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硅谷“钢铁侠”马斯克又放大招:Tesla Bot――身高1.72米,体【ti】重56公斤,身体苗条,形状优美。马斯克在PPT上说,Tesla Bot的原型机(prototype)明年就要来了。不外,外界的群嘲来得更快(kuai)――着名科技媒体The Verge对此题目即是:《别想太多,马斯克的Tesla Bot就是个笑话》。

当下,从真实应用场景出发设计的机械人,执行抓取义务的的起来像机械臂,能‘neng’跑起来的四足机械人看起来像狗。纵然强如波士顿动力,设计出来的机械人Atlas也是手长腿短,头重脚轻――它身高150cm,体重86公斤,与其说像人,不如说像黑猩猩。

波士顿动力家族机械人合影

Tesla Bot

波士顿动力的Atlas可以5.4km/h的速率移动。而Tesla Bot可以8km/h速率运动,这意味着Tesla Bot不仅更悦目,运动性能还更好。另外,波士顿动力的机械人是没有手指的。而Tesla Bot则有一双「shuang」“美手”。

不仅外观像人,马斯克还想让这个机械人像人一样具有“通用智能”。一位卡内基《ji》梅隆大学的人工智能和机械人学博士接受汹涌新闻(www.thepaper.cn)采访时示意:“现代的人工智能基于学习算法,然则现在在机械控制领域这些算法的效果还难以令人知足,从这个角度说,一个可以在明年宣布的‘通用’机械人一定不会像人们期待的和终结者一样先进。”

这位卡内基梅隆大学的人工智能和机械人学博士示意,“从另外一个角度说,机械人领域的硬件和算法是高度相关的,在枢纽控制、手部细腻操作、视觉信息明白等险些所有的手艺细节上,现在的硬件层面上也有太多要攻克的难题。在现在的学术界和业界生长状态下,‘特〖te〗斯拉“la”能否在明年宣布一个通用人形人工智能机械人’还不应该是一个可以被严肃讨论的问题。除非特斯拉重新界说了‘通用人形人工智能机械人’。不外在严肃的科研攻关和学术讨论之外,马斯克把这些手艺领域的愿景带入民众的视野,从星链设计、完全自动驾驶到移民火星,都是云云。我以为耐久来看这种手艺讨论的通俗化是有他的正面作{zuo}用的。”

实在,就运动能力来说,要在一年内做【zuo】出已经很难。工程类着名学术期刊 IEEE Spectrum 的Evan Ackerman示意,“像波士顿动力公司和迅速机械人公司这样的公司几十年来一直在研究可以在人类环境中导航的机械人,但这仍然是一个异常难题的问题。我不知道为什么马斯克以为他可以突然做得更好。”

CNN(美国有线电视新闻网,Cable News Network)称伊隆・马斯克又向其长「chang」长的‘明年’就宣布清单中增添了一项(题目为《Elon Musk just added a robot to his list of things always coming 'next year.' For now he's got a guy in a suit》)。报道中指出,虽然马斯克在特斯拉和SpaceX中的事情推翻了汽车和航天业,但他也以错过最后限期和太过答应著名。

彭 peng[博社剖析,马斯克经常在仅仅有原型的时刻就公然产物――基本是在一个想法成为现实产物前就售卖它。2017年的11月,特斯拉公然了他们的Semi卡车,但该车最早要被推迟到2022年上市,部门缘故原由是制造更大的电池面临挑战。华尔街风投契构Loup Ventures着名剖析师Gene Munster示意,“伊隆有远大的愿景。对投资者来说,特斯拉机械人是他们可以施展想象的新事物,D1芯片更具实质意义,但对于大多数投资者来说却很无聊。”

当天现场,特斯拉CEO马斯克通过几张PPT先容了Tesla Bot的基本情形:机械人面部是一个显示屏,显示屏背后是多个摄像头,手部到达人类水平(Human-level hands)。

机械人面部配备了特斯拉在自动驾驶中使用的Autopilot摄像头充当感知系统,胸腔里内置FSD自研芯片。Tesla Bot可以8km/h的速率运动,提起约20公斤的重物,有约68公斤的硬举能力。特斯拉已有的多摄像头神经网络、设计能力、符号能力都市应用到Tesla Bot中。

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马斯克在8月20日的特斯拉AI日上称,Tesla Bot将用(yong)来处置“无聊、重复和危险的事情”,好比让机械人协助跑杂货店拿器械,目的将是用于通用机械人的人工智能手艺。在他们的设计中,Tesla bot将会到达和人类的尺寸以及重量相近的物理特征,而且会具有用于自动驾驶的相机系统和盘算单元。

