什麽水平,讓海外最火 AI 機器人 Figure 的 CEO 都第一時間關注?
國産人形機器人大秀肌肉,最新技能居然是彈琴泡功夫茶……和颠勺?!
手握琴竹,精準輕巧敲擊每根琴弦,演奏動聽音樂。
熟練泡一壺功夫茶,十幾道工序、數個杯壺輕松拿捏。
搞定一份香噴噴的華夫餅,最後還附送一個祖傳颠勺。
" 閑情逸緻 " 時還能帶你練練詠春,這不就是機器人版葉師傅?
注意哦,以上操作都是機器人獨立自主完成,原倍速展示。
不僅手超穩,而且各個動作行雲流水、一氣呵成,像吃了德芙般絲滑。
甚至是泡功夫茶這種繁瑣的長序列任務,它腦子也規劃得清清楚楚,把十幾個不同的步驟,陶瓷、金屬、木、茶葉等不同材質、到不同形狀的碗、盞、壺、杯,拿捏得死死的。
這需要機器人能像人一樣學習、規劃和執行,有強大的泛化能力和通用智能。
如上就是今天正式發布的中國人形機器人Astribot S1。
它由初創公司星塵智能(Astribot)開發,而且不玩虛的,8 月 21 日到 25 日會在北京的世界機器人大會上直接亮相,對公衆展示。
今年 4 月,S1 在首次技術展示中,憑借熨疊衣、分揀收拾、颠鍋、吸塵到競技疊杯等幾十個對機器人高難度,對人真有用的炫技動作,初登場就引發國内外不小讨論。
美國網友驚呼:中國 AGI 級别機器人震驚全!行!業!
不到 4 個月,Astribot S1 以整機形态正式發布,這次又爲你做了什麽?
做家務使工具秀武術十項全能
Astribot S1 的技能中,很大一部分是大家最關心的做家務環節。标語就是:
你遠行無憂(盡管去浪),我守護家庭溫暖。你在家悠然(放着我來),我助你樂享生活。
先做華夫餅,暖。
S1 能穩穩抓着湯勺舀出面糊,倒進華夫餅機。
識别出面糊鋪滿鍋底後,它抓住鍋柄合上蓋子。
這個過程中,機器人的腰部關節很重要。抓住打開的鍋柄,需要一個探身的動作。如果機器人的腰不能配合上臂,很難完成這個大幅前伸的動作。
然後 " 扭開 " 旋鈕給面糊加熱。
" 抓 " 叉取餅,不忘展示 " 翻 " 手腕颠餅的騷操作。
繼續挑戰長長長長長工序的泡功夫茶,暖。
它不僅考驗機器人的精細操作,更看在環境、任務、物品的複雜度交織時的智能規劃。
泡茶一般涉及洗茶、沖泡、倒茶、分茶等多個環節,每個環節要用多種不同工具。
它需要判斷出各個環節使用哪些工具,還要抓握一系列完全不同的物品。
它需要實時調整力控。比如從陶瓷杯子中舀出茶葉時,陶瓷光滑易碎,不能用太大力抓握;但是下一個動作馬上是拿起金屬水壺倒水,機器人就實時調整力控,确保可以拎起水壺倒水。
除此之外,Astribot S1 還會使用吸塵器。它怎麽知道腰部反弓大腿發力能減少腰酸……怕是常去健身房。
給貓貓喂飯,特暖。
甚至是遠程逗貓。
主人隻需戴上 XR 頭顯,在工位都能陪自家貓主子玩,帶薪吸貓!
Astribot S1 會通過設備實時遠程獲取人類手部運動軌迹,然後根據軌迹計算出自身雙臂該如何協調,确保自己能在家有效和貓貓互動,同時又不搞亂房間 or 被誤傷。
這需要機器人的運動系統能夠快速響應,并能處理複雜的空間關系。
與此同時,Astribot S1 還絲滑複刻了更多專家技能。
比如演奏揚琴。
因爲琴弦和琴竹帶彈性,對精準力控要求極高,機器人必須每次敲擊馬上準确反饋力覺,并實時調節敲擊角度,太輕會觸不到琴弦,力太大會出雜音,太慢亂節奏。S1: 我太難了……
而上次丢紙飛機,這次上投籃。
這個動作需要機器人全身姿态協同配合,開始時持球彎腰并擡高肘部,然後在腰部逐漸直立時調整手腕,最後腰和手同時發力投出籃球。
還有預告片裏,跳海草舞還順便極限下腰,自由度炸裂。
對比 3 個月前的首次技術展示,Astribot S1 一路開挂。
不僅移動和操作範圍變大了,環境和任務也更複雜,精細化程度更高。
這些高難度、長序列、可泛化任務,Astribot S1 是如何實現的?
