你看好人工智能未来的发展吗

5月1日，美国人类与机器认知研究所（IHMC）在波士顿动力公司的Atlas机器人身上，测试了其开发的机器人自动路线规划算法。对于机器人来说，独木桥式的狭窄通道是复杂地形，成功通过率只有50%。

我们先来了解下机器人不同的行走方式：

1.轮式移动机器人

轮式移动机器人，顾名思义，就是驱动轮子来带动机器人行走，轮式的效率最高，行进速度快，转向灵活，造价较低，故障容易处理，另外，在相对平坦的地面上，轮式移动比足部更具优势，控制也相对简单，轮式移动机构现今应用相当广泛，是目前研究最为透彻的移动方式之一。

2.履带式移动机器人

典型的履带式移动机构由驱动轮、导向轮、拖带轮、履带板和履带架等部分构成。履带式移动机构适合在复杂路面上行驶，它是轮式移动机构的拓展，履带本身起着给车轮连续铺路的作用。

履带式移动结构在地面支撑面积大，接地比压小，滚动摩擦小，通过性能比较好，转弯半径小，牵引附着性能、越野机动性、爬坡、越沟等性能优于轮式移动机构。履带式移动机构广泛用于各种军用地面移动机器人。

它的缺点是由于没有自定位轮和转向机构，只能靠左右两个履带的速度差实现转弯，所以在横向和前进方向上都会产生滑动；转弯阻力大，不能准确地确定回转半径等。

3.跳跃式移动机器人

跳跃式机器人对地形有更强的适应力。但是跳跃运动首先要克服自身重力的影响，由于需要跳跃，自身重力必然要小，重力要小，质量也要小，能源就是最大问题。而且腾空和触地阶段动力学方程复杂，平衡难以控制。跳跃后半段要从高空坠落，机器人本身的抗摔能力又有着较高的要求。

4.腿式移动机器人

腿式行走机器人基于仿生学原理，目前展开广泛研究的有两足、四足、六足等各种腿足式移动机构，该机构几乎可以适应任何路面的行走，且具有良好的机动性，其运动系统具有良好的主动隔振功能，可以比较轻松地通过松软路面和大跨度障碍。在最开始，双足机器人使用的平衡控制策略是「静态步行」（static walking）。这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，Center of Gravity）的投影始终位于多边形支撑区域（support region）内，这种控制策略的好处在于：机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每一步需要花费10 秒甚至更长，因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定）。

小型双足机器人运动能力和稳定性之所以很强，主要由于它的重心很低，从某种意义上来讲，并非依靠智能完成复杂环境的适应能力，而是其机械结构提供了一定的优势。而大型双足机器人基本上都要依靠加入伺服电机的智能驱动单元（步行器的关键部分）来控制机器人稳定运动。

缺点是行进速度低缓，效率低下，而且由于腿部与地面接触面积相对较小，遇到非刚性地面状况时会出现下陷的情况。同时，由于结构方面的原因，腿式行走的机器人都无法做到结构紧凑，而且其对腿部关节部位的制造要求较高，成本较高。总体来说，腿式运行速度比较慢，机构形式在上述各种移动机构中最复杂，控制也十分困难，目前尚处于研究和实验阶段。

同时核心算法是比较耗时间的，也是研发重点，电池部分现在主要还是要依靠产业的研发能力和供应能力，机器人研发团队很少会为了电池配备相关研发人员。现在整体机器人还处在研发阶段，仍然要靠电缆连接交流电来作为电源，因此商用蓄电池持续性是最大问题。

传感器则是持续地测量机器人身上部件的方向和移动。也需要实时读出和处理这些传感器所收集的数据，持续调整伺服电机，以保持所需的平衡，不至于倒下。要达到这些要求，需要非常先进的低成本、低功耗半导体芯片，低成本的精密移动传感器，以及先进的算法和具有人工智能的语音识别和视觉识别技术。例如，美国一家公司发明了一种“推不倒”的算法，传送至Atlas人形机器人，机器人可以灵巧地平衡，甚至你如果故意推倒它，它也可以借助协调能力惊人的双足立刻稳定平衡。

