8 月24 日，“2024世界機器人大會”主論壇進入第三天，在下午的主論壇上，有“為人形機器人發(fā)展提供新‘動力’”的對話環(huán)節(jié)，德國慕尼黑工業(yè)大學教boy授Alois C. Knoll主持，AI研究所執(zhí)行主任、波士頓動力公司創(chuàng)始人Marc Raibert（馬克·雷伯特）與來自本土的四家企業(yè)老總參與了討論。

這四位國內領軍企業(yè)的老總是（圖從左3至右）：星動紀元創(chuàng)始人、清華大學交叉信息研究院助理教授陳建宇，宇樹創(chuàng)始人、CEO兼CTO王興興，北京大學前沿計算研究中心助理教授、北大銀河通用具身智能聯(lián)合實驗室主任王鶴，北京具身智能機器人創(chuàng)新中心總經理熊友軍。

1   年輕人該怎么做

主持人：我有一個評論，我認為埃隆·馬斯克本人，由于他的野心和資源，可能會在幾年內生產出1 萬臺機器人，不一定是因為它們會直接給他賺錢。例如他對電動汽車所做的一切，沒有人懷疑我的說法：現(xiàn)在每家汽車公司都有淘汰內燃機的計劃。這是一件了不起的事情，他似乎對此很認真。

現(xiàn)在，我們都對觀眾的熱情和廠商的展示水平印象深刻。我們看到很多年輕人/ 青少年。對于年輕人的問題是：如果這些人對人形機感興趣，我們該怎么辦？或者我們能做些什么來激發(fā)他們對人形機的興趣？你們有什么建議嗎？

讓機器人更有趣

Marc（波士頓動力）：機器人越有趣，就越能讓人們與之互動。這次展會上有很多機器人，有的機器人旁邊會圍著一群人。只要人們能與它們互動，人們就會停留下來。我們越能做到這一點，公眾的熱情就會越高漲。

我參加這次活動最令人興奮的事情是有很多人告訴我：“你所做的工作是我十幾歲時看到的，現(xiàn)在我正在做。”因此，我們越能展示我們的工作，就越有可能激勵下一代。

選擇自己喜歡的方面

陳建宇（星動紀元、清華）：機會永遠是留給有準備的人的。

像Marc做這件事情已經做了幾十年，臺上的幾位嘉賓也是多年生根在機器人或相關領域。因為人形機器人是一個非常長周期的事情，同時它也包羅萬象，從技術上的軟硬件、AI再到商業(yè)、產品等，所以從業(yè)者應該去問一問自己的內心：在這一領域內，到底自己最有激情、最喜歡、最熱愛的是什么？然后從此刻開始就去積累它，等待未來，那么會有時間去施展自己的機會的。

從零開始，適合年輕人入行

王興興（宇樹）：

①對于所有年輕人，包括現(xiàn)在的從業(yè)者，其實這個時代是非常精彩的。

② 而且AI、機器人都是呈階梯發(fā)展的， 就像ChatGPT 沒有出來之前，人們覺得語言模型沒什么用，但突然就發(fā)生了階躍式的進步。同樣，機器人、AI也會遵循這種規(guī)律。所以盡管人們現(xiàn)在看到的機器人、AI比較弱，但實際上這是件好事，因為從業(yè)者有機會去做得更好，可以把這種人類目前可以預估的最偉大的技術就在當下、未來幾年實現(xiàn)。所以這件事情非常值得人們做。

③這個行業(yè)還有一個比較適合年輕人的特點——沒有那么多的歷史包袱，不像數學有成百上千年的歷史，涌現(xiàn)過非常天才的數學家，你一定要比他們做得更好。當下AI和機器人技術都比較新，尤其AI 技術是最近幾年的東西，所以非常適合年輕人從事。

陳建宇認為：如果在未來5 年到10 年或者幾十年后往回看，我們現(xiàn)在所處的這個時代和原始人差不多，所以想想這種感覺非常激動人心。

主持人：很明顯，你已經點燃了這些。

做好自己

王鶴（北大、北大銀河）：未來15 年，人形機器人從當下在產業(yè)中沒有規(guī)模化應用，到可能成長為像今天汽車產業(yè)體量的過程。

在這個過程中，年輕人做好自己就可以了。因為15年后很多工作將是與人形機器人相關的，今天可能你負責銷售汽車，15 年后，你的崗位可能就調到銷售人形機器人。今天你是班里的佼佼者，學了AI，你可能發(fā)現(xiàn)你的職業(yè)生涯就是圍繞著進一步提升人形機器人的能力展開的。

所以大家做好自己，我們一起共享光明的人形機器人的未來。

保持野心

熊友軍（北京具身智能機器人創(chuàng)新中心）：我經歷過個人電腦時代、智能手機時代、移動互聯(lián)網時代，現(xiàn)在正在經歷智能汽車/ 電動汽車時代。下一個時代就是具身智能的時代。而具身智能時代的典型代表是人形機器人。所以給現(xiàn)在的年輕人的建議就是：保持野心，dream big。

