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人形機器人:最初的設想,最后的歸宿

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為什么我們對人形機器人如此執著?


文|毛巾編|園長

一百年前,有關機器人的設想與創作在世界各地涌現。

1920年,捷克作家恰佩克在《羅素姆的萬能機器人》一書中創造了“Robot”一詞(源自捷克語“Robota”,意為苦役);1927年,德國默片《大都會》上映,片中的機器人瑪利亞是影史上第一個人形機器人;1928年,日本生物學家西村真琴制造了“學天則”(意為向自然學習法則),它也是世界上首個明確以人形外觀構建的自動機器人。


學天則擁有豐富而微妙的面部表情。圖源youtube

就早期機器人的外形,百年前的人們不約而同地達成了共識:仿照人類的樣子建就好了。這份共識幾乎出自于創造生命的直覺——一個在我們的終極構想中擁有意識和智能的、能與人類互動的生命體,它必然會是人類的自我復制,是人類的某種鏡像,就像弗蘭肯斯坦創造科學怪人那樣。

隨著機器人應用層面的發展,機器人不再局限于人形,而逐漸演變出了多種形態:輪式、足腿式、履帶式、飛行式、浮游式……人類社會對于機器人的功能要求愈發細化,在相當一段時間內,我們不需要建造一個“全知全能”的機器人,而只是讓機器人去以更高效率完成特定的任務就好:于是,全球每年會多出2000萬臺掃地機器人在沙發下鉆進鉆出,而人類不會對它們抱有任何多余的期待。

而近兩年,人形機器人風口再來。蛇年春晚,宇樹機器人的秧歌表演激起熱議,Speed中國行時與眾擎機器人的斗舞也成為網絡切片名場面,上周六在北京亦莊舉辦的人形機器人半程馬拉松,更是吸引了廣泛圍觀與討論,機器人在起跑線上摔倒、跑到頭掉的視頻,在朋友圈里大量傳播。


出師未捷頭先掉。圖源抖音@BRTV創新北京

刺猬公社(ID:ciweigongshe)也來到了比賽現場,我在距離起點9公里處的文博大橋等待20余支參賽機器人隊伍的到來,最終卻只等到了6支——對于現在的人形機器人來說,半程馬拉松還算是一種極限運動,21公里的路程包含了對機器人散熱能力、平衡能力、即時信息處理能力、續航能力等多個維度的考驗。

我們不會舉辦一場輪式機器人的賽車比賽,但會在馬拉松的途中久久等待人形機器人選手,當它們經過觀賽人群時,人群會對機器人報以不遜于人類選手的加油聲。這能部分解釋人形機器人在這個時代復興的原因——它們天然地比其他形態的機器人能贏取更多人類的共鳴。

現于阿姆斯特丹自由大學就讀機器人學習(CS Robot Learning)博士的俎新瑞向刺猬公社提供了一個業內有趣的案例:

當人類與非人形機器人互動交流時,往往會不知道看向機器人的哪個部位;而在面對人形機器人時,人類會自然望向機器人的雙眼。這將更便于機器人對人類進行幫助和指引,也會以此產生更生動并高效的互動。

“想象一個家政機器人在你的廚房、客廳里干活,90%以上的人都會把這個機器人想成是人形的。”


圖中為星塵智能Astribot S1,圖源官網

當業內進行機器人研發時,當然不會滿足于掃地機器人、自動炒菜機、外賣機械狗這樣功能相對單一的產品。用戶會希望未來買到的機器人能成為包攬方方面面的家庭管家,研發者也在朝著讓一個機器人能干所有活、能出現在絕大部分人類生活場景的方向前進。

我們常會忽略的一點是——許多我們下意識舉手投足就能完成的簡單行為,其實都是因為所在空間和所用工具的設計完美符合人體工學:擰門把手(門把手的高度)、上下樓梯、使用剪刀和握持菜刀、擰瓶蓋的旋轉角度(瓶蓋大小)、水龍頭的開關方式……這些動作只有使用人類的身體才能完美而連貫。而研發一個將要出現在人類的空間,使用人類工具的多功能機器人,最好也最直觀的解決辦法,便是讓它具有人類身體的規格與形態。

同樣地,當機器人應用于工業生產時,它也需要能夠操作基于成年人身高設計的儀器與設備。國外一流人形機器人企業,也都選擇了制造“全尺寸”機器人:特斯拉的Optimus Gen 2身高173cm,體重57kg;在亞馬遜倉庫工作的Digit身高175cm,體重63.5kg,其臂展也需要達到72cm,才能成功搬運標準尺寸的貨箱。

而在亦莊機器人半馬中,我們看到:在當前階段,即使只把機器人做到人類身體的大小,讓其按照人類的方式自主行走與跑動,已經有一定難度的挑戰。大部分參賽機器人都需要人類在旁輔助調整其前進方向,或人類領跑員在前方為其部署電子信標,才能較好地完成轉彎、上下坡等動作。

在完賽的機器人選手中,獲得第二名和第四名的“小頑童”與“旋風小子”均使用了松延動力團隊N2機器人,N2機器人此前曾因表演連續空翻出圈,在本次比賽中它也表現不俗。N2機器人的身高只有約1.2m,展現出了機動靈活的特點,N2也是我在比賽9公里前后看到的唯一不需要人類輔助奔跑的機器人,很好地證明了松延動力在官網中對它“大步奔跑、動態抗干擾”的描述。


“小頑童”的步態矯健

獨自前行的“旋風小子”

