Spot和Atlas除了炫技还能做什么？波士顿动力解答“网红机器人”

大数据文摘出品

来源：venturebeat

编译：徐玲、灿灿、赵吉克、林苗

在世界各地的营销部门完全弄懂“人工智能”这个概念之前，它总是会让人联想到机器人。波士顿动力成为机器人领域最知名的公司之一，很大程度要归功于其记录机器人动作的病毒视频。鉴于该公司不怎么与媒体沟通，所以我们利用上周2019全球网络峰会（Web Summit 2019）的机会，与波士顿动力公司的首席执行官Marc Raibert进行一番畅聊。

Raibert在峰会上提到了波士顿动力目前聚焦的三个机器人，分别按时间分为：今天（Spot）、明天（Handle）和未来（Atlas）。在我们的采访中，他还讨论了当前的客户、潜在的应用、人工智能、仿真，当然还有那些病毒视频。

今天：Spot

对Raibert来说，“今天”指的是在未来一年左右的某个时间段。Spot是“今天”的机器人，因为它已经在向早期用户发货了。事实上，它才上市6周左右。波士顿动力希望Spot能成为一个平台——Raibert多次称它为“机器人的安卓”。

重量约60磅的Spot在Railbert看来“不是一个用途确定的应用机器人。”用户可以添加硬件，还可以通过API接口添加交互软件。事实上，Railbert参加峰会的主要目的就是鼓励与会者为Spot开发硬件和软件。波士顿动力公司为Spot配备了机械臂、频谱无线电、摄像机和激光雷达，但其他公司也在开发自己的传感器。

通常我们所说的“Spot”，实际在技术上应该是SpotMini。

相关链接：

https://www.bostondynamics.com/spot1_1

其中一个改进是更加自主的导航。Railber介绍到：“我说的自主导航，是指你可以通过一个网站，保存一张地图，然后告诉机器人‘我想让你沿着这条路走’。Spot可以一次性完成这一任务，也可以作为日常任务完成。你可以要求它从外置摄像头或内置摄像头收集数据。”他再次重申，Spot是一个可更新的平台。

Spot的定位

工业机器人往往是静止不动的。由于Spot可以移动和伸展手臂，因此波士顿动力公司将Spot定位为更有效的移动操纵平台工具。该公司对与人类互动的机器人并不感兴趣，至少目前来看是这样的。我们可以发现，波士顿动力公司的所有机器人都专注于完成人类不会，不应该或无法完成的任务。这是一个明确的战略决策，他们所研发的并不是用于家庭或者公共场所的机器人。

这也意味着波士顿动力公司可以更好地保护自己的IP（Intellectual Property）。“机器人的安全性取决于它们与人类保持合适的距离。”Raibert说，“也可以通过使用协议，让人们小心使用机器人。”

因此，波士顿动力公司仅向企业提供Spot，目前不支持向开发人员，发烧友或个人提供产品。

“我们正在寻找对开发应用程序感兴趣的人员，我们认为这块领域还有很多的发展机会。”Raibert解释说，“比如，我们正在与一家建筑空间公司合作，他们已经在销售用于进度测量的扫描技术。但是他们的技术需要有人随身携带传感器，我们正在合作让机器人替代这个角色。能够有一个可以精准定位到完全相同位置的机器人是一件非常方便的事情，它不需要很多人。有些建筑公司希望同时进行数千个建筑工地的进度监控，但是他们没这么多人来干这件事。”

Raibert告诉VentureBeat，在接下来的一年中，最有可能看到Spot的地方将是仓库，建筑区域或工业设施，而且不仅仅是在美国（波士顿动力公司位于马萨诸塞州沃尔瑟姆市），日本（波士顿动力公司目前属于软银）。Raibert确认，Spot机器人已经运往世界各地。

机器人可以在不危及人类生命的前提下，使用扫描仪或360度摄像头进行高精度的数据收集。例如，在配电公司，有些地方通电后，即使检查非常重要、有效，也不允许人员进入。波士顿动力公司已经将Spot机器人运送到这些地方，但目前仅在测试阶段。

炼油厂也是Spot的一个绝佳用例，因为需要完成大量的数据收集和检查工作。Raibert说，炼油厂都是间歇性地工作，因此定期完成任务对于这些设施更有价值。Spot曾在英国石油炼油厂，国家电网（National Grid）配电厂和藤田（Fujita）建筑工地工作，通过日常的收集3D扫描和数据，能省下不少资金。

Spot还能成为娱乐机器人，波士顿动力公司已经开始测试，让人们开着Spot到处兜风。我们可以控制实实在在、摸得着的Spot，而不再是视频游戏中的虚拟角色。该公司还与加拿大太阳马戏团（Cirque de Soleil）合作，评估人与机器人如何在表演中协同工作。

