華為 " 天才少年 " 、 B 站科技類百萬粉絲 up 主 ...

(資料圖片僅供參考)

相信大伙兒對頂著這些頭銜的稚暉君，肯定不陌生吧？

當年以天才少年計劃最頂格的 201 萬年薪加入華為之后，稚暉君這三個字就仿佛自帶了光環(huán)效果。

不過去年年底，稚暉君卻突然從華為離職，要自己下海創(chuàng)業(yè)去做機器人。

曾經(jīng)華為 " 天才少年 " 的身份，再加上機器人的風(fēng)口，一時間還引發(fā)了不小的討論。

光是這半年多的時間，稚暉君的智元機器人就已經(jīng)拿到了百度、經(jīng)緯創(chuàng)投等明星創(chuàng)投機構(gòu)的錢，十幾億美元的市場估值更是高得嚇人。

一個機器人項目能拿這么多錢，作為吃瓜群眾的我們自然也十分期待，稚暉君的機器人到底能做成什么樣。

只不過，除了能在稚暉君的 B 站和微博上找到一些項目的蛛絲馬跡之外，他們團隊似乎都不咋高調(diào)。

而等了半年多，今天，稚暉君可算是帶著他的人形機器人來了。

好消息是，差評君也去到了發(fā)布會現(xiàn)場，給咱帶回來了一手的消息。

從發(fā)布會現(xiàn)場的成品來看，這次的主角 " 遠征 A1" 智元具身智能機器人，的確挺賽博的。

175cm 的身高、 55kg 的體重，承重 80kg ，單臂最大負載 5kg ，這放在現(xiàn)實里，高低也是個帥小伙兒。

整體造型上，跟去年馬斯克的擎天柱、小米的 " 鐵大 " 差不太多。

按照咱平時上下班的走路速度，一個小時能走 5km ，遠征 A1 的走路速度 7km/h 跟人類其實也差不多。

而在關(guān)節(jié)的設(shè)計上，遠征 A1 也朝著更像人的方向努力。

在機器人的關(guān)節(jié)自由度上，一般來說，關(guān)節(jié)自由度越高，機器人也就越靈活。

像我們?nèi)祟惖年P(guān)節(jié)正常來說是 200 多個，這次遠征 A1 的關(guān)節(jié)自由度雖然只有 49+ ，但團隊想了個 " 反關(guān)節(jié)設(shè)計 " 的法子。

也就是，把膝蓋那個地方往后折。

這對于人類來說當然是不可能的，但恰恰是這種反關(guān)節(jié)的設(shè)計，能夠讓遠征 A1 有更多靈活運動的空間，能干的活兒自然也就更多了。

而且，為了提高遠征 AI 的通用性，他們團隊還在機器人上做了模塊化設(shè)計。

兩條腿可以拆了，換成輪式的，手也可以卸下來，換成電鉆，或者螺絲刀。

我算是看出來了，稚暉君和他的團隊真的很努力在想怎么才能讓遠征 A1 干更多的活兒。

根據(jù)官方展示的視頻，遠征 A1 能夠在工廠、生化實驗室還有家庭三個場景里實現(xiàn)應(yīng)用。

像汽車產(chǎn)線里的底盤裝配、外觀檢測這些高重復(fù)性又枯燥的工作，視頻里的遠征 AI 做得穩(wěn)穩(wěn)當當。就連電子廠里組裝裝配、物料搬運的活兒也給包了。

或許以后像擰螺絲、零件組裝這些簡單的活兒都能讓人形機器人來干了。

而且，遠征 A1 看起來也是個搞科研的一把好手，生化實驗室里的樣本制備和樣本擴增也能讓它來。

在家里就更夸張了，遠征 A1 上能輔導(dǎo)孩子做功課，下能在廚房打雞蛋。至少目前從視頻展示來看，遠征 A1 沒啥毛病，不過遺憾的是，這些能力只出現(xiàn)在視頻里，沒能在現(xiàn)場親眼看到。

