不仅这些任务全部能稳如老狗般解决,更关键的是,这家伙完成上述任务,依靠的不是地形建模什么的,而是动态实时感知——人形机器人实时感知自个儿面对着什么样的地形,根据环境信息进行步态规划,再操控自身动作,最后高动态完成任务。

量子位了解的情况是,公开展示带感知动态上楼梯的机器人,此前仅在像波士顿动力的Atlas和Agility Robotics的Digit等这类国外的机器人demo上看到。

面对这种“首次”,量子位忍不住打听了下这位人形机器人出自何门何派,消息很快传来,这名叫CL-1的人形机器人,背后是一家深圳公司:

公司挺年轻,创办于2022年,但前不久已经官宣了近2亿的早期融资,完成资本层面的证明;现在,这家公司放出CL-1的动态测试效果,也就是秀了一波他们向全尺寸人形机器人进化的新进展。

更进一步地抽离出具体场景,CL-1能够完成上述任务,其实展现的是背后团队从实时地形感知到步态规划,再到全身控制的全栈闭环能力。

为了解答这个问题,量子位在看到动态测试视频后的第一时间,(在线)冲向逐际动力拽住了他们的人形机器人技术负责人Geil。

要完成实时地形感知,不仅需要感知模块具备感知地形细节能力,还需要它能高效、快速地处理感知信息,然后及时地将地形信息提供给运动控制模块。

运动控制模块接收到信息后,需要根据不断变化的地形,结合当时机器人的位置、姿态、关节角度等实时规划合理的落脚点、运动轨迹,乃至和环境的交互力等等。

一般而言,人形机器人在平地进行步态规划控制已经有一定的挑战性;当面对台阶、斜坡这类结构化复杂地形时,难度只会陡然倍增。

再者就是硬件层面,为了实现高动态运动,逐际动力人形机器人技术团队做了特异性设计,例如高性能力控关节,轻量化结构,高性能电机驱动等。

目前的人形机器人产业链上下游,各类硬件技术已经相对成熟,但一番追问下我们得到答案,逐际动力团队选择的是“硬软件并重”的路线。

由于在人形机器人中,软件和硬件是强耦合的,我们认为二者都至关重要,因此现在处于齐头并进的状态。

展开来说,很大程度上,人形机器人的物理能力和执行任务的范围受到其硬件组件的限制,传感器、执行器、处理器速度和存储容量等硬件特性,决定了机器人能够感知环境、处理信息和执行动作的能力。

并且还有些小特色在,为了让所用硬件最适配算法,团队从软件定义硬件所需的参数,设计出来后让上游生产,然后自行组装。

和硬件技术互补,软件算法是机器人智能行为的基础,定义了机器人功能的下限,软件能力越强,当然下限就越高了。

但天时地利摆在眼前,一方面,大模型涌现的能力为通用机器人与环境的感知、交互决策提供一个更好的解;另一方面,AI的迅猛发展为强化学习在人形机器人硬件上的具体部署提供了强大工具链,能够让强化学习算法的落地更方便更快捷,时间也大大缩短。

因此,逐际动力专注于运动控制算法的研发,目标是以通用AI算法来提升人形机器人的泛化能力。这也是逐际动力为什么被行业列为“具身智能”玩家赛道一员的原因。

这儿不得把逐际动力打造人形机器人的2个重点单拎出来跟大伙儿聊一下,也就是全地形移动能力+通用移动操作能力。

换句话说,逐际动力研发人形机器人,要达到的目的不是代替人使用的某种或某几种工具,而是代替人本身。

在通往这个终极目标的过程中,团队规划的商业化落地路径是一步一个脚印来实现的,先是可以实现人类远程控制的高危场景,然后是一些高端制造业,如汽车装配场景等,最后是利用其泛化能力进入家庭提供服务。