马斯克简短先容完Tesla bot不久之后,一位形似日本超【chao】级变变变的演员穿着紧身衣就在舞台上尬舞起来,除了开头登台是机械舞,之后不知道是什么舞蹈。马斯克笑着说,“演员不是真正的机械人,但特斯拉机械人将是真实的。”对于特斯拉所称的将于明年宣布Tesla Bot的远景若何,上海交通大学副教授马道林在接受汹涌新闻(www.thepaper.cn)采访时示意,宣布机械人硬件样机自己,一定可以实现。真正的难度在于这个机械人能做什么,而对于这方面特斯拉并没有答应什么。“我小我私人以为他们是开了一条『tiao』崭新的义务线,马斯克口中答应的是一年后拿出Tesla Bot样机(Prototype)。通常样机的焦点功效是做看法验证,并不会期待它能真的去执行何等庞大的义务。在前期积累的基础上经由未来一年的连续研发,我预测,他们拿出来的应该是一款可以逐步走并和观众招招手、点颔首和显示笑容{rong}的产物。”

马道《dao》林进一步注释〖shi〗,特斯拉的手艺甜头除了硬件制造之外,很洪水平在于基于人工智能的导航(Navigation)能力,特斯拉会将自动驾驶汽车“che”所具备的对周围环境的三维重修和感知以及决议能力移植到机械人上。

“在能做什么方面,我估量他们一定会突出导航和移动能力,好比说通过让机械人所在的房间或商铺很庞大来展示他们壮大的导航能力,而弱化甚至于不展示操作能力。”马道林预计,“理想情形下,明年的demo会正如马斯克所举例的那样,演示职员说‘去某某‘mou’地方把某某物品拿给我’,Tesla Bot通过语音识别明白了这一义务,导航并走到那里,以简朴的方式拿到物品并送到演示职员眼前。演示竣事。”

一位在机械人和人工智能领域揭晓了多篇高影响力论文的机械人抓取和操控(Grasping and manipulation)领域的资深研究者向汹涌新闻(www.thepaper.cn)示意:“从物体抓取操作(grasping / manipulation)的角度来说,基于五指的算法都还不成熟,机械人领域的算法都是跟机械结构适配的,连硬件都没有的时刻,对相关算法的讨论是没法举行的。我不以为Tesla在明年可以宣布人们期待的通用人形「xing」机械人,马斯克的这个项目很可能会一直弃捐下去。”

“只能说那是一种愿景,人类以为一个足够智能的机械人应该“gai”可以被造的和人外观类似,然则为了实现这个目的,需要做的另有许多。另外,为了让他‘像人’有时刻需要支出分外的起劲,现在在传感器、感知算法、控制算法、机械人硬件等领域的差距还很远。马斯克在宣布会上没有先容相关细节,我只能从我领会的〖de〗情形判断,明年宣布的时机应该是不大的,或者说可以宣布的(de)器械和一些民众基于科幻做出的想象是有很大“da”落差的,”一位美国顶尖大学机「ji」械人领域教授示意。

虽然对于特斯拉所说的能在明年宣布通用人形机械人并不看好,但马道林以为,“不管怎么说,更多的大型科技公司进入机械人领域,行使其壮大的工程和制造能力刷新硬件制造的海平面,对这一领域的研究和生长都是很好的事情,让‘rang’我们拭目以待吧!”

马道林本科和博士结业于北京大学,后进入麻省理工学院举行博士后研究,并于去年加入上海交通大学船舶海洋与修建工程学院‘yuan’担任副教授。马教授的论文“基于触觉丈量的相对运动跟踪和外部接触感知” (Extrinsic Contact Sensing with Relative-Motion Tracking from Distributed Tactile Measurements)于今年的机械人领域顶级集会ICRA上获得最佳论文奖。

以下为马道林接受汹涌新闻采访实录:

汹涌新闻:周五的Tesla AI Day中,马斯克示意,将“自动驾驶”和其他手艺连系,迁徙到人形机械人身上是顺理成章的。您认{ren}同这个通往通用人形机械人的《de》路径么?相较于自动驾驶等手艺,实现人形机械人的独占的难点有哪些?

