又創奇跡！三連跳實現AI算法飛躍

2018 年 5 月，波士頓動力在 YouTube 上發布了其主動化機械人 Atlas 的視頻，可以看到 Atlas 已經學會了在戶外的草地上行走，固然動作稍微有點不流利，但也算十分平穩。在碰到一段橫木時，Atlas 在做了數秒的籌辦動作之后，雙腳起跳越過了障礙。

今日，波士頓動力再發一段最新視頻：一個學會“跑酷”的 Atlas再次驚艷全場。Atlas 先是平穩的跑步進步，連貫的跳過了一段障礙物，比擬于此前的“立心猿意馬跳遠”，此次的動作在協調性和連貫性上有很是較著的晉升。

圖｜今日最新發布視頻中，Atlas 奔馳跳過障礙（來歷：Youtube)

圖｜今日最新發布視頻中，Atlas 完當作三連跳（來歷：Youtube)

接下來就是最難以置信部門：機械人在助跑之后對著面前三個箱子來了個三連跳，站上了與機械人本身同高的架子上。機械人此次跳躍沒有任何的擱淺，持續三次單腳跳上架子后還連結了幾乎完美的平穩性。從后面的視角看，機械人在跳躍過程中，除了腿部協調的很是好，手上也流利的作出作出與人類跳躍時近似的伸展動作，以連結均衡。

與之前視頻中的表示對比，此次 Atlas 的挑戰更多，難度更年夜，Atlas 不僅平穩的完當作了三連跳如許的高難度動作，在動作的連貫性上也已經迫近人類的表示。

圖｜2016年2月發布的視頻中，Atlas 機械人在戶外行走（來歷：Youtube)

圖｜ 2016年2月發布的視頻中, Atlas 機械人搬起10磅重的箱子（來歷：Youtube)

至此，Atlas 機械人的技術列內外又多了一項——跑酷。綜合此前波士頓動力放出的視頻，Atlas 這個與人類在身高和體重上都很是接近的雙足人形機械人已經可以或許流利完當作跑步、搬箱子、洗碗、開門等根基動作，后空翻、高難度跳躍如許的進階動作也能諳練把握。

三連跳背后的超高算法難度

Atlas 機械人的的此次驚艷三連跳，讓非論是行業人士仍是吃瓜群眾都為之贊嘆。為什么這件事如斯吸睛？原因就在于這此中的難度真的很是高。

DT 君對此采訪了新松機械人高級副總裁王宏玉。“硬件方面其實已經當作熟，最難的就是算法，從機械人設計來看，每一種動作背后是一個算法，像是跑步、蹲、跳躍等，要把各類算法軟件連系，進而協調雙足自由度的運作，此中人工智能在此飾演了關頭腳色，”王宏玉如斯闡發道。

曩昔，年夜大都機械人并不具備所謂的人工智能，而是依靠已經寫進系統的法式來執行單一的工作。后來跟著傳感器的插手，行業起頭進入第一段蛻變。傳感器為機械付與了一點聰明，如視覺和力覺，但這些還不足夠。后來機械進修的鼓起，就又進入了第二階段的蛻變，也就是人工智能。其實可以發現波士頓動力近期以來發布視頻的頻率有所加速，代表其手藝前進迭代正在持續加快中，從走路有點機器尷尬，接著看到可今后空翻，到此刻的三連跳，做到了與人類高度附近的水平，“從這可以看到他做到了讓算法快速迭代，人工智能在此顯然飾演了主要腳色。”王宏玉說。

操縱人工智能的益處在于能實現機械的“自進修”，一起頭讓機械學根基這些根基動作，非論是經由過程人或機械的評估機制，例如強化進修，讓機械人每一次的動作都能更矯捷一點，而且找到花費能量最小的力度和姿態，除此之外，還可以識別場景需求，例如情況是平地、山坡等，調取各自的算法，實現波士頓動力的手藝迭代。