他本科就读于中科大自动化系,后在普渡大学取得电气与计算机工程系博士学位。后来,他又前往加州大学伯克利分校担任博士后研究员。

他的研究方向聚焦在控制与优化理论、机器人、机器学习、强化学习以及相关技术在足式机器人的应用。

比如中国第一代自动驾驶商用落地操盘手代表、前文远知行COO张力,10月刚宣布以联合创始人、COO的身份,成为逐际动力的一员。

入职后,张力负责逐际动力海内外业务的战略规划、渠道拓展和项目落地、市场营销与传播、政府关系等事务。

和张力一同官宣的另一位重磅成员是香港大学长聘副教授、机器人与人工智能算法行业领军人物潘佳,他现在担任逐际动力首席科学家一角。

这两位的加盟,是逐际动力在塔尖人才吸引力方面的证明,同时也悄然说明着逐际动力对整个团队能力的一种查漏补缺——

具身智能虽然是过去一整年的爆火赛道,在全球范围内都备受关注,但仍然是一个非共识领域,核心团队的互补能力,打造整体的“多边形战士”对爆火赛道上的参赛者来说,非常重要。

9月,逐际动力纯四轮足设计的机器人发布,不仅效果惊艳,落地领域还是2B,实打实的进场打工人。

想想看,其实那时候就是逐际动力在对外释放一直以来在双足机器人研发方面的能力积累。据介绍,技术团队2019年时就开始了双足机器人的研发,P1就是双足机器人运动控制算法的开发和测试的实践平台。

软件算法方面,主要攻关全身协同运动控制(loco-manipulation)、结合强化学习的运动控制、基于AI的双臂操作等;

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图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney你可以用自然语言与机器人交谈,并要求它完成一项任务。未来对机器人的控制可能会像骑马,你可以把AI看作是骑手,机器人的物理智能就是马。未来的机器人的行动不会那么机械,动作会更流畅,就像人类。

随着人口老龄化和人工智能技术的快速发展,人形机器人行业正迎来蓬勃发展。人形机器人具备智能化、灵活性和多元化的特征,使其更适应各种实际生活场景。公司将与客户紧密合作,为国家的自主创新和智能制造发挥重要作用。

特斯拉人形机器人Optimus二代已经上线,展示了诸多新的能力。这款机器人经过两年半的练习,展示了更灵活的双手和更轻盈的身体。希望特斯拉能够继续保持这样的创新步伐,将机器人技术应用到更多实际场景中。

特斯拉CEO马斯克宣布,Optimus第二代机器人将于2023年12月发布,步行速度提升30%,此外还包括了多项更新。2022年10月,特斯拉CEO马斯克启动2022年AI日活动,人形机器人擎天柱Optimus原型机正式亮相。特斯拉表示,预计擎天柱的售价将不到2万美元。

让GPT-4操纵人形机器人,事先不做任何编程or训练,能搞成啥样儿?答案是:太猎奇了!这不,要求机器人表演“在昏暗电影院里狂炫爆米花,却突然发现吃的是隔壁陌生人的😅”。在GPT-4的操纵下,机器人笑容凝固,“尴尬”得摇头扶额后仰:但在尴尬之余,竟然还不忘再抓一把塞嘴里???又像是要求机器人“弹吉他”。平衡感和身体控制能力也有所改善。

多模态大语言模型在自然语言处理、视觉理解和机器人领域取得了显著进展。这些模型主要基于二维图片和文本数据,对于理解和交互于三维世界的任务存在一定的欠缺。LEO的出现标志着具身通才智能体在三维世界任务上取得了新的突破,为实现通用人工智能迈出了重要一步。

12月18日,中山大学附属肿瘤医院甘肃医院达芬奇手术机器人开机仪式举行。这标志着首台国产达芬奇Xi手术机器人正式落户中山大学附属肿瘤医院甘肃医院,助力国家区域医疗中心建设,为广大患者带来了更高效、更精准、更安全的手术治疗方式,也标志着国产达芬奇手术机器人进入商业化时代。1.金城·惠医保2024产品说明书“仅为惠民信息分享,并非对具体保险产品的推广、宣传、销售、代理等,具体应以该保险产品公开文件为准。

热潮褪去后,所有的问题都汇总成一个词,不好用。从炙手可热到“大玩具”一款产品好用与否,更多时候人们不会关心它先进的技术、工艺、用料,也不会考虑所谓的潮流趋势或前景,只会用最朴素的直观感受告诉你,好用或不好用。对于任何产品言,如果难以获得市场的长期认可,没有人会在意你的技术、工艺、用料,也不会在意你一时精心营销的潮流趋势,不好用就是原罪。

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InternVL通过将ViT模型扩展到60亿参数并与语言模型对齐,构建出目前最大的14B开源视觉基础模型,在视觉感知、跨模态检索、多模态对线项state-of-the-art性能。

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