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想象一下,未来的某一天,众人眼睁睁看着那个终结者被打成了筛子,漏电又漏油。

然而就在松了一口气的时候,它摇摇晃晃,慢慢冲你举起了黑洞洞的加特林。。。

在电影里看是挺刺激,但真要放到现实里,你可能只想说:真 tm 骇死我了。
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在电影里看是挺刺激,但真要放到现实里,你可能只想说:真 tm 骇死我了。
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最近,就有一家叫 Skild 的公司,搞出来了一种新型算法,能让各种机器人即使突然出现意外,也能迅速适应,一分钟之内行动如常。

下面咱先给大伙儿看看官网放出来的视频,你就知道世超没在瞎吹了。

 断腿还能走,这机器人怎么比蟑螂还难杀?
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断腿还能走,这机器人怎么比蟑螂还难杀?

没腿、断腿、缺胳膊,重物勒脖子踩高跷。。。这看似一支残疾人机器大军,实际上个个稳得一批。

说实话,世超刚看到的时候,也怀疑他们是不是加了点名为 CG 的魔法。但下面这些针对每个案例的视频,一镜到底,真喷不了。

像是这个机器人失去四肢的场景,研究人员也没见外,当着大伙儿面就开始捆绑了。

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只要 20 秒不到,机器狗已经能走起来了,比孙膑大招 CD 还短。

还有这种突然断一条腿的,也是短暂地扑腾了几下,很快适应了三条腿的狗生。

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另外,还有轮滑玩着玩着锁人家轮子的。

人类可真不讲武德啊,本来四条腿就 ban 了两条,这下轮子都不让转。

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结果机器狗就跟咱穿着轮滑鞋一样,小碎步照样走得起来。

上面这些都是从机器人身上减配,像下面这种踩高跷加配的,更难。
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上面这些都是从机器人身上减配,像下面这种踩高跷加配的,更难。

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就那四根小棍的着力点,世超感觉自家狗子一辈子也练不会这技能。

看到这里,大伙儿可能还有点疑问,这跟以前那些翻跟头,打拳击有啥区别?隔三岔五就整点这活儿,有啥新鲜的?

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其实这里最大的不同,就是大伙儿看到的上述所有视频,从健全到残疾,摔倒到站起,全用的是一套算法模型,没有针对任何场景进行微调。

各位差友可能不太清楚,现在的机器人领域,通用控制算法一直是个大难题。

别说突然少条腿了,就是同一套翻跟头算法,两台一模一样同型号的机器一起用,一个能成功,另一个都未必。

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这其实也挺好理解的,毕竟机器人内部构造这么复杂,每个零件不可能装配得一模一样,传感器采集到的数据,递回给算法,也就有了细微差异。

导致现在大部分机器人控制算法,都在特定任务,特定机型,特定环境雕花,早就过拟合了。所以不管哪里稍微变化,都可能导致全面崩盘。

Skild 团队也在失去肢体的场景下,测试了一个 Go2 行走的特定专家策略。这个对比可以说是相当惨烈,没走两步直接翻车。

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所以,Skild 到底加了什么料,能用一套算法,直接当上了机器人界的德鲁伊?

虽然没有开源模型,但团队在博客里是这么解释的:他们创造了一个有十万个不同形态机器人的模拟宇宙,要求AI算法在每一个机器人上都好使。

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这样,AI 在指定机型上背答案的可能被掐灭了,只能通过理解运动的本质,想方设法让十万个机器人都走起来。

不过,在模拟环境里修炼了一千年,最后出来这么个超神模型,团队表示其实他们也没想到。。。

而等到 AI 灵魂被移植到机械肉身里,算法还会从失败中吸取教训,继续进化,适应环境。

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就像上面这个视频演示的一样,刚穿越来的 AI,第一次摔倒,刚反应过来自己变成了一条狗。

第二次摔倒,它发现这是只两条腿的残疾狗。

第三次开机,它已经接受现实,用后腿直立行走了。

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不过,算法吊是吊,Skild AI 这个公司咱也是真没听过。

世超抱着好奇去领英查了一波户口,发现他们能成功是真不奇怪啊。背靠着全球顶尖的人才和资源,这其实是一次极其顺利的学术成果转化创业。

跟咱之前看过的那些辍学创业故事不一样,Skild AI 能查到的两名联合创始人,Deepak 和 Abhinav,都是卡内基梅隆大学(CMU)机器人研究所的教授,本来就有了不少技术积累。

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再翻翻他们的学术成果,机器人、视觉、神经网络等等 AI 相关领域都有涉猎,论文引用动辄上千上万,都是学术界的大佬。

大佬带队,招来的也不是凡人。这里大部分工程师都和 CMU 有着千丝万缕的联系,个个是计算机机器人机械等领域的尖子生。

就这样,他们以极短的时间搞定全明星阵容,在 2023 年顺利开张,专门搞物理世界的智能研究。仅仅一年后,Skild 就拿到了 A 轮融资三亿美元,公司估值也达到了十五亿美元。

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团队表示,他们的长期目标,是在物理世界实现 AGI。而相比这个终极目标,这次的机器人通用 AI 算法也只能算是研究的一个开始了。

总的来说,Skild AI 这波操作,不光让大伙儿看到了让所有机器人都能走起来的逆天算法,也打破了世超之前对学术界雕花的刻板印象。

事实证明,新的想法,好的技术,不管在学术还是工业界,都不愁被资本追随的机会。

只希望物理 AGI 真正降临的那一天,大伙儿能记得给机器人留个后门,别真鲁棒性做爆了,人类捶都捶不过就行。。。

撰文:莫莫莫甜甜

编辑:江江 & 面线

美编:焕妍

图片、资料来源:

Skild AI 官网

领英

Google scholar

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