马道林:特斯拉,是一家智 zhi[能装备硬件科技公司,这个通往通用人形机械人的路径,我的明白,一是特斯拉有优异的硬件工程师和一流的加工工厂,他们善于去制造机械人所需的电池、驱动电机、传感器等硬件,这些公司运用已知手艺做起硬件迭代来可以远远比大学实验室更壮大;二是,特斯拉有在自动驾驶领域积累的壮大的人工智能盘算硬件和算法基础,特斯拉自动驾驶汽车所具备的基于视觉对周围环境的重修和感知能力,可以轻松地移植到机械人上,去辅助机械人的导航和决议。三是,手艺之外,特斯拉现在很{hen}有钱,而且在全球新能源政策走向的支持下,未来也十分看好,不差钱,对他们来说,烧点钱做些高风险但有很大媒体关注度的事情,应该挺划算。

从学术界的希望来看,人形机械人的难点照样许多的。一方面是硬件设计方面,虽然波士顿动力已经展示了很壮大的硬件设计,但天下上似乎还没有另外一家公司的人形机械人能靠近波士顿动力。虽然人们早就知道若何去实现几十个枢纽的运动结构设计,然则在驱〖qu〗动方面,有着大量的工程和手艺挑战,这几十个枢纽所需要的驱动器有多种差异巨细或规格,在许多枢纽处的驱动结构在结构体积受到限制的情形下还要知足扭矩和速率方面的苛刻需求,难{nan}度不小。波士顿动力在液压驱动方面的造诣生怕是其他公司所瞠乎厥后的。而另一方面是运〖yun〗动平衡。和四足机械人差其余是,人形机械人两条腿在运动中需要两条腿交替支持,一旦其中一条腿的节奏跟不上就会摔倒。因此人形机械人更多地要在运动中实现自身的动态平衡,而在移动或执行操作义务中保持云云庞大多系一切的动态顺滑的自平衡,是很有挑战性的设计和控制问题。2015年Darpa机械人挑战赛中机械人一再摔倒的现状给许多人留下了深刻的印象。

汹涌新闻:现在对人形机械人一个很主要的期待是手部的细腻操作,这和马先生你在机械触觉领域的研究息息相关。今年您在ICRA上〖shang〗获得的best paper也是这个领域的功效,叨教这个领域现在的难题有哪些呢?

马道林:前面还只是说了人形机械人的移动或运动问题,要让人形机械人对人类有用,很洪水平上要依赖于解决机械手细腻操作或者说灵巧操作问题。把机械手灵巧操作作为一个自力的机械人子系统来明白的话,要解决的问题要包罗硬件驱动,传感与感知,以及设计与控制这三个方面。其中,硬件设计是基础,也是相对来说最容易明白并举行仿生设计的部门;但另外的两个方面则还难题重重。

对于传感和感知部门。我们今年再ICRA上揭晓的事情,是解决了触觉传感和感知方面的一个主要问题,实现了对手中物体运动状态的准确跟踪和对物体外部接触的定位感知,我们期待在未来的事情中将触觉感知和与现在业已取得伟大希望的视觉传感和感知相连系,为机械人『ren』操作提供较为完整的感知『zhi』信息。

而对于细腻操作所需的设计和控制,相对于人们的期待,现在人人的研究还只是婴儿阶段,有相当长的路要走。这内里的挑战既有硬件不完整带来的研究限制,更有来自于操作问题自己的难度。首先,机械人操作要解决的问题是通过对机械手自身的控制,调治手中物体与外界(种种并不规则的)环境『jing』的接触行为,以实现物〖wu〗体位姿或物体与环(huan)境相互关系的改变,在问题庞大度上显著高于{yu}机械人行走问题。其次是机械人操作的义务一应俱全,从研究的角度也很难找到一个操作义务去代表所有义务,难以找到理想的benchmark问题并攻关解决。最后,机械人操作,异常要害的是种种操作中接触行为的明白和行使。多枢纽的手指、手掌以及外部环境,甚至于胳膊和身体等,四处都可以和物体发生接触,需要明白和展望这些接触行为对物体运动状态的影响并妥善加以合理行使,这是异常庞大和难题的设计义务。而且,在这些设计和控制中,还要与我们前面提到的触觉传感和感知能力以及视觉传感和感知能力相连系,才可以形成完整的控制闭环。

汹涌新闻:特斯拉给出了在一年内宣布“通用人形机械人”Tesla bot的时间表,您以为这么短的时间内完成这个目的是可能的么?

马道林:我小我私人以为他们是开了一条崭新的义务线。马斯克口中答应的是一年后拿出Tesla Bot样机(Prototype)。通常样机的焦点功效是做看法验证,并不会期待它能真的去执行何等庞大的义务。在前期积累的基础上经由未来一年的连续研发,我预测,他们拿出来的应该是一款可以逐步走并和观众招招手、点颔()首和显示笑容的产物。特斯拉的手艺甜头除了硬件制造之外,很洪水平在于基于人工智能的Navigation能力,也就是导航,特斯拉会将自动驾驶汽车所具备的对周围(wei)环境的三维重修和感知以及决议能力移植到机械人上。我预计,理想情形下,明年的demo会正如马斯克所举例的那样,演示职员说“**,去某某地方把某某物品拿给我”,Tesla Bot通过语音识别明白了这一义务只会,导航并走到那里,以「yi」简朴的方式拿到物品并送到演示职员眼前。演示竣事。

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