一位机器人的老前辈曾说过，机器人是一个机械，机械不能革命只能进化。人类的大部分行为能力是需要借助于逻辑分析，例如思考问题需要非常明确的逻辑推理分析能力，而相对平常化的走路，说话之类看似不需要多想的事，其实也是种简单逻辑，因为走路需要的是平衡性，大脑在根据路状不断地分析判断该怎么走才不至于摔倒，而机器人走路则是要通过复杂的计算来进行。

“教”一个机器人走路远比教一个1岁的小朋友走路更辛苦，因为机器人的“大脑”一片空白，它的举手抬足应该以何种角度，到怎样的高度，都需要工程师凭逻辑和经验一一设定。而机器人要想像人一样优雅地走路，不仅要配置激光雷达、摄像头，还需要额外的算法和配套传感器。波士顿机器人经过十年变迁，本次波士顿动力机器人完成最难行走实验，其表现出的极强协调性，无疑在双足机器人的路上已经越走越远。

足式机器人无疑是最像人类，以及最能够满足替代人类进行某些 探索 活动的最佳选择，虽然波士顿机器人的军工性质很难转为民用以及其融资状况一直被人诟病，但不可否认的是其研究依旧走在机器人认知前沿。

对此您有什么意见和看法呢？欢迎留言讨论！

真正的机器舞来了，波士顿机器人家族发布舞蹈MV，整个MV在欢快的歌曲《Do you love me》 的节奏中舞动着，上线仅几小时便达成百万播放量。2020年的最后一天，我们人类似乎也该飙一段舞来宣泄一下这一年的不易。人工智能已经走到了一定程度上可以呈现情绪和审美的阶段。

我们来大致了解一下美国波士顿动力公司的这种黑科技：明面上是展示机器人可以跳舞，暗地里展示的是机器人之间的协调性(不撞到一起）和机器学习能力,这对AI/机器学习算法的要求很高的。美国波士顿动力大家都知道就是大名鼎鼎的麻省理工学院脱离出来的一家私营企业，可见是人才济济，要说让我们一介平民来探讨，真的有点心有余而力不足。但是我们发明出来的东西没有我们常人去欣赏的话，也白白浪费了高智商们的心思不是吗？这一项技术难在哪里？来看看： 从公开的报道可以知道，Atlas作为液压驱动的机器人，高1.5m，重80kg。全身28个关节，单腿6自由度，腰2个，手臂7个自由度，全部是液压驱动。Atlas硬件系统最难的就是液压动力系统了。使用更为复杂的液压系统，最深层的原因还是电机还无力驱动180磅机器人完成行走的任务，可见不一般。效率远远高于之前的液压四足机器人，使得Atlas在驱动层级获得更高的能量转化效率。而迄今为止，大部分机器人用的都是电机系统。

从以往的Atlas的跑酷、后空翻、一字马等高爆发力动作来看，Atlas的驱动具有很强的爆发力，而今天我们看到的是如此优美柔和的舞蹈动作，线条柔美得让人看起来已接近人的肢体了。说明进步很大。这一点足以颠覆了我们以往对机器人的见解，随着科技的日益发达，机器人各项技能已越来越接近人，所以我们人呐，还是赶紧培养好情商和挫商吧！

