機器人首次登台亮相是在 1921 年元旦的第二天。早在全世界第一次看到喬治·盧卡斯的機器人之前半個多世紀，一群銀色人形機器人大軍就登上了捷克斯洛伐克第一共和國的舞台。從各方面來看，它們都是人形的：兩隻手臂、兩條腿、一個頭——所有人形該有的樣子都齊全了。
卡雷爾·恰佩克（Karel Čapek）的劇作《R.U.R》（《羅素姆萬能機器人》）非常受歡迎。它被翻譯成幾十種語言，在歐洲和北美各地演出。然而，這部作品最持久的影響力在於它提出了「機器人」這個詞。在過去的一個世紀裡，這個詞的含義已經發生了很大變化，因為恰佩克的機器人更像是有機生物體，而不是機器。
不過，數十年來的科幻小說作品確保了大眾對機器人的形象並沒有偏離它的起源太遠。對於許多人來說，人形仍然是機器人理想的典範——只是現有的科技水準還沒有達到那種境界。本周早些時候，NVIDIA在其 GTC 開發者大會上舉辦了自己的機器人舞台秀，首席執行長黃仁勛被六個人形機器人的形象簇擁著走上舞臺。
儘雖然通用人形機器人的概念實際上比「機器人「這個詞還要早出現，但直到最近，實現這一概念的想法仍顯得完全遙不可及。我們還遠未達到那一步，但第一次，人形機器人出現在了可預見的未來。
什麼是「通用人形機器人」？
▲ 圖片來源：NVIDIA
在我們深入討論之前，讓我們先釐清兩個關鍵定義。當我們談論「通用人形機器人」時，事實上這兩個詞對不同人有不同的含義。在大多數對話中，人們對這兩個詞的理解就像「哈利波特」系列中的佩妮姨媽說的那樣：「我看到它就認得出來」。
為了方便本文的討論，我將通用機器人定義為能夠快速習得技能並基本上完成人類能完成的任何任務的機器人。這裡的一個大問題在於，多用途機器人並不會在一夜之間突然變成通用機器人。
由於這是一個漸進的過程，因此很難確切地說出系統在什麼時候跨越了那個臨界點。對於後一點，可能會讓人有點陷入哲學的陷阱，但為了讓本文保持適中的篇幅，我將繼續討論另一個術語。
當我把 Reflex Robotics 的系統稱為人形機器人時，我收到了一些 （大部分是善意的） 批評。人們指出一個顯而易見的的事實，那就是這個機器人沒有腿。暫且撇開並非所有的人類都有腿這一點，我仍然可以稱這個系統為「人形機器人」，更準確地說，是「輪式人形機器人」。依我看來，它足夠接近人類的形態，可以歸入人形機器人的範疇。
前陣子，Agility 公司有人對我稱Digit為「可以說是個類人形機器人」的說法提出異議，認為這沒什麼可爭論的。很明顯，這個機器人不像其他一些機器人那樣忠實地嘗試重現人類的形態。不過我承認，我可能有點偏見，因為我一直追蹤了這個機器人，從其前身 Cassie 演變而來的過程，Cassie 更像是一隻沒有頭的鴕鳥 （老實說，我們都經歷過尷尬的時期）。
我經常考慮的另一個因素是類人形態用於執行類人任務的程度。這個元素並不是絕對必要的，但它是人形機器人的一個重要精神理念。畢竟，人形機器人的支持者會很快指出這樣一個事實，即我們已經圍繞人類建造了我們的世界，因此建造人形機器人在這世界中工作是有意義的。
適應性是另一個用於捍衛雙足人形機器人部署的關鍵點。機器人幾十年來一直在工廠工作，而且它們絕大多數都是單一用途的。也就是說，它們是為了非常好地重複做一件特定的事情而被製造的。這就是為什麼自動化如此適合製造業——那裡存在著大量的統一性和重複性，尤其是在裝配線的世界裡。
棕地和綠地
▲ 圖片來源： Brian Heater