高價值的上半身 + 可落地的下半身
首先在形态上,Astribot S1 采用人形上半身 + 輪式底盤的路線。
上肢操作正在逐漸成爲具身智能的焦點,自然界能用手幹活的基本都是智能化水平非常高的哺乳動物,而人類大部分操作都由上肢和手完成,因此上半身的智能決策 + 操作,就成了解決真實需求、能實際落地應用的核心技術壁壘。而 S1 在 4 月剛面世時,就主打一個同規格機器人中 " 最強操作 "。
而代表移動能力的下半身,星塵選擇了 "可落地" 的輪式,穩定性高、能耗低、控制簡單,更重要的是人類大部分時間都在平面環境生活工作,比如家庭、辦公室、工廠和購物中心等,輪式已經能覆蓋很大一部分應用場景。
而頭、手、軀幹均采用模塊化設計,可按不同需求靈活組裝或拆卸。
S1 身體指标極度仿人,單臂自由度爲 7,和人類一樣。手部有 2 根機械手指,能完成大多數任務,靈巧手也在研發中。
運動以及單臂負載能力都超過了人類普通男性,定位精度達 0.03mm。
多維數據高效采集 突破具身智能瓶頸
如果機器人的智能看 AI,那 AI 就看數據、算法和算力這三大要素。
GPT 能産生劃時代的突破,離不開數以百億的訓練數據,這些數據在互聯網容易獲取。而訓練機器人,直接可用的數據幾乎爲零。因此能否獲得高質量且足夠便宜的數據,成了當下制約機器人發展的瓶頸,和拉開公司競争的重要手段。
而星塵就在具身智能數據獲取上具備獨特優勢。
一方面,S1 能從海量的真實世界視頻數據、人體動作捕捉數據中快速學習。另外,S1 還能以第一人稱視角高效收集視覺、聽覺、觸覺到力覺等最接近真實世界的多維度、高質量數據。
綜合這些高質量數據,星塵就能進行更高效的規模化訓練,同時降低了機器人高質量數據的采集成本、數據量級和新任務訓練難度,極大提升了泛化性。
當與真實世界持續交互,S1 能源源不斷産生新的 " 學習資料 ",從而持續學習進化,向通用人工智能邁進。這也是 S1 能在學習、思考和執行上如此像人的關鍵。
而在 AI 算法上,加載大模型,讓 S1 具備在複雜環境中的感知、認知、實時決策能力,及智能理解和多模态交互執行能力,實現物體、任務和環境級别通用操作泛化。
這意味着 S1 有了 " 最強大腦 ",能更快速适應新環境、新事物," 舉一反三 "," 一通百通 "。
剛柔耦合傳動 最強操作還安全
機器人的全能,極大依賴其身體,也就是本體或硬件。
S1 的 " 最強操作 ",就來自其獨特的剛柔耦合傳動機構設計。通過将傳感器裝入傳動過程中,S1 能實時監測力的傳輸。比如削黃瓜時,不是依賴軌迹估算,而是像人一樣,精準感知削皮刀壓到黃瓜上時力的大小,再精準控制力的輸出,這種特殊的傳動結構,顯著提升操作精度。
值得一提的是,通過剛柔耦合的硬件設計和創新力規劃算法,讓 S1 具備極高安全性。通過剛柔耦合硬件設計和創新力規劃算法,它能在交互中精确控制力度,在運動中不傷人、不傷物、不傷自己。夠安全,才有落地可能。
得益于這套悉心打磨的完備技術方案,Astribot S1 的發布總能給人一種 " 技驚四座 " 之感。
當下具身智能領域正處于 " 百花齊放 " 的時期。不僅新秀林立,各家機器人的形态和技術路線也各有千秋。
Astribot S1 的技術路線如何形成?
出自騰訊機器人實驗室一号員工之手
回答這一問題,還需從 Astribot S1 幕後團隊看起。
星塵智能(Astribot),成立于 2022 年 12 月;名字源自拉丁古諺語 "Ad astra per aspera",意爲 " 穿越苦旅,以達星辰 ",代表了公司對 AI 機器人技術普及的長期計劃與堅定承諾。
創始人兼 CEO來傑,具有 16 年機器人研發經驗,是 AI 和機器人領域的 " 老兵 "。他于 2014 年加入百度,後擔任 " 小度機器人 " 團隊負責人。
2018 年,計算機視覺和機器人領域世界知名專家張正友博士,也是騰訊最高專業職級的傑出科學家,當時正在籌建騰訊 RoboticsX 機器人實驗室,來傑以一号員工的身份加入,之後主導研發了輪腿式機器人 Ollie。
星塵智能的另一位創始人戴媛,在 UIUC 獲得學士學位,後在 UCLA 拿下博士學位,主攻機器人感知。她在 Nature Comm 和 Science Adv 等頂刊上發表過 30 多篇論文,擁有 70 多項機器人專利。與來傑相同,她也是 2018 年就加入了剛剛成立的 RoboticsX。
也得益于在騰訊 RoboticsX 機器人實驗室的經曆,星塵智能非常重視 Design for AI 的 " 軟硬一體 " 能力,還搭建了與 RoboticsX 相似的團隊結構,一半人主攻機器人本體,另一半強調用 AI 算法去做感知和運動控制,以此來探索 AI 和機器人的強耦合。
團隊也大多來自騰訊、谷歌、華爲、大疆等企業,和國内外頂尖高校和人工智能研究院。
讓數十億人擁有 AI 機器人助理
從成立第一天起,星塵智能的願景就是讓數十億人擁有 AI 機器人助理。
這樣的機器人助理,要能像人一樣學習、思考和勞動,與人流暢智能交互,會使用人的工具和設備、幫人完成枯燥、困難或危險的任務,才能不斷拓展應用場景邊界,引領 "AI+ 機器人 " 技術革新。
公司很快完成數千萬美元的 Pre-A 輪融資,由經緯創投領投,道彤投資及清輝投資等産業資本跟投,老股東雲啓資本超額跟投。
從四月技術展示,八月整機發布,星塵同時宣布于 2024 年内商業化。且通過關鍵零部件自研,S1 具備明顯的成本優勢和價格競争力。
總之,方方面面,星塵智能的腳步都很快。
而最快的,恐怕是機器人本身。四月時,創始人兼 CEO 來傑就放話:
歡迎大家來給 S1 提需求!
這樣它的能力才能從 55%、85% 成長到 99.99%,無限接近人類水平。
前文展示的打詠春拳這個能力,說不定就來自四月網友,如今已經實現了。
那你希望 S1 能爲你做什麽?
歡迎評論提!
— 完 —
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