)了外界對于其自主能力的質疑。由于種種原因，特斯拉的股價當時還瞬間跌了 10%。

與 Figure、Tesla 和 Apptronik 等競爭對手一樣，波士頓動力公司人形機器人的首次應用包括在汽車工廠的工作?？紤]到該公司現在屬于現代汽車公司，而現代汽車公司剛剛選擇與豐田汽車的研究部門達成協(xié)議，關注 Atlas 這一應用是很有意義的。幾十年來，汽車行業(yè)在自動化領域也一直遙遙領先?；蛟S有一天，Atlas 真的會變身一名「汽車工人」。

波士頓動力也玩轉型：Atlas 電動化之后

今年 4 月，波士頓動力曾跟全世界開了一個玩笑，先是官宣人形機器人 Atlas 退役，狠狠來了一波回憶殺。

緊接著，就在第二天，他們又放出了一個新的人形機器人視頻。新機器人也叫 Atlas，不過由原來的液壓改為了電動，身材更為小巧、靈活。

此時，外界才反應過來，原來波士頓動力并不是要放棄人形機器人，而是轉變了研發(fā)方向，讓機器人更加適應工業(yè)環(huán)境。當時，該公司表示，這個電動版的 Atlas 將于明年初在韓國現代汽車工廠里開始進行試點測試，并會在幾年后全面投產?？磥?，試點的時間可能提前了一些。

和之前的液壓版 Atlas 一樣，電動版的 Atlas 也是有一些絕活在身上的，比如隨手就來一個俯臥撐：  

做完俯臥撐后，Atlas 還能自己站起來。

倒立行走：

這些「絕活」是怎么做到的呢？前段時間，在機器人頂會 RSS 的一場技術分享中，MIT 博士、波士頓動力機器人工程師 Robin Deits 介紹了 Atlas 機器人過去幾年的研發(fā)歷程，以及從中學到的經驗、教訓。

具體來說，Robin Deits 主要介紹了 Atlas 控制器的核心 ——MPC（模型預測控制）。他表示，波士頓動力從 2019 年以來實現的所有機器人動作都是依靠 MPC 來完成的，包括跑酷、體操、跳舞、后空翻等等。最近，他們還展示了 MPC 用于操縱物體的效果。2024 款純電驅動的 Atlas 新版本也是由 MPC 驅動的。

對于這場技術分享，機器之心也做了詳細報道。

其實，除了內部研發(fā)，波士頓動力也在加強與外部的基礎研究合作。就在兩周前，波士頓動力和豐田研究院（TRI）官宣建立新的合作伙伴關系，以「利用 TRI 的大型行為模型和波士頓動力的 Atlas 機器人，加速通用人形機器人的開發(fā)」。

根據 IEEE Spectrum 的報道，TRI 的大型行為模型（LBM）其實類似于大型語言模型（LLM），只不過它的應用場景是在物理世界中工作的機器人。TRI 長期以來一直致力于開發(fā)基于人工智能的學習技術，以應對各種復雜的操作挑戰(zhàn)。在與波士頓動力合作后，他們將通過 Atlas 獲取更多物理世界的數據，這些數據將反過來用于支持高級 LBM 的訓練。雙方合作有一定的互補作用。

在基礎研究層面，人工智能能否給 Atlas 帶來新的突破，歡迎在評論區(qū)討論。