2025 年,人形機器人正式走入工廠

今年晚些時候， 波士頓動力公司 （Boston Dynamics） 計劃將其全電動人形機器人 Atlas 用于現(xiàn)代汽車工廠。該機器人的新版本是從自 2013 年以來一直在執(zhí)行病毒式視頻演示的液壓 Atlas 模型演變而來的，于去年春天首次公開亮相。但是，雖然該公司的狗狀 Spot 和倉庫機器人 Stretch 已經(jīng)部署在工業(yè)現(xiàn)場，但現(xiàn)代的試點將是 Atlas 首次用于商業(yè)制造。

波士頓動力公司于 2021 年被現(xiàn)代汽車以 11 億美元收購，該公司對如何使用這款機器人持謹慎態(tài)度，但總體思路是，它的設計比人類工人更堅固、更可靠?！皺C器人將能夠完成人類難以完成的事情，”波士頓動力公司發(fā)言人 Kerri Neelon 說?！氨热鐡炱鸱浅Ｖ氐奈矬w，攜帶人類攜帶不便的東西?！?/p>

Atlas 可能會有新的朋友：2025 年似乎將是多用途人形機器人走向商業(yè)化的一年，到目前為止，這些機器人主要局限于研究實驗室。一些公司已經(jīng)試探性地將機器人步入有償工作領域，Agility Robotics 的 Digit 在倉庫中移動物品，F(xiàn)igure 的同名兩足動物去年向商業(yè)客戶發(fā)貨。

科技巨頭也加入了這一趨勢：有傳言稱 Apple 和 Meta 都在開發(fā)某種面向消費者的人形機器人。2024 年高盛的一份報告估計，到 2035 年，人形機器人將占 380 億美元的市場，是該公司一年前預測的六倍多。

人形機器人的基本承諾是它們將能夠在多個任務之間切換，就像它們的人類同伴一樣。這是一種與傳統(tǒng)裝配線自動化截然不同的方法，傳統(tǒng)的裝配線自動化圍繞制造所需的特定任務構(gòu)建了一個完整的環(huán)境。Agility Robotics 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席機器人官喬納森·赫斯特 （Jonathan Hurst） 希望其機器人能夠與該過程并存，而不是破壞它。

“為此，專門構(gòu)建的自動化解決方案總是具有更高的性能和更低的成本，”Hurst 說?！叭绻胱龅奶囟ㄊ虑橛?24/7 全天候運營，那就太好了?！钡珜τ诓恍枰旌蜻\行的任務，靈活的機器人可能會更高效。

波士頓動力公司（Boston Dynamics）的說法有所不同。該公司表示，由于工廠已經(jīng)被設計成一個安全的自動化場所，他們建立 Atlas 的目的是制造一個可以去其他地方的機器人?！拔覀兩钤谝粋€以人為本的世界，”Neelon 說，“所以我們應該制造一個反映這一點的機器人。

但是，將人形機器人推向市場存在挑戰(zhàn)。自 2021 年特斯拉首次發(fā)布 Optimus 以來，該公司一直備受期待，但 10 月的一次演示引起了人們的擔憂，當時展出的機器人被揭露為人工控制，引發(fā)了人們對 Optimus 可以在多大程度上自主運行的質(zhì)疑。今年 1 月，馬斯克表示，該公司將在 2025 年期間制造“數(shù)千個”機器人，但在 4 月，他告訴投資者，中國為應對唐納德·特朗普總統(tǒng)的關稅而實施的稀土金屬出口限制可能會影響生產(chǎn)。

使多用途類人機器人真正有用的最大障礙之一是教機器人如何執(zhí)行不同任務所需的時間。但專家認為，大型語言模型取得的巨大進步可能有助于解決這個問題。這就是 Apple、Meta 和 Tesla 等公司出現(xiàn)人形機器人項目的部分原因，這些公司已經(jīng)擁有蓬勃發(fā)展的 AI 實驗室。3 月，Google DeepMind 發(fā)布了一個名為 Gemini Robotics 的新 AI 模型，專門考慮了這個應用程序，利用大型語言模型的適應性使機器人更好地適應新情況。

一旦機器人具備了動態(tài)學習技能的能力，它們就能更好地像人類工人一樣從一個任務切換到另一個任務?！澳憧梢韵胂箅s貨店或拖拉機用品店有一個，這個機器人可以在后臺卸垛、清潔、上架、檢查庫存，只是各種各樣的事情，”Hurst 說?！斑@就是真正的價值所在?！?/p>

自然語言處理的持續(xù)進步也意味著機器人可以通過語音命令獲得指導。對新任務進行編程可以像主管說“請拖地”一樣簡單，這樣機器人就可以更容易地與人類同事一起工作。

但是，與人類并肩工作的重金屬機器人仍然存在安全問題，并且會有很多邊緣情況需要應對?？▋?nèi)基梅隆大學機器人研究所教授 Chris Atkeson 表示，核心挑戰(zhàn)將是可靠性。他以機器人為例，讓機器人在一夜之間為貨架補貨。這項任務可能會完美地完成數(shù)月，直到出現(xiàn)失敗情況。

“假設店主有一天進來，貨架上什么都沒有，所有東西都在地板上。假設這個地方被燒毀了，“Atkeson 說?！斑@些都是代價高昂的失敗?！?/p>

盡管如此，AI 模型的快速發(fā)展讓我們有理由保持樂觀?！叭绻阍谖迥昵皢栁?，我會說，'永遠不會發(fā)生，'”Atkeson 說?！暗牵柚笮驼Z言模型，我們在我所說的'常識'方面取得了巨大進步。也許我們快到了。