隨著機器人身高的增高,機器人的重心升高、重量變大,這將是對機器人平衡、能耗、運動算法等多維度能力的進一步考驗。

本次比賽奪冠的“天工Ultra”來自北京機器人創新中心,作為身高180cm,體重52kg的全尺寸機器人,天工Ultra在全程都表現出其綜合能力的穩定性,無論是姿態還是步頻步速,都可以比肩一個中游水平的人類選手,且全程未更換機器人;而季軍卓益得機器人“行者二號”則主打低能耗,其前輩“行者一號”曾創造以每小時0.8度電連續行走134公里的世界紀錄。卓益得機器人體型輕盈,并運用了肌腱仿生驅動技術,使它能實現類似人體肌腱的彈性擬人化運動。


天工Ultra撞線瞬間。圖片來自新京報,李木易攝

但更多的機器人沒有完成比賽,這是一場只有三分之一選手跑完的半馬。

不少網友在觀看了這場比賽后,對人形機器人的發展反而持起了相對悲觀態度,大眾似乎渴望著見證一場機器人碾壓人類選手的速度表演,沒想到卻只看到了很多機器人的亦步亦趨和蹣跚學步。

“不過是人類坐在后面的車里拿著遙控器罷了。”

“早知道帶我的掃地機器人去參賽了!”

“要是我的工作被這種機器人取代,是我活該。”

欲戴皇冠,必承其重。未來的人形機器人承載了多少人類的期待,此時此刻的它就要收到多少嘲諷和質疑。

畢竟,當我們已經刷完了整整七季《黑鏡》后,很難相信現實中的機器人還處在跑步不太順暢的階段。

但與其說亦莊機器人半馬是一場比賽,不如說它是人形機器人業內的一次聚會,也是一場向公眾開放的全民科技派對。

參賽隊伍不吝于分享自己的進度,不害怕展現產品的不足之處,在21公里的自然道路上,許多在實驗室環境中沒出現的問題得以暴露與解決,企業也可以通過現場與網絡觀眾評論,得到大量未來潛在用戶的反饋——在文博大橋附近的人群中,便有人更關注速度,有人更關注姿態,有人更在乎外形的擬人化,還有人偏愛跑步輕盈,不會發出任何聲音的機器人。

開放性,或者說開源性,是機器人行業的顯著特點之一。2024年,“天工開源計劃”發布,陸續將天工機器人本體、數據集、運動控制等方面的成果面向行業開源開放;在宇樹科技的官網上,也能很便捷地找到官方開源的數據與項目。人形機器人的發展,也是由機器人業內的開源分享一步步推動的。



天工與宇樹的官方開源頁面,圖源官網

“機器人發展的一大瓶頸,其實是數據。”俎新瑞對刺猬公社說,“不同形態的機器人太多,它們的數據就五花八門,很難去統一。舉個例子:它有幾個關節?上面有多少攝像頭?攝像頭的型號是什么?分辨率是多少?三維坐標和相對坐標位置是多少?太多了,每個機器人都不一樣。”

目前最大的開源真實機器人數據集Open X-Embodiement Dataset,便是為了統合不同形態、不同平臺的機器人數據做出的嘗試。機器人領域的數據集通常規模較小,缺乏多樣性,并不像大語言模型那樣可以利用互聯網上幾乎無限豐富的語料,于是便更難完成對人類的模仿——把人類的動作捕捉數據轉化成機器人能利用的動作空間,還是一個前沿的研究方向。

而人形機器人,便是當前機器人數據困局下的一個返璞歸真的答案。一方面,來自人類動捕的數據一定是人形機器人更容易學習;另一方面,各家企業在人形機器人領域共同發力,也能避免數據資源浪費,方便交流與協作。

比起各家各戶分別悶頭制作形態各異的多功能機器人,不如一齊著力于已經由人類驗證其功能潛力的人形機器人,這漸漸成為了行業的共識。

倘若考慮到未來機器人會進入家政、酒店和醫療等服務行業,它人形的外觀給人帶來的心理影響就更為顯著:

“我樓上就是做人機交互的實驗室,更偏向心理學和醫學方向,他們同樣非常需要人形機器人。他們覺得和人類離得越近,人與機器人的互動就越自然。不然的話,人人總是把機器人當做一個完完全全不一樣的工具,在很多情況下就是沒辦法合作的。”俎新瑞說。

“如果對面是人形機器人,你會把它看成一個和你相對平等的人;而如果對面是一個不知所云的平板加上雙臂,那你只會把它當成一個電腦或pad。”

人形機器人,它是在達芬奇時代便開始的,人類對于機器人最初的構想。而在2025年的今天,它再次成為了機器人領域的歸宿。

它承載了人類的自負——我們認為我們的身體便是世上最精密的機械,一切人類創造出的機械作品,都要以我們自己為藍圖;它也寄托了人類的想象——我們終被自己的身體和感官所禁錮,但倘若以鋼鐵之軀,再加以AI帶來的具身智能,機器人們又會將世界形塑成什么樣子?

第一輛汽車的速度比馬車還慢,生成式AI那些驚艷人類的靈感背后,是無數次的無意義的胡言亂語。在未來到來前,我們總需要一點耐心。

也許在未來5-10年,人形機器人也會迎來它的尤里卡時刻,而此時此刻發生的一切,包括周六的那場馬拉松,可能不過是一場心理預演,一次機器人向人類的提前發問:“我的創造者,你們準備好了嗎?”

若干年后,當對面的那個人再提出這個問題時,你也許會有兩個答案,其中一個是:“真想不到,當年我可沒怎么看好你。”

而另一個答案是:“Welcome,我已經等你很久了。”


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