「綠地」和「棕地」這兩個術語在過去幾十年裡一直在各個領域被普遍使用。前者是較早出現的一個術語，用來描述未開發的土地 （就是字面上意思，一片綠色的田野）。為了與早期術語形成對比，後來出現了「棕地」一詞，指的是在現有場地上的開發。在倉庫的世界裡，這就好比從頭開始建造一些東西，還是利用現有的一些東西進行改造上的差別。
這兩者都有利弊。棕地通常更省時省錢，因為它們不需要從頭開始，而綠地則有機會完全按照規格建造一個場地。如果擁有無限的資源，大多數公司會選擇綠地。想像一下，一個區域有了從頭開始便針對自動化系統進行的空間布局，性能會有多好。這對大多數組織者來說都是一個遙不可及的夢想，因此，當需要進行自動化時，大多數公司會尋求棕地解決方案——尤其是在他們剛開始涉足機器人領域的時候更是如此。
考慮到大多數倉庫都是現有場地 （brownfield） 改造的，那麼為這些空間設計的機器人也一樣，這一點就不足為奇了。人形機器人完美地符合這一類別——事實上，在許多方面，它們可以說是最適合現有場地的解決方案之一。這可以追溯到之前關於為其環境建造人形機器人的論點。你可以放心地假設大多數現有場地的工廠在設計時都考慮到了人類工人。這通常會帶來一些障礙，例如樓梯，這些障礙會對輪式機器人構成挑戰。這一障礙的大小最終取決於許多因素，包括布局和工作流程。
循序漸進
▲ 圖片來源：Figure
儘管有人可能會說我潑冷水，但我非常贊成設定現實的期望值。我從事這份工作已經很長時間了，也經歷過相當多的炒作週期。在一定程度上，它們確實有用，可以用來吸引投資者和客戶的興趣，但很容易陷入過度承諾的陷阱。這既包括對未來功能的承諾，也包括示範影片。
上個月，我以一個挑釁的標題「如何為了樂趣和利益而假造機器人示範影片」撰寫了一篇關於後者的文章。文中俏皮地討論了這一點。實現偽造的方法有很多，包括隱藏的遠端操控和創造性的剪輯。我聽說過一些公司會加快影片播放速度，卻沒有披露相關資訊。事實上，人形機器人公司 1X 的名字就來源於此——他們所有的示範都以 1 倍速運行。
業內大多數人都同意，對於這類產品，披露資訊很重要，甚至是必需的，但目前並沒有嚴格的標準。可以說，如果此類影片在說服投資者投入鉅資方面發揮了作用，那麼就會涉足法律灰色地帶。至少，它們在公眾中設定了過於不實際的期望——尤其是那些傾向於將誇大其辭的高管的話當作圭臬的人。
這只會損害那些在我們所在的現實中一直勤奮工作的人。很容易看出，當系統無法達到那些期望時，希望很快就會消失，這很容易理解。
現實中部署的時間表主要受制於兩個約束因素。第一個是機電一體化的：即硬體的能力。第二個是軟體和人工智慧。暫且不去爭論機器人的人工通用智慧 （AGI）的哲學辯論問題，我們可以肯定地說，進展一直是而且將繼續是漸進的。
正如黃仁勳上周在 GTC 上說的那樣，「如果我們將 AGI 指定為非常具體的東西，一套軟體程式可以做得非常好，或者可能比大多數人好 8%。 我相信我們將在五年內實現它。」 這正是我從該領域大多數專家那裡聽到的樂觀估計。5 到 10 年的時間跨度似乎比較常見。
在達到任何類似 AGI 的能力之前，人形機器人將像它們更傳統的同行一樣，首先作為單一用途的系統開始運作。小型試驗專案旨在證明這些系統能夠大規模地完成一項任務，然後再進行下一項任務。大多數人都在關注搬運貨箱作為最容易實現的目標。當然，普通 Kiva/Locus AMR 可以整天搬運貨箱，但這些系統缺乏移動機械手，無法自行裝卸負載。這就是機器人手臂和末端執行器發揮作用的地方，無論它們是否連接到看起來像人類的東西上。