警察和军队

关于执法机构和军队是否应该使用人工智能和机器人的讨论很多。波士顿动力公司接受这类客户，但是有一些要求。

“我们与警察部门的合作是有限制的，”Raibert告诉VentureBeat，“仅限于进行危险品和防爆小组这类活动。当他们不知道发生了什么，但是又想要看一看的时候，就可以派机器人进去。他们在学习，我们也在学习。但是，学习也是很快的。”

几个月前，Raibert正在从波士顿飞往加利福尼亚的航班上。当他飞到芝加哥上空时，他使用机载Wi-Fi在办公室周围驱动机器人。尽管他的屏幕上只有3Hz的图像更新，但是也已经足够了。虽然只是娱乐一下，但也用事实证明了远距离操作的可行性。Raibert指出，远程操作对警察特别有用，因为除了移动性之外，他们并不关心机器人的自主性。

“我们拥有许多远程操作机器人的技术，”Raibert说，“机器人具有一定的随身智能，可以调节自身的平衡、移动和障碍回避。这就意味着它更易于操作，因为你不需要进行小范围内的操作，不需要担心要移动哪条腿。我们也正在开发更好的可操作性，你还可以通过屏幕，看到机器人的摄像头拍到的视图，你可以在屏幕上点击某个地方，机器人就可以到达那个位置，或者捡起那个东西。因为使用本地网络，你也可以进行远程操作。”

我们还询问了波士顿动力公司是否有军方客户。毕竟，波士顿动力公司的一代BigDog是为美军设计的四足机器人。

相关报道：

https://venturebeat.com/2013/12/14/google-expands-its-robot-army-with-acquisition-of-bigdog-maker-boston-dynamics/

“目前还没有，但是可能会有，”Raibert说，“我们正在尝试聚焦于危险规避，炸弹检测之类的事情。我们的合同中禁止人们给机器人配备武器，不允许他们伤害或恐吓人类。机器人不是士兵。军方客户可以使用机器人做很多事情：获取信息，应对危险环境等等。”

明天：Handle

对于Raibert来说，“明天”意味着大约一年半（即2021年）。Handle是明天的机器人，因为它仍处于概念原型阶段。纸箱物流机器人使用视觉系统来定位托盘并在一堆箱子中识别出目标箱子。

“我们大概用了18个月的时间，设计制造了一款可以在仓库中工作的运输机器人，”Raibert告诉VentureBeat。“基于运输量，我们可以估计全世界每年大约运送一万亿个纸箱。这些货物需要被装到卡车上、运输离开、从卡车上卸下来、堆放在托盘中，从单个SKU（库存量单位）托盘混合到多个SKU托盘，放回卡车上，运到零售商店，然后拆开包装并出售。”

大多数纸箱的运输工作都不是自动化的。这些事情费力、单调，很容易令人不耐烦。波士顿动力公司在其中看到了巨大的机会，可以使用他们移动操纵机器人来自动完成这项任务。“我们有一类机器人的主要功能就是看到、捡起和放置箱子。”

对于那些关注波士顿动力公司的人来说，Handle是Pick的移动版本。“这很有趣。我没说太多关于Pick的事，但我们也正在装运销售Pick。Pick主要是位于一个位置进行卸货，不久以后我们就可以堆货。

他们俩使用相同的视觉系统。Pick的3D视觉系统可以看到箱子，也可以看到托盘。现在，我们将其放在Handle上，就可以让机器人看到箱子在环境中的位置。它可以定位、拿起它想要的箱子，移到某个地方，然后与其他箱子一起塞进去。”

Handle即将到来，但Spot仍然是焦点。当我询问Raibert，波士顿动力公司在Spot上花费了多少精力时，他说大约是50％，而且很快就会转移到Handle。

“我认为我们的主要精力还是在Spot上，”Raibert说，“虽然机器人是在国外制造，但我们管理所有的生产工作。这是我们第一次制造超过五种规模的产品。在这之前，一切都是原型。我强调过很多次，机器人的制造涉及到很多过程，是一个完全不同的、非常难攻克的领域。现在的计划是针对Handle的，我们将在一年半的时间里，利用Spot的原班人马和技术来制造它。”

最终，波士顿动力公司希望构建具有各种感知系统，制动系统，计划系统等的机器人。

未来：Atlas

对于Raibert而言，“未来”意味着“永续发展”。Atlas是“未来”机器人，因为它始终处于原型阶段。那么，将来Atlas会出货吗？

“我不这么认为，”Raibert承认，“老实说，Handle是Atlas的后代。之前我们就已经有了Atlas处理盒，还想了很久可以用Atlas处理盒做哪些既有效又省钱的事情，然后就有了Handle。因此，如果你换个适当的角度来看一下Handle，就会发现它其实就是人形的Atlas，只是简捷程度更高，自由度更少。这就意味着它的成本更低，可以更快。而且我们也正在尽可能改良Handle，让它更加产品化。”

Atlas既贵又复杂，需要一支特殊的团队来使其正常运行。尽管如此，它的性能还是比公司的其他产品都要好。Atlas是波士顿动力公司的研究项目：该公司在Atlas上开发新技术，然后在恰当的时候将其中一些已经成熟的技术引入其他产品中。