嘮了這么久，相信大伙兒也好奇了，這遠征 A1 到底是怎么做到這些的呢？

其實吧，無論是哪家做人形機器人，都繞不過兩個問題：一是怎么才能讓人形機器人跟人類一樣動作靈活，二是怎么才能跟人類一樣聰明。

在第一個問題上，除了波士頓動力的 Altas ，其他家的人形機器人多多少少都免不了被吐槽走起路來像個 " 腦癱 " 。

因為關(guān)節(jié)電機這事兒就不好解決。

畢竟，機器人要想靈活，不僅要求關(guān)節(jié)電機的數(shù)量盡可能多，而且體積得小、重量得輕，對扭矩也有要求。

針對電機關(guān)節(jié)的問題，智元這次給出的解決方案是自研的 PowerFlow 關(guān)節(jié)電機。

根據(jù)官方的數(shù)據(jù)，關(guān)節(jié)電機的峰值扭矩可以達到 350Nm ，重量也只有 1.6kg 。

而且，為了讓遠征 A1 能夠保持高功率的輸出，電機中還加入了液冷散熱結(jié)構(gòu)。

另外，智元這次自研的還有個靈巧手 SkillHand 。

12 個主動自由度、 5 個被動自由度，讓遠征 A1 干起活兒來靈活了不少。

當然了，光有硬件還不夠，機器人要動起來少不了運動控制算法的加持。

這運動控制算法的主要工作，就是協(xié)調(diào)關(guān)節(jié)電機，完成指定任務(wù)。

打個比方，機器人要從桌子上拿蘋果，那用什么樣的姿勢、用什么樣的速度去拿，都需要運動控制算法發(fā)揮作用。

根據(jù)稚暉君在發(fā)布會上的說法，遠征 A1 的運動控制算法已經(jīng)迭代了三個版本，從最初的 IQP ，到 CMPC 、線性 NMPC ，再到非線性的 NMPC 。

而針對第二個如何讓人形機器人變得更聰明的問題，這次發(fā)布會也有個重頭戲，那就是對具身智能的介紹。

具身智能，你可以理解成聰明的 AI ，有了實體化。

像這次的遠征 A1 ，有了個名叫 EI-Brain 的具身智腦框架。

這個框架主要包括云端超腦、大腦、小腦以及腦干，分別對應(yīng)著任務(wù)級、技能級、指令級和伺服級四個層級。

像小腦就負責(zé)運動控制指令的生成，大腦就需要具備理解、推理的能力。

而且，為了讓機器人在完成任務(wù)的過程中能夠更像個人 ，智元還在遠征 A1 里加入了一個 WorkGPT 大模型。

大模型的厲害想必大家伙兒也已經(jīng)見識過了，在稚暉君看來，語言和圖像大模型主要有兩方面的價值。

其一，是龐大的先驗知識庫和強大的通識理解能力。

比如說，你想讓遠征 A1 拿走桌子上的垃圾，但你完全不需要告訴機器人哪些是垃圾，因為它能夠自己分辨出來。

其二，就是復(fù)雜的語義多級推理能力。

咱們再打個比方，在一堆積木里，如果指令是把藍色積木放在紅色積木上面，那執(zhí)行起來是很簡單的。

但如果是把藍色放在紅色下面，機器人就需要考慮積木不能浮在空中，那怎么完成任務(wù)？

如果放在以前，可能需要單獨設(shè)定一個程序，一步步告訴機器人，先把藍色積木放在別的顏色上面，再放上紅色積木。

但大模型不需要提前設(shè)定，它自己就知道需要考慮重力的條件。

一句話總結(jié)，那就是大模型的加入讓遠征 A1 懂推理了。

其實吧，要是放在去年，大家都還不怎么愛提具身智能這個概念。

但自打這大模型成熟以后，具身智能就也跟著火了起來。

科技公司們變著法子想把自家的硬件變成具身智能，包括這幾天的世界機器人大會上，人形機器人的數(shù)量都比去年多了不少。

可以預(yù)見的，接下來人形機器人 + 大模型的組合，應(yīng)該會成為主流趨勢。

不過，人形機器人作為機器人界的圣杯，也不是那么容易能攻下來的，光是讓人形機器人怎么走好路這一條，就已經(jīng)難倒很多人了。

差評君也跟稚暉君聊了聊，他告訴差評君，目前人形機器人在研發(fā)上，還存在缺少姿態(tài)數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)的難點。

特別是姿態(tài)數(shù)據(jù)，目前可以用來訓(xùn)練的資源并不算多。

這兩種數(shù)據(jù)，影響著人形機器人該以什么樣的姿勢執(zhí)行指令，以及對于物品的識別準確度。

不過，這次的遠征 A1 只花了半年的時間，能夠做到這種程度已經(jīng)實屬不容易。

而在未來，稚暉君還希望把機器人的成本打到 20 萬以內(nèi)。

說不定到時候，咱就能買個機器人溜火鍋了。