波士顿动力公司机器人的进化之路就是从无到有。

首先，先来废话一下。

说到机器人，我本人还算是比较理解，因为我是男孩。

我在小学的时候就梦想自己长大开一家机器人公司，用来解决所有可以代替危险工作的机械，并且我还想开发无人坦克、无人飞机、无人汽车、无人加特林、无人机枪等等。

我看你问这个标题，我估计你跟我一样也算是个机械迷，毕竟对机械不感兴趣的不会问这个问题。

我现在大学，因为成绩的原因上了个艺术本科，距机械专业远的不能再远，但是我的热情不曾减少，目前在刚编程（太难了）。

好了，我的废话完毕，对于标题中的问题，我有以下回答。

一、波士顿。

先说一下波士顿机器人公司是为了照顾那些看我回答的粉丝，毕竟俺也有几百个粉丝。（抱拳）

其实我是为了凑字数，因为写一个回答要800字，对我来说太难了。（我是艺术生）

波士顿动力公司，是美国的工程和机器人设计公司。

波士顿动力公司是美国国防高等研究院计划署出资给美国军方设计制造机器人的。

该公司成立于1992年，设计了四足（狗）机器人的动力系统和制造，在初代设计的机器人中就完成了跑、跳、搬运等，而这几年的波士顿发布的人型机器人和狗型机器人，在国际上为波士顿获得了大量的关注。

后在2013年，波士顿动力公司被谷歌收购，并在2017年被日本软银（孙正义）以不公开条款收购了波士顿。

以上就是波士顿动力公司的部分资料，如果有兴趣的话，可以去搜以下关于波士顿的新闻。

二、波士顿进化之路是什么样？

像波士顿的进化之路上来看，还是可以的，毕竟他们起步太早。

目前波士顿的进化之路基本就是“降级改造”。

“降级改造”就是减少不必要的物件，把有效的东西用来优化突出的优点，也就是加强机器人的工作能力。

再简单点来说就是不搞那些花里胡哨的，就做比较实用的机器人。

三、我的看法。

我看波士顿从军方投资到谷歌收购，我就知道波士顿在走下披路，而在我知道孙正义收购波士顿后，我真的笑了。

要知道，美国不想搞的东西，都会打包去坑日本，而且日本还必须接盘。（哈哈哈）

不是

“不是特效！波士顿人形机器人跑酷，各种高难度动作都不在话下！2021年8月19日发布

我们来大致看看美国波士顿动力公司的这种黑科技:往好的方面说，说明机器人会跳舞，往坏的方面说，说明机器人之间的协调性(不会互相碰撞)和机器学习能力，这需要大量的AI/机器学习算法。众所周知，波士顿动力是从著名的麻省理工学院分离出来的民营企业。可见人才辈出。我们跟普通人谈这个真的有点过了。但是我们发明的东西不被普通人欣赏，浪费了高智商人的头脑不是吗？这项技术的难度在哪里？我们来看看:从公开报道中可以知道，Atlas作为一款液压驱动的机器人，高1.5m，重80kg。全身28个关节，单腿6个自由度，腰部2个，手臂7个自由度，全部采用液压驱动。Atlas硬件系统最难的部分是液压动力系统。使用更复杂的液压系统，最深层的原因是电机仍然无法驱动180磅的机器人完成行走任务，这是不寻常的。效率远高于之前的液压四足机器人，使得Atlas在驱动层面实现了更高的能量转换效率。到目前为止，大多数机器人都使用电机系统。

文／杨剑勇

众多周知，谷歌涉及到众多科技领域，包括太空、医疗、新能源和人工智能等前沿科技创新，对于谷歌来说，眼光通常放在未来几十年后的科技，且不计成本地投入，为此更好推进各项技术发展，将谷歌核心业务和与实验性的长期业务进行分割，在2015年对谷歌进行了重组，成立Alphabet，众多板块独立发展，成为Alphabet旗下控股公司，至此也成为Alphabet成为谷歌母公司。

谷歌人工智能帝国

谷歌大脑（Google Brain）和AlphaGo（阿尔法狗）两大人工智能系统屹立在行业之巅，以及构建量子人工智能实验室，这是谷歌人工智能帝国背后的核心力量。并且谷歌也曾表示过，机器学习和人工智能依然是未来一段时期内一直坚持并优先投资的领域，这家搜索巨头正在构建人工智能帝国。

庞大的Alphabet的帝国，如今市值高达6900亿美元，仅次于苹果，成为全球排名第二大公司，其中谷歌则是支撑该帝国的核心力量，换句话说，谷歌负责赚钱，其他Alphabet旗下公司负责花钱，这个模式在谷歌重组前和重组后都没有改变。