德克斯特公司 （Dexterity） 的創始工程師羅伯特·桑 （Robert Sun） 上周在亞特蘭大舉行的 Modex 展會上與我交談時提出了一個有趣的觀點：人形機器人可以為實現無人值守 （完全自動化） 倉庫和工廠提供一個巧妙的權宜之計。一旦全面自動化到位，你就不一定需要人形機器人的靈活性。但我們能合理地期望這些系統及時全面投入營運嗎？
桑說：「我認為人形機器人可以成為物流和倉儲工作向機器人工作過渡的良好切入點，因為我們現在沒有人類可以勝任，所以我們可以讓人形機器人先上。最終，我們將轉向這種自動化的無人工廠。然後，人形機器人非常難操作的問題就使得它們很難在過渡期發揮作用。」
帶我去試驗項目
▲ 圖片來源：Apptronik/Mercedes
人形機器人技術目前的狀態可以用一個詞來概括：試運行。這是一個重要的里程碑，但它不一定能告訴我們所有資訊。試運行公告的形式是新聞稿，宣佈潛在合作夥伴關係的早期階段。雙方都喜歡這樣的公告。
對於新創公司來說，它們代表了真實的可證明的興趣。對於大型公司而言，它們向股東表明公司正在與最先進的技術合作。然而，很少提到具體數字。這些數字通常會在我們開始討論採購訂單時才會出現（即使這樣，也經常不會）。
過去一年裡，已經有許多這樣的合作宣佈。BMW正在與 Figure 合作，而梅賽德斯則選擇了 Apptronik。Agility 公司再次領先於其他公司，完成了與亞馬遜的試運行項目——不過，我們仍在等待下一步的消息。值得一提的是，儘管通用系統擁有長期前景，但幾乎所有業內人士都從相同的基本功能開始著手研發，這一點尤其說明問題。
屹立的雙足
▲ 圖片來源： Brian Heater
對於任何擁有智慧型手機的人來說，目前通往人工通用智慧的最清晰路徑應該看起來很熟悉。波士頓動力公司 （Boston Dynamics） 的 Spot 機器狗的部署提供了一個清晰的現實世界案例，展示了應用商店模式如何適用於工業機器人。雖然機器人學習領域正在進行許多引人注目的工作，但我們距離能夠大規模地發現新任務和即時糾正錯誤的系統還很遠。如果只有機器人製造商能像手機製造商一樣利用協力廠商開發者就好了。
最近幾個月，人們對人形機器人的興趣大幅增加，但就我個人而言，自去年年底以來，我的興趣指針並沒有太大變化。我們已經看到了一些絕對酷炫的展示，生成式人工智慧也展現了前景廣闊的未來。OpenAI 顯然在押注，先是投資了 1X，最近又投資了 Figure。
許多聰明的人都對人形機器人抱有信心，但也還有很多人持懷疑態度。然而，有一件事我可以自信地說，無論未來工廠是否會大規模部署人形機器人，所有這些工作都會取得一些成果。即使是我採訪過對此最持懷疑的機器人專家，他們也指出了美國太空總署 （NASA） 的登月模型，當年的登月競賽促進了許多產品的發明，這些產品如今正被用於我們的地球上。
在機器人學習、移動操作和移動 （以及其他領域） 方面，我們將繼續看到突破性的進展，這些突破將以某種方式影響自動化在我們日常生活中的作用。
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加入T客邦Facebook粉絲團 固定链接 '通用人形機器人:從科幻走向現實的艱辛之路' 提交: March 30, 2024, 5:00pm CST