最新報導顯示，Boston Dynamics 的 Atlas 機器人正逐步達到工業部署所需的自主能力。此次評估緊隨 Boston Dynamics 最近的示範，顯示在發展通用智能方面取得了重大進展。專家指出，這些進展使得類人機器人能夠適應陌生環境，並執行更廣泛的任務，超越僅僅依賴預編程指令的行動。最近，這家美國機器人公司啟動了一項以 Atlas 為主角的宣傳活動，利用足球來展示以人為本的機器人技術、人工智能及人機互動。
Boston Dynamics 的 Atlas 機器人正在實現自主能力
Boston Dynamics 在商業化類人機器人方面快速邁進，其 Atlas 平台的自主性正接近工業部署所需的水平，根據 KB Securities 的新報告，分析師姜成鎮表示，Boston Dynamics（現代汽車集團的美國機器人子公司）最近的示範顯示，在類人機器人「通用智能」的發展上取得了重大進展——這種能力使其能夠適應陌生環境，並在不僅僅依賴預編程指令的情況下執行廣泛的任務，報導引述了《韓國先驅報》的消息。
這一進展的關鍵因素是公司加速的訓練框架。報告指出，Boston Dynamics 能夠在一天內運行相當於數百萬小時機器人訓練的模擬。所產生的行為和技能可以在約一小時內轉移到實體的 Atlas 機器人上，顯著縮短開發週期，並加快新能力的部署。報告稱讚與 Google DeepMind 和 Nvidia 的戰略合作，這些合作促進了這些進展。DeepMind 提供人工智能和學習系統的專業知識，而 Nvidia 則提供大型模擬和機器人訓練所需的高性能計算基礎設施。
最近的 Atlas 示範還突顯了在物理智能和全身控制方面的顯著改進。在一個例子中，這款類人機器人使用全身協調的動作移動了一台冰箱，而另一段影片則顯示 Atlas 執行需要平衡、靈活性和精確動作控制的動態踢擊動作，報導指出。姜成鎮表示，這些示範強化了現代汽車集團對工業類人機器人的承諾，並使 Boston Dynamics 成為新興市場中的領先競爭者。他預計該公司到 2035 年可在全球類人機器人市場中佔有 15% 的份額，並有可能在高端工業類人市場中佔有多達 60% 的份額。
Atlas 機器人的設計優勢促進了其性能提升
Boston Dynamics 表示，其新款 Atlas 類人機器人的一大優勢是顯著降低了「模擬與現實之間的差距」——這是機器人技術中的一個常見挑戰，模擬中學到的技能無法可靠地轉移到現實世界。公司將這一改進歸因於 Atlas 簡化的硬件設計，使得創建高度準確的訓練模擬變得更容易。與許多使用多種驅動器類型和複雜機械繫統的類人機器人不同，Atlas 在其全身僅依賴兩種驅動器類型。
其手臂和腿部的對稱設計也簡化了控制和模擬。
這種簡化的架構使工程師能夠更有效地在虛擬環境中訓練機器人，並迅速將這些能力轉移到實體機器上。Boston Dynamics 還重新設計了 Atlas，消除了在關節上運行的電纜，這使得關節可以持續旋轉，同時減少磨損和維護需求。增加的靈活性使機器人能夠執行傳統類人機器人難以完成的動作。該公司強調了 Atlas 處理重型工業任務的能力。儘管機器人是在承受 50 至 70 磅（23 至 32 公斤）重物的情況下進行訓練，但在測試中成功移動了一台超過 100 磅（45 公斤）的冰箱。
根據 Boston Dynamics 的説法，這類任務不僅需要視覺感知，還需要全身協調、預測重量、平衡和精確的力量控制。該公司補充説，Atlas 的運動能力，包括倒立和後空翻，具有實際用途，幫助發展在現實工業環境中所需的平衡、靈活性、滑倒恢復和耐力。
項目 規格 驅動器類型 兩種驅動器類型 負載能力 可移動 100 磅（45 公斤） 訓練負載重量 50 至 70 磅（23 至 32 公斤）