除了谷歌，Alphabet其他子公司主要就是负责花钱，但为何偏偏要卖掉旗下逆天的波士顿动力机器人公司呢？波士顿动力对于谷歌人工智能帝国来说，是众多机器人项目中的很少的部分。

在人工智能领域，谷歌收购了大量的创新创业企业，其中DeepMind和波士顿动力备受业界关注，因是AlphaGo（阿尔法狗）横扫围棋界，该人工智能系统的缔造者正是DeepMind；对于波士顿动力的关注原因，则是所打造平衡性逆天的机器人，令人们担忧机器人崛起，最终毁灭人类。

警惕天网诞生

发展人工智能是召唤邪恶，还是能造福人类存在较大争议，关于人工智能征服了人类，或者毁灭人类言论也比较多，不过，这种担忧并非天方夜谭，尤其谷歌在训练人工智能，不仅让读了几千本言情小说，甚至还能描述所看到的画面，想象一下，当计算机能够准确地识别和理解它所看到的一切时，世界该是个什么模样？

左图是原图，右图是机器描述它所看到的画面

机器人一旦看、听、阅读能力得到提升，再把这个人工智能大脑植入至平衡力惊人的波士顿动力人形机器人后，世界将会发现什么变化？机器人大军？《终结者》电影天网节奏？而谷歌人工智能工程师也提醒，十年后，“天网”出现并非不可能。

在过去几十万年的时间里面人类大脑不断的进化，但人工智能技术，在最近十年来最激动人心的算法进步无疑是深度学习，由于谷歌在人工智能领域技术储备是当今最强的企业之一，且不计成本地投入该领域，为机器人赋予人工智能是谷歌的重中之重，至此谷歌被视为一家伟大和邪恶并存的公司。

伟大之处在于放在未来几十年后的科技，造福人类；邪恶在于可能毁灭人类，也许若干年后，残存的人类已不记得“天网”曾经叫做“谷歌”。在发展人工智能技术，谷歌被陷入邪恶漩涡中，而谷歌多次重申人工智能不可能毁灭人类。

在实际操作过程中，2014年谷歌就设立一个人工智能伦理委员会，来对人工智能技术的使用设定标准，避免机器人灭绝人类。以及在收购DeepMind和波士顿动力也重申不会进入军事领域。尤其波士顿动力在被谷歌收购之前，一直是美国军方资助，谷歌收购后依然在履行此前与军方签署的合作协议。

出售逆天波士顿动力 消除担忧

在去年，波士顿动力所公布的一段人形机器人视频后，让整个世界惊叹，打破了以往机器人不能行走，且笨重迟钝的形象，尤其逆天的平衡性，在被人撞倒在地，也能爬起，看过视频的朋友都会觉得十分惊讶，当观看到这则机器人视频后，就能明白为何有人担心发展人工智能，假如这逆天的机器人装上谷歌大脑后，那么离天网时代的智能机器人就不远了。

在杨剑勇看来，正是波士顿动力的逆天机器人视频曝光后，且在这个时间内，谷歌人工智能系统在人机大战中，AlphaGo击败了韩国围棋九段李世石先生，于是坊间就有传言谷歌将出售波士顿动力机器人公司。坊间传言表示，由于商业变现缓慢，谷歌有意出售，但在笔者看来，谷歌尽可能要和波士顿动力划清界限，真实意图要消除大众对谷歌人工智能野心担忧。

而Google X发言人考特尼·霍纳在早前邮件中也表达了波士顿动力的讨论尽可能不要波及到谷歌机器人部门。霍纳在邮件中写道，“科技媒体对此非常激动，但我们也看到一些负面的评论，说这种产品比较可怕，准备接手人类的工作。”霍纳要求其同事“不要让Google X和视频扯上关系”，她在电邮中写道，“我们不希望让媒体讨论波士顿动力在谷歌的地位。”

