波士顿动力AI研究院：冲向机器人的下一个前沿！

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8月12日，现代汽车集团和波士顿动力公司宣布成立波士顿动力人工智能研究所，双方将投入4亿美元，研发前沿的人工智能和机器人技术。

目前除了双方给出的新闻稿并没有更多的信息透露，但科技前哨的小伙伴们对相关信息做了汇总梳理，提前带大家看看波士顿这轮布局有什么目的，它能为波士顿动力带来什么样的想象空间，以及最关键的一点，机器人的智能水平究竟如何。

1.波士顿动力早已布局AI领域

波士顿动力1992年成立，凭借Atlas人形机器人跑酷、跳舞全能的惊艳表现，一直都是业内机器人硬件顶尖水平的象征。

软件层面就比较“拉胯”了，波士顿动力的机器人长期依靠手柄和编程控制，很长一段时间人们对它的AI水平都不抱期望。

不过我们从波士顿动力最近两年的分享发现，这家公司已经用上了不少AI技术，比如机器人运动规划已经从原来的手动编程改为了AI运动序列规划。

简单解释一下，以前波士顿动力的机器人做什么动作得提前由人进行设定，在最新版本中，他们已经引入了动态规划算法，不再是固定的走路抬腿多少厘米，会根据地面情况动态做出调整，也能借助计算机识别判断地形，一定程度上自己判断要用什么动作应对。

这些技术成果已经集成到了它的Spot机器狗、Stretch仓库机器人身上。

2.正式加码AI背后是商业化的短板

这次和现代集团合作成立AI研究院，虽然表面上说要继续引领机器人技术前沿，实际上也是长期商业化不成功导致的。

在公开新闻稿中他们也提到，波士顿动力人工智能研究所的使命是实现智能机器人，让机器人更聪明、更敏捷、更灵巧，这样做的意义就是落在了一个“提高生产力”这五个字上。

稍微了解波士顿动力的人都会知道，作为一家机器人企业，他们的技术当之无愧的业界第一，人形机器人Atlas惊人的运动能力，一度让人们以为科幻电影中的机器人就要出现在我们身边；Spot机器狗是国内大量四足机器人公司参考的模板。

然而现实是，Atlas技术太过超前，全身定制化零件难以降低成本，故障率过高、续航时间不稳定，最终成为了一个技术研发平台，用来测试新技术在机器人上的集成能力，放弃了商业化的潜力。

Spot在现代集团的支持下做过很多商业化的尝试，现代集团把它用到工厂巡检中，新加坡也尝试过为它配上大喇叭，在公共场合做移动宣传，最终都没有正式落地，目前估计售卖了400台左右。

3.机器人离人工智能前沿还差多远？

从波士顿动力这次的表态来看，在他们眼中自己的机器人硬件没能商业化，最大的短板在智能上，新研究所将侧重认知识别、运动规划、智能硬件设计三方面的研究与合作。

仅凭4亿美元投入，他们能够让机器人很快就补上人工智能的短板吗？

这里科技前哨给大家带来了一个另类视角，先看看机器人领域的人工智能技术整体是什么水平。

7月23日，挪威机器人公司Halodi Robotics的AI副总裁Eric Jang发表了一篇名为《我们如何让机器人智能接近生成式AI？》的文章，对比了机器人领域人工智能技术和前沿之间的差距。

Eric Jang今年4月从谷歌跳槽到Halodi Robotics，在此之前，他在谷歌担任了6年机器人高级研究科学家，从他的视角可以给出不错的参考数据。

根据他的分析，机器人领域使用的人工智能技术还处在7年前的水平，就比如今天机器人领域常遇到训练中产生的数据远超训练数据的情况，导致机器人从业者被数据淹没不知所措。

Eric在文中提到，其实解决这个问题的方法在人工智能领域已经非常成熟，生成式对抗网络就是用一个AI训练、一个AI评估的方式，自动化处理训练中产生的新数据，让AI持续成长的模式。

机器人要用上这些技术还有很多实现细节需要改进，比如该如何标准化不同机器人的执行数据，机器人的超大模型调参该如何进行。

Eric认为这里未来有非常大的潜力可挖，但我们今天还处在非常早期的阶段。

4.波士顿动力的挑战，从业者的机会

落后领域迎来先进研究者，科技前哨判断他们未来两三年肯定能够拿出一些“惊人”的成果，不少波士顿动力的从业人员会越来越抢手，不过这些研究估计对波士顿动力的商业化帮助有限。

从业者受益这个判断很好理解。从波士顿动力最新的公告看，他们已经开始为人工智能研究所招兵买马了，按照他们的说法，这里会提供最好的设备、提供优渥的待遇，还有和众多大学、研究社区合作的机会，集中这么多资源，在人工智能技术应用并不前沿的时刻，想不取得成果都很困难，人工智能领域的从业者值得投简历尝试一下，就算进不去，看看真正前沿的面试题，了解下方向也是好的。

商业化帮助有限则是从波士顿动力研发历史给出的答案。波士顿动力人工智能研究所的负责人是公司创始人马克·雷伯特（Marc Raibert），首席技术官是公司首席科学家Al Rizzi，从他们以往的成果就能看到这里很有可能会继续瞄准技术前沿发力。

做学术研究考虑更多的是原创性和前瞻性，但商业应用看的是经济回报，有没有应用场景、性价比、能解决什么问题。

今天波士顿动力面临的最大挑战在于人形机器人、四足机器人的应用场景没有找到，仓库机器人行业已经充满了亚马逊、海康威视、ABB等新旧企业。

AI技术取得突破确实能让机器人应用的想象空间再度拓展，不过更关键的是他们能否重组已有的技术积累，形成更实用的方案，这更多的是一个商业问题，而不是学术问题。

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