更值得注重的是，經由過程人工智能算法的引入，讓機械人不單有了智能，甚至可以說機械人的智能更趨于“完整化”。因為，非論是蹲、跑、跳個體動作的實現，到這些動作的持續、且是即時的實現，每一個背后都有一套算法的撐持，而要讓這些個體撐持動作與功能的算法串聯融合，這根基上就是另一個條理的手藝躍進，而這躍進的讓人興奮水平，可能與此次大師所看到的快速奔馳跳躍的視頻八兩半斤。

因為，從另一個角度來看，當人工智能算法更進一步、更普遍、更深切的被融合到機械人系統中，接下來會發生的事，不再只是靠新開辟的一套算法去教會機械人新動作，而是要讓機械人在將來能做到本身碰到新的情況時，會成長出對應情況需求的新動作。可以想象如許的躍進成長會對機械人帶來很是年夜的變化改變。

開源會是一個貿易化的第一步？

Atlas 最初是在美國國防部國防高檔研究打算署（DARPA）的幫助下，由波士頓動力開辟。第一代 Atlas 在 2013 年就進行了初次表態，那時的它還需要開辟人員經由過程接線的體例為其供電。2016 年 2 月，波士頓動力推出了第二代 Atlas，那時的它已實此刻戶外快速行走，在嘗試室情況下，還能完當作搬盒子、自立不變和自立站立等使命。

圖｜ 2018年5月發布的視頻：Atlas 雙腳跳過障礙（來歷：Youtube)

在 2018 年 5 月，從波士頓公司發布的視頻可以看到，Atlas 能在凹凸不服的戶外草地和荒地上奔馳，在碰到橫在地上的一段木頭時，它以本身擅長的體例經由過程：跳曩昔，而不是像人一樣邁曩昔。而時候僅過了不到半年，Atlas 就實現了像人一樣連貫奔馳并跳過障礙，再流利作出三連跳動作。

從行業內的角度來看波士頓動力新發布的這個視頻，多半認為波士頓動力的手藝迭代的速度確其實加速，這對于整體機械人財產的成長更可能帶來新的機遇點，當硬件逐漸進入當作熟階段，下一個關頭決勝點就是人工智能算法與手藝融合的速度與貿易化水平。

但行業都知道，波士頓動力是一群手藝瘋狂快樂喜愛者所構成，埋首研究手藝，但作為一家草創公司，勢必會晤臨手藝落地的貿易化問題，因為當作本太高，天然讓利用者意愿打扣頭。今朝要實現機械人的移動性，有足型跟輪型兩年夜類，足型機械人的當作本比力高，這也是曩昔貿易推廣時碰到的問題。行業人士評估，足型機械人的當作本大要是比輪型超出跨越 3~5 倍，別的足型機械人負載（payload）年夜約只有幾十公斤。

而在貿易化部份，邇來波士頓動力有另一個值得注重動靜傳出，波士頓動力似乎有打算將手藝開源，“若是開源，對財產沖擊會很年夜！”一位機械人行業高層對 DT 君說。但這“沖擊”不見得是欠好的，因為波士頓動力若是將自有手藝開源供業界利用，即使是需要授權付費，這對波士頓動力是一個可盈利的貿易模式外，對于其他機械人開辟業者而言，若能應用波士頓動力的手藝晉升自身開辟速度，這將會對整體機械人行業的成長帶來光鮮明顯的鞭策，不只是波士頓動力自己的迭代速度會加速，整體機械人行業也會在此帶動下加快成長。

按照今朝業界傳出的動靜，波士頓動力可能采納的作法是讓本身當作為一家平臺商，經由過程代碼開源或授權體例，讓外界可以利用他們所開辟的手藝。如許做的一個益處是優化手藝，跟著開辟者、業者的利用，在世人的反饋下，手藝得以不竭優化或改善。第二個益處則是應用場景得以擴年夜，讓手藝落地變為可能。曩昔波士頓動力的本家兒要訴求在軍事用途，若是手藝可以或許被其他范疇的機械人利用，對于機械人功能的提高，實在會有幫忙。

整體來看波士頓動力在曩昔 1 年的手藝迭代進展，出格是人工智能算法的高度介入融合，再加上邇來業界傳出的開源傳言動靜，對于全球機械人財產而言，這將讓機械人真正從“機械”進而年夜步躍入真正的“機械人”時代。