2   與“波士頓動力”創(chuàng)始人對話

主持人：因為Marc在舞臺上，也許在座的嘉賓可以問他一些問題。

失敗是成功之母

陳建宇（星動紀元，清華）：您認為機器人和AI最重要的研究課題是什么？如果你只能選擇一個研究課題、一個研究項目。

Marc：這個問題讓我稍微側向回答，這有點回避你的問題。

剛才的主題講演部分，我沒有放映最后一張幻燈片，這是一段展示機器人失敗的視頻。它有2 分鐘長，可能有25次不同的失敗。我認為關注失敗是做這項工作中最有趣和最有用的部分。然后，當你做的東西不起作用時，繼續(xù)前進很重要。

這并不是一個確切的研究課題，但這是一種做事的精神。

所以，如果我問你們所有人的問題，那就是我沒有看到任何人在演講中介紹事情不起作用。我敢肯定，整體式機器人不會做那些后空翻，也不會做碰撞等很酷的事情。你喜歡碰撞嗎？

主持人：我記得1985 年看VHS 錄像帶時的一個視頻，在第一部分，一切進展得非常順利，然后就展示了它的真實情況，看到了所有問題的出現(xiàn)。

手的發(fā)展方向

王興興（宇樹）：對于人形機器人的手，未來幾年比較合適的是有幾根手指？幾個電機會是比較好的一個方向？

Marc：我們最近在研究所舉辦了一個研討會，名為關于操縱的逆向觀點。我認為靈巧性很重要，但基本上，盡管人們已經努力工作了至少50 年，但它還沒有走多遠。

我們有不同的想法，再次嘗試不同的東西，也許我們需要更多的動態(tài)操縱，而不是所有的靜態(tài)把握。我認為學界很多人在制定學習靈巧性的要求方面對自己不夠嚴格，他們正在做非常簡單、容易的事情。

我認為這里有一個機會：有多少根手指。我不知道有多少根手指合適，我認為五根手指很多，但也許有一天我會覺得更有趣的問題是手掌呢？我們的手掌非常好，它們不僅是靜止的塊。你看到的幾乎每只機器人的手都有很多手指在做這件事，但不僅如此。

終極技術是什么

王鶴（北大、北大銀河）：我之前提到過，可能在15年后，這個世界上會有數以百萬計的人形機器人。

如果人形通用機器人是最終的體現(xiàn)，那么這種通用機器人的最終技術是什么？視覺、語言、動作模型這些端到端模型是人形機的終極技術或方法嗎？

Marc：我很難接受這種觀點，即端到端是取得進步的方式。也許最終漸近式端到端是正確的方式。但我認為我們知道得太多了，我認為太多的學分被賦予了學習，我知道應該對學習保持樂觀，但如果你看看今天存在的解決方案，最好的學習方法起著微不足道或次要的作用。當然，在波士頓動力公司，盡管人們正在努力，但今天學到的東西很少，我認為控制系統(tǒng)、控制理論等這些在過去二三十年里建立起來的東西仍然發(fā)揮著巨大的作用。

我不想把它們扔掉。我希望我們能真正擁抱學習，但要將其與我們已經知道的東西結合起來，并找到一種方法將它們結合在一起，至少在未來5 年或10 年內是這樣在漸近中。

主持人：我為什么要使用100 萬個神經元作為PID控制器的函數來學習？有些人做到了，然后他們達到了經典作品90% 的性能。我們有很多理論、技術、方法論，我們?yōu)槭裁匆拥暨@些？我認為這更多的是模塊化的問題。你在哪里使用學習，在哪里使用經典的東西，你如何以一種智能的方式將其結合起來？我們的大腦也是如此，但這可能會讓我們走得太遠。

為何終止Atlas開發(fā)

熊友軍（北京具身智能機器人創(chuàng)新中心）：作為波士頓動力的創(chuàng)始人，您之前主持開發(fā)了像Atlas這樣的非常令人驚奇的產品。但是前不久，你們終止了Atlas機器人的研發(fā)，由原來的液壓驅動轉向純電驅動的方式。這是出于什么樣的考慮？是因為成本，還是因為出于商業(yè)化的考慮？

Marc：關于為什么要轉型？由于Atlas是液壓機器人，我喜歡液壓，我們用液壓建造了許多機器人。但是由于力量、重量等原因，可能人形的建筑機器人等人形機仍有空間繼續(xù)使用液壓系統(tǒng)。

但我認為有兩個因素。一是液壓很麻煩，至少對于Atlas這樣的高性能產品。雖然經過我們不懈的努力，但無法讓它不會滲油出來。因為當你把注油的機器人放在某個地方，諸如工廠和家里時，它們不能滴油，所以這是一件事：很難找到精通液壓技術的人，因為人們認為這是一個非常古老的世界，盡管Atlas 在液壓、如何直接工作到服務器閥方面有很多創(chuàng)新，但液壓動力裝置難有較大的創(chuàng)新。

二是電機已經足夠強大了。

（本文來源于《EEPW》202410）