软银接盘 孙正义豪赌人工智能

波士顿动力所打造的机器人，让其红极一时，但所打造惊人的机器人也是出售的导火线，直到现在才落地，最终被日本软银收购。早前传言是日本丰田收购，但最终被软银接手。孙正义对人工智能充满信心，在大肆收购相关企业，包括全资收购了移动芯片ARM，也入股NVIDIA（英伟达），从芯片层面布局，毕竟芯片是人工智能时代制高点。

另外，日本软银不仅推出了一款Pepper人形机器人，也在大肆收购其他机器人公司，包括此次收购波士顿动力机器人也符合日本软银战略，同时波士顿动力也很高兴能成为软银的一部分，共同推动机器人技术发展。

AI人工智能火爆全球，美国拥有最多的AI科技公司，但极具活力的中国企业，也在不断追求AI技术的发展与应用，思必驰CEO高始兴曾指出，AI技术不仅推动了物联网、智能硬件等领域的进步，也将赋能传统行业，提升其价值与效率，AI的应用会带来更多的商业机会。

在日本软银孙正义看来，人工智能奇点即将到来，目前更多资金投向人工智能领域，为此联合部分国家主权基金、机构联合成立了一直规模高达1000亿美元的基金，主要投资物联网和人工智能领域，孙正义正是对万物互联的未来充满各种憧憬。

本文作者杨剑勇，长期关注物联网、智能家居、可穿戴设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。

波士顿大学是个精英学校，学校比较小但是排名靠前。ME专业还不错了，具体做啥我不太清楚，我是做电子的。现在就业市场还不错，说不上遍地都是工作，但是Engineering的还是很好找的。学校好，专业不错，找工作肯定没问题了。

我朋友在波士顿工作，薪水八万美金。他背景还不错，但不是波士顿大学毕业的。

说到头来还是看个人能力。美国的硕士薪水从四万到十来万不等。

研发大型仿人机器人的难度是很大的，由此可见优必选在国内范围内的技术领先地位。首先，与波士顿动力相比，波士顿是只能停留在实验室未来或应用于灾难救援等特殊用途（据资料显示），而Walker机器人的话，它是可以商用和家用的；其次，与ASIMO对比，日本从上世纪80年代开始研发，优必选只用了3年时间就能做成能走会走路，在家里自由移动和人交流的Walker机器人；优必选Walker新一代机器人由于采用自主研发的伺服舵机、运动控制算法、机器视觉等技术，过去高昂的成本终于得以降低，据权威资料显示，相比波斯顿动力及日本ASIMO动辄几百万美金的成本，优必选Walker新一代机器人未来的零售价格相当于一台中型轿车。所以除去“厉害”这个层面不谈，国产优必选Walker机器人的未来更值得我们期待，个人认为也是“中国智造”崛起的代表之一。

楼上不大对哦，由年薪可以判断你大概能贷多少款。通常贷款量是所薪的3倍，多了不好贷出来，剩下就看你有多少存款可以用于首付了，首付加贷款额，就是你可以买到房子的大概价位。

三十年贷款的话，现在30万的贷款，每月只要付1500不到，所以压力不算大的。波士顿的生活水平会高点，房价也会高点，不过再高，除月供外，一个月能有个1000美元剩下就能活得非常好了。

“逆天机器人 Atlas”能够自主导航了!

大家对 Atlas 机器人一定不陌生。2013 年，波士顿动力公司为美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 的一项挑战赛创造了 Atlas 机器人，它能走能跑，草地、雪地、碎石地都不在话下，甚至能做 360 度后空翻。它被称为 “逆天机器人 Atlas”。

尽管有如此惊人的敏捷度，Atlas 机器人在走路时仍然很容易摔倒，尤其是当地面不平整时，双足机器人很难计算他们的脚应该放在哪里才能保持平衡。

这是因为，Atlas 机器人走的每一步都必须由人类操作员决定，并通过用户界面输入。

编程让机器人在平坦的地面上行走已经够困难的了，但是佛罗里达人类与机器认知研究所 (IHMC) 正在解决一个更大的挑战：确保双足机器人能够成功地在崎岖的地形上行走。

该研究所自 2016 年以来一直在研究这个问题。

今天，IHMC 发布的最新视频，展示了这个领域的最新进展：机器人可以通过自主步伐规划算法，在狭窄的地形中自主导航了!