“我把它看作我们的赛车。所有大型的汽车公司都有赛车队，能产生很多兴奋点，也能产生很多新技术。赛车队也是又贵又复杂的，就像Atlas一样。”Raibert说。

波士顿动力公司利用Atlas来开发学习、优化技术，以便更好地控制机器人的复杂行为，同时他们也开发新的硬件技术。实际上，尽管Atlas有专门的软件，波士顿动力公司还是为开发Atlas的专用硬件投入了同样的精力。

Atlas作为一个人型机器人，其最新版本重165磅，带有重约5kg的液压动力模块，能在机器人运行时产生5kw功率。它的腿是3D打印出来的，带有液压路径，执行器板，阀门放置位置，空间框架，歧管，定制化的轻型组件等。

最近，波士顿动力公司尝试让Atlas完成基本的体操动作。Raibert解释说，这是为了测试快速行为发展的优化技术和机器学习。

AI和仿真模拟

说到机器学习，我们还询问了波士顿动力公司如何将人工智能技术运用到机器人开发上。Raibert根据与公司业务的强相关性，将AI分为两种截然不同的类型：运动型AI相当于使我们能够操纵身体的技术和能力（站立，行走，爬坡，绕过障碍物等），学术型AI相当于我们在脑海里对要发生的事情进行规划（比如什么时候离开家才能不迟到）。波士顿动力公司更专注于前者。

“我将AI分为两部分，分别称之为运动型AI和学术型AI。我们公司是运动型AI方面的专家。运动型AI主要是指人和动物都很智能，可以控制自己的身体，管理身体的能量使用，感知周围的世界以及根据障碍物或对手的情况进行实时操作调整。还有另一种AI，主要是指制定计划、执行计划。这就是现在的大部分AI，可以在抽象世界的更高层次上进行工作。这种AI不是与现实世界进行实时互动，而是对世界进行了抽象。我们主要专注运动方面。不过，我认为，如果能把低层次的运动方面做得很好，那么与高层次的AI进行交互也会变得更容易。”

换句话说，如果你已经教过机器人如何站立，行走，导航等等，那么让机器人为你完成高级任务也会简单很多。但是，这并不代表波士顿动力公司只做运动AI。

“我们正在做一些学术型AI中的低层次部分。例如，在我们的仓库机器人中，我们的系统能知道需要构建一个货板。我们需要别的地方的盒子，机器人系统可以对这些事情进行规划。但是，这得是在一个明确性强、好控制的环境中。它目前还无法处理外部大环境世界的不确定性。”

避免出现这种不确定性强的大黄的一种方法就是在仿真模拟中对机器人进行训练。这正是波士顿动力公司现在正在做的。

“我们在仿真模拟方面做了很多工作。我认为对于AI世界中的大部分人来说，仿真模拟作为最终学习设备已经足够了。但是对于我们所需要的现实世界来说，还是要将现实的物理实验与仿真模拟进行有机结合。两手都要抓，两手都要硬。”

对于波士顿动力公司而言，现实世界的实验更好、更有效，但是仿真模拟的最大优势就是能节省成本。

“如果开发人员仅在仿真模拟领域工作过，那么他们只能做到我们现在的工作这种程度。如果开发人员曾经在物理机器人上工作过，那么他们在仿真模拟中的工作效率会更高，因为他们知道限制条件是什么，模型的哪些部分是好的，哪些部分是不好的，还可以根据这些问题延伸思考。仿真模拟确实更快，更便宜。有时候，一些缺乏实战经验的人，可以在掌握所有技能之前，通过仿真模拟取得进步。”

病毒视频

从表面上看，波士顿动力公司拥有经验丰富的公关部门。但实际上，Raibert告诉VentureBeat，他们并没有真正的公关部门。然而，波士顿动力的视频总是会风靡一时，点击率爆棚。仅仅是本文中链接的视频，观看次数总计就超过了6500万。我们不禁要问Raibert，这是否是公司的战略一部分。

“这是一件很有趣的事，我们仅通过YouTube就建立了品牌。”Raibert说，“这对公司来说百利而无一害。我们不必从头开始介绍自己，而且营销的成本非常低。这就很有意思了。我们是真正的机器人爱好者。我们不仅仅是为了赚钱，而是为了能理解人和动物为何能在环境中高效移动的关键因素是什么。这是一个巨大的挑战。我们的长期目标就是能够制造出解决这一问题的机器人。商业化只是事业发展的一个过程，我们可以建立自己的激励奖励机制。将奖励的决定权放到用户手上，而不仅仅是在我们手上，可以给我们的工作提供有效性测试和稳定性测试。我们认为这很有趣，也很能激发动力。”

简而言之，“当你从事某项工作时，你会很想向人们展示你在做什么，我认为这就是工作动机。”他说。

有人批评波士顿动力公司的视频没有显示有人在控制机器人，视频中完全没有技术细节。

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