操纵人工智能的益处在于能实现机械的“自进修” ， 一起头让机械学根基这些根基动作 ， 非论是经由过程人或机械的评估机制 ， 例如强化进修 ， 让机械人每一次的动作都能更矫捷一点 ， 而且找到花费能量最小的力度和姿态 ， 除此之外 ， 还可以识别场景需求 ， 例如情况是平地、山坡等 ， 调取各自的算法 ， 实现波士顿动力的手艺迭代 。
更值得注重的是 ， 经由过程人工智能算法的引入 ， 让机械人不单有了智能 ， 甚至可以说机械人的智能更趋于“完整化” 。 因为 ， 非论是蹲、跑、跳个体动作的实现 ， 到这些动作的持续、且是即时的实现 ， 每一个背后都有一套算法的撑持 ， 而要让这些个体撑持动作与功能的算法串联融合 ， 这根基上就是另一个条理的手艺跃进 ， 而这跃进的让人兴奋水平 ， 可能与此次大师所看到的快速奔驰跳跃的视频八两半斤 。
因为 ， 从另一个角度来看 ， 当人工智能算法更进一步、更普遍、更深切的被融合到机械人系统中 ， 接下来会发生的事 ， 不再只是靠新开辟的一套算法去教会机械人新动作 ， 而是要让机械人在将来能做到本身碰到新的情况时 ， 会成长出对应情况需求的新动作 。 可以想象如许的跃进成长会对机械人带来很是年夜的变化改变 。
开源会是一个贸易化的第一步？
Atlas 最初是在美国国防部国防高档研究打算署（DARPA）的帮助下 ， 由波士顿动力开辟 。 第一代 Atlas 在 2013 年就进行了初次表态 ， 那时的它还需要开辟人员经由过程接线的体例为其供电 。 2016 年 2 月 ， 波士顿动力推出了第二代 Atlas ， 那时的它已实此刻户外快速行走 ， 在尝试室情况下 ， 还能完当作搬盒子、自立不变和自立站立等使命 。
文章插图
图｜ 2018年5月发布的视频：Atlas 双脚跳过障碍（来历：Youtube)
在 2018 年 5 月 ， 从波士顿公司发布的视频可以看到 ， Atlas 能在凹凸不服的户外草地和荒地上奔驰 ， 在碰到横在地上的一段木头时 ， 它以本身擅长的体例经由过程：跳曩昔 ， 而不是像人一样迈曩昔 。 而时候仅过了不到半年 ， Atlas 就实现了像人一样连贯奔驰并跳过障碍 ， 再流利作出三连跳动作 。
从行业内的角度来看波士顿动力新发布的这个视频 ， 多半认为波士顿动力的手艺迭代的速度确其实加速 ， 这对于整体机械人财产的成长更可能带来新的机遇点 ， 当硬件逐渐进入当作熟阶段 ， 下一个关头决胜点就是人工智能算法与手艺融合的速度与贸易化水平 。
但行业都知道 ， 波士顿动力是一群手艺疯狂快乐喜爱者所构成 ， 埋首研究手艺 ， 但作为一家草创公司 ， 势必会晤临手艺落地的贸易化问题 ， 因为当作本太高 ， 天然让利用者意愿打扣头 。 今朝要实现机械人的移动性 ， 有足型跟轮型两年夜类 ， 足型机械人的当作本比力高 ， 这也是曩昔贸易推广时碰到的问题 。 行业人士评估 ， 足型机械人的当作本大要是比轮型超出跨越 3~5 倍 ， 别的足型机械人负载（payload）年夜约只有几十公斤 。
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