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Vol.102 产业观察15|人形机器人是具身智能的最佳选择吗:与张巍聊具身智能之双足机器‪人‬ 高能量

    • Society & Culture

【本期课题】
具身智能之双足机器人。
【栏目介绍】
在《产业观察》这档专栏里,我们会为你厘清不同产业的历史沿革,希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起,但是所有新风口都有迹可循,不同产业的发展其实也有很多相似之处。
【免责声明】
本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。
【本期嘉宾】
张巍,逐际动力创始人。
逐际动力是一家通用机器人公司,专注于具身智能(Embodied AI)与足式机器人(Legged Robot)的研发和制造,产品包括人形双足、四轮足机器人及相关软硬件解决方案,落地应用聚焦在汽车制造、工业巡检、物流配送、特种作业、家庭服务等B2B和B2C领域。
【内容索引】
中国首个成功在野外徒步的双足机器人,是怎么做出来的,背后有哪些黑科技?01:37 双足机器人未来能替代国足吗?
02:30 双足机器人普遍被认为是比较难控制的一类机器人,跟之前波士顿动力那个在实验室场景内翻跟头的机器人还不太一样,逐际动力的这款双足机器人真正地在野外进行开放式行走,这个在全球范围内还是比较少见的。
03:14 双足机器人的技术难点:第一,相比四足更难平衡,尤其是当机器人踉踉跄跄的时候,假如一只脚踩空了,还有其他三条腿帮着平衡,而双足在重心不稳的时候,需要另一只脚在第一时间作出反应,根本没时间思考,否则极易摔倒。第二,这个机器人没有脚掌,就像人类踩高跷,很难平衡;第三,机器人即便配备了视觉传感器,面对复杂的地形环境,也容易误判,就像人在山林中常因落叶遮挡视线而踩空或绊倒。
05:34 如果人形机器人具备在未知环境中探索的能力,比如在地震现场、煤矿井下,或者一些塌方或泥石流等复杂场景中,它目前具备进去救人、运送物资的能力吗?
06:29 做一些前沿探索或攻关,就如同在黑暗中摸索,一抹黑什么也看不到,你觉得很难,突然间你找到了那个关键的“开关”,所有事情就会变得简单。从人形机器人移动能力的角度来看,我认为现在已经找到了这样一个“开关”。
07:21 实现双足机器人在野外自如徒步的因素:AI基础设施的成熟、机器人硬件的成熟,以及强化学习技术的突破。
强化学习和模仿学习是怎么一回事?08:34 强化学习本质上就是将我们现实生活中可认知的目标转化为数学上的 loss function(损失函数) 或者叫 reward function(奖励函数)。
09:49 强化学习和模仿学习的过程就像婴儿学步,小孩子看大人走路是一种模仿学习。然后没走稳摔屁墩就像是惩罚,会指向孩子纠正调整自己的步伐;而成功走到目的地获得爸爸妈妈的拥抱和奖励,不管是棒棒糖还是玩具,就是强化了正确行走模式的记忆。强化学习就类似小孩子在这个摔屁墩和拿奖励的过程里学走路。
11:13 视频里这个能在开放环境行走的双足机器人,从硬件到算法再到控制,全部都是逐际动力自主研发的吗?
14:10 足式机器人从摔倒到迅速恢复的这个过程在过去是很难实现的,以往,我们可能需要基于逻辑规则或模型手动设计每一种可能的应对策略,这既复杂又难以扩展。而现在,借助神经网络的端到端学习能力,足式机器人能够在模拟大量摔倒与恢复的场景中自行学习如何应对各种复杂情况。
16:27 人形机器人学习在真实环境里行走,跟 AlphaGo 学习围棋不太一样。围棋是一个封闭、理论上可穷尽的环境。相反,我们的机器人需要在开放、充满未知的真实世界环境中应用强化学习

【本期课题】
具身智能之双足机器人。
【栏目介绍】
在《产业观察》这档专栏里,我们会为你厘清不同产业的历史沿革,希望能够从中找到一些底层的规律。虽然当下变化迭起,但是所有新风口都有迹可循,不同产业的发展其实也有很多相似之处。
【免责声明】
本节目的所有内容并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资、税收、会计或者法律上的建议。
【本期嘉宾】
张巍,逐际动力创始人。
逐际动力是一家通用机器人公司,专注于具身智能(Embodied AI)与足式机器人(Legged Robot)的研发和制造,产品包括人形双足、四轮足机器人及相关软硬件解决方案,落地应用聚焦在汽车制造、工业巡检、物流配送、特种作业、家庭服务等B2B和B2C领域。
【内容索引】
中国首个成功在野外徒步的双足机器人,是怎么做出来的,背后有哪些黑科技?01:37 双足机器人未来能替代国足吗?
02:30 双足机器人普遍被认为是比较难控制的一类机器人,跟之前波士顿动力那个在实验室场景内翻跟头的机器人还不太一样,逐际动力的这款双足机器人真正地在野外进行开放式行走,这个在全球范围内还是比较少见的。
03:14 双足机器人的技术难点:第一,相比四足更难平衡,尤其是当机器人踉踉跄跄的时候,假如一只脚踩空了,还有其他三条腿帮着平衡,而双足在重心不稳的时候,需要另一只脚在第一时间作出反应,根本没时间思考,否则极易摔倒。第二,这个机器人没有脚掌,就像人类踩高跷,很难平衡;第三,机器人即便配备了视觉传感器,面对复杂的地形环境,也容易误判,就像人在山林中常因落叶遮挡视线而踩空或绊倒。
05:34 如果人形机器人具备在未知环境中探索的能力,比如在地震现场、煤矿井下,或者一些塌方或泥石流等复杂场景中,它目前具备进去救人、运送物资的能力吗?
06:29 做一些前沿探索或攻关,就如同在黑暗中摸索,一抹黑什么也看不到,你觉得很难,突然间你找到了那个关键的“开关”,所有事情就会变得简单。从人形机器人移动能力的角度来看,我认为现在已经找到了这样一个“开关”。
07:21 实现双足机器人在野外自如徒步的因素:AI基础设施的成熟、机器人硬件的成熟,以及强化学习技术的突破。
强化学习和模仿学习是怎么一回事?08:34 强化学习本质上就是将我们现实生活中可认知的目标转化为数学上的 loss function(损失函数) 或者叫 reward function(奖励函数)。
09:49 强化学习和模仿学习的过程就像婴儿学步,小孩子看大人走路是一种模仿学习。然后没走稳摔屁墩就像是惩罚,会指向孩子纠正调整自己的步伐;而成功走到目的地获得爸爸妈妈的拥抱和奖励,不管是棒棒糖还是玩具,就是强化了正确行走模式的记忆。强化学习就类似小孩子在这个摔屁墩和拿奖励的过程里学走路。
11:13 视频里这个能在开放环境行走的双足机器人,从硬件到算法再到控制,全部都是逐际动力自主研发的吗?
14:10 足式机器人从摔倒到迅速恢复的这个过程在过去是很难实现的,以往,我们可能需要基于逻辑规则或模型手动设计每一种可能的应对策略,这既复杂又难以扩展。而现在,借助神经网络的端到端学习能力,足式机器人能够在模拟大量摔倒与恢复的场景中自行学习如何应对各种复杂情况。
16:27 人形机器人学习在真实环境里行走,跟 AlphaGo 学习围棋不太一样。围棋是一个封闭、理论上可穷尽的环境。相反,我们的机器人需要在开放、充满未知的真实世界环境中应用强化学习

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