视频中，IHMC 开发的自主步伐规划 (autonomous footstep planning) 程序正在波士顿动力公司的 Atlas 机器人和美国宇航局开发的 Valkyrie 机器人上运行。

视频展示了机器人在一堆煤渣块上面行走，甚至能穿过更窄的路径，由于导航选项有限，路径越窄导航就越困难。

操作人员为机器人指定一个开始点和一个结束点，然后映射所有可能的路径，评估每个路径的成本，选择一个最好的路径，最终到达目标点 —— 所有这些都发生在快速的现代硬件上。

利用 IHMC 的算法，这些机器人还可以快速适应环境变化和路径障碍，甚至能够在一条 “独木桥” 式的狭窄路径上行走。

该算法使用机器人的传感器对环境进行调查，并将环境分割成多个部分。每个部分都被分解成一系列的多边形，从而创建一个环境模型，这样机器人就可以规划出从起点到目标点的每一步。

研究人员表示，还有很多工作要做 ——Atlas 机器人在狭窄小路上自主导航行走的成功率是 50%，在崎岖地形的成功率达到 90%，而在平坦地形的成功率接近 100%。

研究人员计划提高路径规划的速度和能力，在迷宫和看不见的目标环境中测试，第一步是加入一个身体路径规划器。

视频和论文已经提交给 IEEE 2019 类人机器人大会。

详解Atlas如何自主导航：点云分割、基于图搜索

IHMC 在视频中详细描述了机器人如何做到自主导航的。

为了在一个杂乱或复杂的环境中行走，双足机器人必须要能够找出他们可以把脚放在哪个位置，而且需要快速完成这个过程。在参加 DARPA 机器人挑战赛时，IHMC 团队需要让人类操作员通过一个用户界面来指导 Atlas 的每一步放在什么位置，这个过程非常缓慢，给操作员带来了很大的负担。

一旦脚步放错，机器人就会跌倒 ——IHMC 的 Atlas 机器人在最后一场决赛时毫无预兆地跌倒了……

在这个最新研究中，研究人员使用传感器获取机器人周围环境信息，生成点云，然后将点云分割成平面区域，以更紧凑的形式表示来自传感器的大量数据。

点云环境模型

有了这个环境模型，目标就变成了规划一系列的脚步，让机器人的初始点走到最终目标。

为此，研究人员使用基于图的搜索技术，如 A* 算法，图中的每个节点代表一个脚步。当展开一个节点时，对 x 和 y 平移进行网格搜索。

在此基础上，考虑前一步的平移和旋转，并评估每一步的成本，确定下一步的最佳位置。

通过正确的调优和检查，这种方法适用于各种各样的环境。

例如与平地上，它可以很快地规划目标，成功率接近完美。

当穿越崎岖的地形时，规划速度也相当快。

目标位置的改变会机器人避障的最佳路径。

机器人还能够利用规划算法挤着穿过狭窄的通道。

在这种环境下，为了避免与环境发生碰撞，机器人不得不几乎完全转向一侧。

部分脚印在环境中提供额外的落脚位置，允许机器人在更复杂的地形中行走。

机器人还可以重新规划路径。

例如，当 Valkyries 的路径被阻挡时，它可以重新回到目标的新路径。

最后一个例子是台阶高低不平的环境，目标地址是较高的平台。

Atlas 能够规划它的路径先踩较高的煤渣块，然后回到较低的煤渣块，一高一低地走，直到到达目标。

Atlas有望成为身手灵活、自主导航的灾区救援机器人

Atlas 机器人由波士顿动力公司制造，IHMC Robotics 编写了控制、感知和规划算法，使机器人具备了视频中展示的灵活性。

现在，Atlas 机器人拥有了在平坦、粗糙和狭窄的路径上自主导航的能力，这对于帮助灾区救援很重要，因为在灾区，倒塌的瓦砾使得传统的救援服务难以进入。