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逛完今年的WAIC,我发现机器人开始卷手活了

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(来源:刘聪NLP)

今年WAIC真是逛到瘫,17号中午就进去直播了一下午,然后晚上还陪某人(急性咽炎)去医院打针。


没事儿,算你直播公伤

18号上午8点又跑去了徐汇场,跟苍何、栗噔噔一起逛了一圈。那边场子不算大,也又一些好玩的产品,尤其是AI眼镜很多。

现场有一副只有14.8克的AI眼镜,我试戴了一下,比我自己的眼镜还轻,挺夸张的。


下午陪老周逛了一下午的展,直接累瘫,说话时,现在做AI,拼的真是体力呀~


昨天上海下大暴雨,路上我们几个人盘了一下,这几天比较有意思的展,

没想到,对17号直播的第一个展厅-sudo,印象都很深刻,名字很有意思,linux命令,哈哈哈


直播前,有对sudo有过一些简单了解,知道它们主要通过大量仿真数据训练机器人。

这样做的好处很直接,不需要每学一个动作都安排人拿着设备不断遥操作,再采集和标注一大批真机数据。

不过现场工作人员又补充了一个更准确的说法。

苏度机器人早期以仿真数据训练为主,后面还是加入少量真实采集数据,让机器人根据物理世界里的反馈继续调整。

仿真解决的是数据规模,真实数据负责把机器人从虚拟环境拉回现实。

这个大白(速度R系列模型)当时展现了拼装的能力,看上面视频。

我们把两个方形插接件随意摆在桌面上,大白需要先找到零件,判断它的位置和角度,把它稳定抓起来,再对准另一个部件完成插入。

难点是零件没有固定位置,机器人每次都要重新判断,而且插接本身又要求接近亚毫米级的精度。

另外一边,还有四台苏度机器人一起完成电池模组相关任务,箱体上料 → 电芯装配 → 条码检测 → 成品下线。

精准抓取,其实我们在直播的时候展示的就是这个能力,抓取桌面上不同位置的配件,进行亚毫米级装配。

箱体上料这个,其实sudo还有个专门的位置,就在展示不同物体的抓取能力的,

比如一个小的物体,

比如一个较薄的盘子,


反正各种物体形状、材质和摆放方式一直在变,同时还会被突然移动,机器人都能自己找到合适的抓取位置,再把东西稳定拿起来。

我觉得最难的还是,sudo机器人使用双臂操作柔性包装布,将钥匙扣等礼物包好,再递交给现场观众

布料跟盒子这种硬装置不同,布料每被碰一下,都会产生新的褶皱、滑动或者遮挡,

机器人拉动一个角,剩下的部分也会跟着变形,刚才判断好的位置可能马上就不准了,

所以很考验整个过程的柔性物体操作、双臂协同和连续任务执行。

对于电芯扫码,考验的是机器人五指的灵活度,

sudo也是研发自己的灵巧手,从模型、到本体,全栈都做。

今年的展厅跟去年也有很大不同,感觉今年好多家,都在往灵巧手上使劲,

也确实,手部做好现在也是比较难的,太小的手力量不足,太大的手灵巧度不足。

因为好奇,

我后来又去搜了一下sudo创始人苏昊在WAIC主论坛上的演讲。

他提到一个挺有意思的判断,语言只是物理世界留下的投影。模型可以流利地描述杯子掉到地上会碎,但它没有真正感受过杯子的重量,也没有被重力教育过。

同时,具身智能行业接下来会越来越关注可靠性,从99%到99.9%,每多一个9,背后可能都是大量很笨、很慢的基础工作。

AI已经虽然会写代码、做PPT、生成图片和视频,但它还不能帮助老人翻身,也不能替人进入高温、井下这些危险环境。

所以,苏昊给物理智能总结了一句话,物理智能的使命,是把人还给人。

最后,

我逛完今年WAIC,一个很明显的感受是,机器人正在从唱歌跳舞,慢慢走向更精细的操作。

夹住一颗柔软光滑的胶囊,插好一根线,把零件放进亚毫米级的位置,叠好一块容易变形的布,几台机器人配合跑完一段生产流程,所有任务都在更接近日常生活和生产中。

当然,现场演示不等于已经规模化落地,完成POC也不代表机器人明天就能全面进入工厂。

我现在对具身智能有一个比较明确的判断,接下来的进步,不可能只靠把模型做得更大。

语言模型有整个互联网可以学习,机器人的数据却天然是碎的。不同机器人有不同的关节、视角和控制方式,同一个抓取动作,换一只机械臂可能就要重新适配。

视频可以告诉机器人一个人正在叠衣服,却很难告诉它手指用了多大力、布料什么时候开始打滑。

所以,具身智能真正需要的数据闭环,同时包含互联网里的视觉和语言知识、仿真环境生成的大规模交互经验、真机执行留下的接触数据,以及每次失败之后的反馈。

我也不太相信未来所有能力都会被塞进一个巨大的端到端模型里。

理解人的指令、拆解任务、调用知识,这一层可以慢一点。

机械臂已经接触到物体以后,控制力度、修正轨迹、躲开突然出现的障碍,这一层必须足够快,最好直接在机器人端侧闭环运行。

未来比较合理的形态,是一个负责理解和规划的慢系统,加上一组负责快速执行和实时纠错的底层技能。上层决定做什么,底层保证每一步真的做得到。

最后的最后,

期待,具身智能迎来自己的ChatGPT时刻。

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